MyInvestPilot AI原生投资系统架构解析一、新闻概述1. 标题独立开发者 Dawei 公开 MyInvestPilot AI原生投资系统架构设计2. 发布时间2026 年 2 月 16 日3. 来源GitHub 开源仓库 myinvestpilot/ai-architecture二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容独立开发者 Dawei（@madawei2699）在 GitHub 上开源了 MyInvestPilot 项目的完整架构设计文档，详细记录了如何从零开始构建一个 AI 原生的投资操作系统。该系列文档涵盖了从约束 DSL 引擎设计到混合 Agent 架构实现的完整技术路径。B. 核心亮点从规则脚本演进到 AI 原生引擎的设计思路60/40 AI 驱动开发方法论（60% 架构对齐，40% 代码执行）混合 Agent 架构（Local Agent 负责编排，Remote Agent 负责计算）单人公司实现的多云分布式基础设施2. 关键信息A. 项目规模代码仓库：28 个（21 个活跃）代码规模：约 53.8 万行原始代码，11.6 万行可执行代码基础设施：12 个 Cloudflare Workers + 7 个 Fly.io 微服务B. 核心组件约束 DSL 引擎：JSON 格式的中间表示混合 Agent 系统：浏览器端 ReAct 循环 + 远程异步任务处理Schema 驱动架构：单一数据源自动生成提示词和验证器C. 技术栈边缘计算：Cloudflare Workers（网关、认证、信号处理）核心服务：Fly.io 微服务（策略引擎、LLM Agent、数据代理）消息队列：Redis 任务队列存储：Cloudflare R2 对象存储3. 背景介绍A. 作者背景Dawei 是一位独立开发者，此前曾开源 myGPTReader（4.4k stars）和 invest-alchemy（750+ stars）项目。MyInvestPilot 是他从传统规则驱动交易系统向 AI 原生系统转型的完整实践记录。B. 演进路径invest-alchemy：基于规则的交易任务库myGPTReader：GPT 驱动的阅读助手MyInvestPilot：AI 原生投资操作系统三、详细报道1. 主要内容A. 引擎设计：从规则到 DSLDawei 最初尝试让 AI 直接使用 invest-alchemy 规则库时遇到了严重问题：AI 会产生幻觉、编写无限循环、创建看似正确但金融危险的策略（如前瞻偏差）。经过三种路径对比后，他选择了 DSL 方案：方案优点缺点代码生成 + 沙箱无限灵活性幻觉与安全问题超级 API（REST/GraphQL）安全易验证参数爆炸约束 DSLAPI 的安全性 + 代码的表达性需要设计中间表示B. Schema 供应链MyInvestPilot 的核心创新是 Schema 供应链架构：graph LR A[Schema Source] --> B[Schema Generator] B --> C[investStrategyService] B --> D[CI Publish Job] D --> E[R2 Public Schema URL] E --> F[AI Generation Service] E --> G[Web Strategy Form] E --> H[Visual/JSON Editor] E --> I[LLM Quickstart Artifact]三层验证机制：前端层：AJV 编译 Schema 实时捕获结构错误后端层：服务端验证器确保类型安全语义层：针对性一致性检查（基本面输入一致性、市场依赖检查）C. 60/40 开发法则Dawei 提出了与传统开发相反的工作流：60% 对齐阶段（无代码）：定义意图、边界和契约40% 执行阶段（AI 编码）：生成、测试和优化实现真实案例：investDataAPI 数据服务开发Days 1-4：蓝图阶段（60%）使用 Gemini 1.5 Pro 分析整个遗留代码库定义 MarketAnalysisRequest Schema 契约决定使用 Fly.io 部署和 fly proxy 进行本地 Redis 隧道Days 5-7：三角循环（40%）Creator（Me + Claude/Cline）：生成功能分支Reviewer（CodeRabbit）：AI 审查每个 PRAuditor（Me）：反馈循环到 Claude结果：7 天完成健壮的异步多提供商数据服务，人工编写代码少于 5%。D. 混合 Agent 架构MyInvestPilot 解决了"Agent 悖论"：用户意图需要灵活性，但金融逻辑需要 100% 可靠性。架构对比：特性Local Agent（编排器）Remote Agent（处理器）身份React 组件（Chat2Invest）Worker + Python 服务角色模糊性与 UI 状态确定性与计算逻辑灵活 ReAct 循环固定管道数据范围用户交互、本地 DOM重的市场数据异步架构图：graph TB User[投资者] --> LocalAgent[Local Agent V3 ReAct] User --> PortfolioTool[Portfolio Analysis Tool] subgraph Edge[Cloudflare Edge] LocalAgent -->|任务提交| WorkerAPIs[Worker APIs] PortfolioTool -->|本地读取| SQLite[(SQLite 快照)] WorkerAPIs -->|RPUSH 任务| Redis[(Upstash Redis)] WorkerAPIs -->|GET 状态| Redis end subgraph Core[Fly.io Remote Services] Redis -->|BRPOP 任务| investLLMAgent[investLLMAgent] investLLMAgent -->|获取数据| investDataAPI[investDataAPI] investLLMAgent -->|模型推理| AIGateway[Cloudflare AI Gateway] investLLMAgent -->|存储输出| R2[(Cloudflare R2)] end LocalAgent -->|HTTPS| WorkerAPIs WorkerAPIs -->|Redis REST| Redis上下文感知分析：{ "job_id": "uuid-123", "task_type": "stock_analysis", "symbols": ["AAPL"], "analysis_context": { "user_query": "对我来说买入 AAPL 安全吗", "time_horizon": "medium_term", "focus_areas": ["risk_assessment", "valuation", "entry_timing"] } }通过 Redis 存储用户画像（风险偏好、市场偏好、目标），系统可以为不同投资者类型提供个性化分析：日内交易者：高亮波动性和动量退休人员：高亮股息和资本保全2. 