这是一份基于你提供的聊天记录整理的会议纪要，重点提炼了你们关于 AI-Native 量化基金 的核心构想、技术架构及协作规划。
会议纪要：AI-Native 自迭代量化基金项目构想
日期： 2026年03月08日 参会人： Q (齐飞)、W (王左)
1. 项目愿景与核心理念
- 目标： 构建一个完全由 AI Agent 驱动的量化基金 (AI-Native Hedge Fund)。
- 核心理念： 模拟传统基金公司的组织架构（分析师、程序员、审计、仓位管理、董事会投票），实现无人工干预的自我迭代“飞轮效应”。
- 最终形态： 一个不需要人类介入、在区块链上运行、透明且可自我进化的金融实体。
2. 技术架构设想
项目将采用模块化、Agent 化的开发思路：
- 大框架 (Framework)： 参考 OpenClaw 的设计模式，固定底层逻辑，让上层 Skill（因子/策略）独立迭代。
- 知识蒸馏： 利用 NotebookLM 对技术分析书籍和历史笔记进行“蒸馏”，转化为 Agent 可执行的知识库（Embeddings）。
- 自动开发： Agent 负责根据蒸馏出的知识编写量化因子代码，并进行验证与评估。
- 管理模式 (Infrastructure)：
- Mono Repo / Git： 整个基金作为一个大仓库，每个量化因子/Skill 拥有独立的 Git 记录，实现决策过程透明化、可追溯（Log）与可合并。
- 文件系统 (FS)： 规范的文件目录结构是 Agent 协作的基础。
- 参考工具： bash-agent.com、moonpay/cli 的 skills 模式。
3. 核心优势与演进路径
- 人力成本： 响应“完美公司员工数为 0”的理念，利用 AI 替代传统投行中高强度的知识劳动（如基本面与技术面分析）。
- 跨界融合： 综合编程经验、投资研究以及在华兴等投行的观察，将投行逻辑数字化。
- 金融进化：
- 初期： 人工喂料（书籍/资料） -> AI 生成代码 -> 自动化验证。
- 中期： 因子开发与决策完全由 AI 自主驱动。
- 后期： 结合区块链实现去中心化募资、分红及透明化决策。
4. 行动计划 (Next Steps)
- 技术对齐： W 将展示目前正在开发的架构（结合 Agent + FS 的工作流）。
- 深度沟通： 双方约定近期进行语音会议，深入探讨如何将过往的研究与当前的技术栈串联起来。
- 阶段目标： “先 Pay our bills”，寻找能快速落地的切入点。
齐飞，这份总结是否准确涵盖了你们讨论的关键点？如果需要针对特定的技术细节（比如 OpenClaw 的具体集成）进行扩充，请随时告诉我。