怎样让多智能体决策接受检验：miropoly 的可观测架构

miropoly 一句话说清:一个大模型多智能体(multi-agent)编排系统,决策链全程可观测,用 Polymarket(加密预测市场)作为验证它能跑通真实问题的应用场景。

主体是编排和可观测性,预测市场只是用来证明「这套编排真能解决真问题」的试金石。5 个 Agent 集群协同做决策(新闻政策、技术面、风险、决策、群体推演),前端用原生 SVG 实时把每个 Agent 的输入输出、状态、耗时画出来——决策不是黑箱,而是能一步步看着它长出来。

比较特别的是它内建的诚实机制:

• 路线图分 6 个阶段,顺序硬锁死,不允许跳级。切真钱包之前,必须先有数据证明命中率(hit rate)显著高于最优基线(高至少 5 个百分点、p < 0.05)。

• 对每个信号按聚类粒度评估它和真实结果的相关性:显著正相关的加重;不相关的保留可视化骨架、但显式标注「非因果 · 仅作演示」;显著负相关的要么反向用、要么砍掉。

换句话说,一个炫酷的 Agent 网络图,如果背后的信号没有预测力,那它就只是个动画。所以这些没通过验证的信号,宁可在界面上标成「仅作演示」,也不留着让它看起来像在工作。