技术细节A. 正交基元设计引擎将投资视为正交真理的配置，而非脚本：{ "fundamental_inputs": { "metrics": ["roe", "pe_ttm", "revenue_yoy", "operating_cashflow", "debt_ratio"], "frequency": "daily", "point_in_time": true, "max_staleness_days": 120 }, "trade_strategy": { "indicators": [ {"id": "ema_fast", "type": "EMA", "params": {"period": 50}}, {"id": "ema_slow", "type": "EMA", "params": {"period": 200}}, {"id": "roe_metric", "type": "ROE"}, {"id": "debt_metric", "type": "DebtRatio"} ], "signals": [ { "id": "trend_up", "type": "GreaterThan", "inputs": [{"ref": "ema_fast"}, {"ref": "ema_slow"}] } ], "outputs": { "buy_signal": "risk_gate", "target_weight": "target_weight_signal" } } }这种配置是无状态和声明式的。引擎不知道如何计算 EMA，只知道它需要一个 EMA。B. 双路径策略引擎实际支持两条策略路径：Primitive DSL 路径：用于可组合、无状态逻辑（90% AI 用例）Code 策略路径：用于复杂有状态模式（如板块轮动）这种双路径模型保持系统诚实：DSL 用于意图（AI 友好），Code 用于复杂性（人工管理）。3. 数据与事实A. 项目规模对比指标数值代码仓库28 个（21 个活跃）原始代码约 53.8 万行可执行代码约 11.6 万行知识库文件96 个 Markdown/MDX知识库行数35,886 行（65 万+ 字符）Cloudflare Workers12 个Fly.io 微服务7 个B. 开发效率项目传统开发AI 驱动开发investDataAPI2-3 周7 天人工代码比例100%< 5%代码审查人工AI（CodeRabbit）四、影响分析1. 行业影响A. AI 原生开发范式MyInvestPilot 展示了 AI 原生系统开发的完整路径：架构优先：Mermaid 图、OpenAPI/JSON Schema、Gherkin 规范成为真正的源代码代码即中间表示：Python、Rust、TypeScript 成为意图的编译目标约束即自由：Schema 和契约定义解放 AI 生成能力B. 单人公司可能性该架构证明了单人通过 AI 辅助可以构建并维护大规模分布式系统：边缘-核心混合架构降低运维负担Serverless 优先的成本可控性Schema 驱动的可维护性2. 用户影响A. 现有用户MyInvestPilot 已拥有数千用户和不断增长的付费基础，其架构支撑：投资策略的视觉化编辑个性化投资分析实时市场数据处理B. 潜在用户对于希望构建 AI 原生应用的开发者：提供了可参考的架构蓝图展示了 AI 驱动开发的实际工作流开源了完整的 Schema 和文档3. 技术趋势A. 从聊天编码到架构驱动Phase 1：GPT-4 聊天时代（高级结对编程）Phase 2：Gemini 1.5 Pro 上下文战争（架构师/会计师）Phase 3：Agentic 时代（Claude Code 执行 + CodeRabbit 审查）B. 混合 Agent 模式未来 Agent 系统可能采用类似的职责分离：Local Agent：处理模糊性和用户交互Remote Agent：处理确定性和重计算五、各方反应1. 项目数据GitHub Stars：57+GitHub Forks：3标签：serverless、dsl、multi-agent、fintech、cloud-native、ai-native、agent-driven-development、one-person-company2. 业内评价该项目为 AI 原生系统构建提供了宝贵的实战经验，特别是：DSL 设计的权衡考虑AI 驱动开发的实际工作流混合 Agent 架构的设计模式单人公司的技术栈选择六、相关链接1. 官方资源GitHub 仓库：https://github.com/myinvestpilot/ai-architecture项目网站：https://www.myinvestpilot.comSchema 定义：https://media.i365.tech/myinvestpilot/primitives_schema.json视觉编辑器：https://www.myinvestpilot.com/primitives-editor2. 相关项目myGPTReader：https://github.com/myreader-io/myGPTReaderinvest-alchemy：https://github.com/myinvestpilot/invest-alchemy3. 作者信息GitHub：@madawei2699Twitter：@madawei2699参考资料myinvestpilot/ai-architecture GitHub RepositoryFrom Rule-Based Scripts to AI-Native Engines: Why I Built a Constrained DSLWhy I Stopped Writing Code: The 60/40 Rule for AI-Native EngineeringThe Agent Paradox: Why We Built a "Boring" Hybrid Architecture