Studio多智能体对冲基金实验复盘：用 SQLite BM25 替换向量数据库并用 Rust 写出 3.6ns 安全哨兵
原标题：Why we killed our Vector DB for SQLite BM25 and wrote a 3.6ns Rust sentinel: hard lessons from running multi-agent loops
作者基于 r/LocalLLaMA 的反馈重构了开源多智能体对冲基金架构，分享三个关键教训。一是为 11 个量化因子建立极性模式（Factor Ontology Schema），让数据在进入 Agent 前被确定性预判为 BULLISH、BEARISH 或 RISK，投资委员会的极性幻觉降为 0%。二是用 SQLite FTS5 BM25 替代 Embedding API 加向量库做反思记忆，检索延迟从 200-450ms 降至 0.35ms，且关键词命中更可靠。三是将实时风控哨兵用纯 Rust 重写（SoA 内存布局、`#![forbid(unsafe_code)]`），单仓位止损评估 3.63ns，1000 仓位批量评估 3.62 微秒，Python-to-Rust 管道 IPC 往返 2.88 微秒。结论是 LLM 只负责上下文综合与辩论，确定性任务交给严格模式、本地数据库和编译型…
为什么值得看
作者以实测数据对比了向量检索与 BM25、Python 与 Rust 的取舍，展示了确定性任务从 LLM 中剥离的工程方法。
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