多角色 Agent 协作的实时监控与自动决策系统（7×24 无人值守）产品系统

很多业务需要长时间盯着一组数据，一旦满足条件就立刻判断、立刻执行，中间不能断人。比如行情监控、价格盯盘、库存告警、设备状态巡检——这类活人工盯不住，写个定时脚本又扛不住异常：进程会挂、网络会断、数据会缺、接口会限流，任何一个环节出问题都可能造成误判或者误操作。

这套系统的出发点就是把这个「盯 — 判 — 执行 — 留痕」的闭环做成一套能长期无人值守跑下去的架构，并且让每一步决策的原因都能被追溯，人随时能查、随时能停、随时能改规则。

系统由五个独立角色进程组成一个「团队」，各管一块：执行官负责执行与持仓管理，风控官负责权益校验、敞口控制与熔断判断，分析师负责指标计算与信号生成，情报员负责外部数据采集，经理负责定时巡检与异常告警。

每个角色独立运行、独立心跳，任一角色掉线会在看板上立即暴露，主控自动拉起，不需要人守着。看板实时呈现每个角色当前在做什么、跑了多久、上一次判断依据是什么。

分析师这一层会把判断过程完整写出来：上下轨位置、阈值比较、指标当前值、命中了哪个模式、为什么这次不开仓。人看到的不是一个结果，而是一条可以复核的推理链。

系统做了双环境隔离：实盘与模拟盘跑同一套代码，但配置、账本、数据源完全独立，代码层面保证两条线不串，任何演练都不会误动真实业务。另有 A/B 对照模块，两套规则并行跑样本，按日累计收益、笔数、胜率，用数据决定哪一套留下。

从架构设计、进程编排到前端看板全部由我独立完成。

后端 Python，五个角色拆成独立进程，各自维护状态与心跳，通过共享状态文件和任务队列通信；主控按固定周期巡检，发现某角色心跳超时即重启该角色，并在看板打上标记，异常处理本身也留痕。

数据接入做成统一适配层，不同环境走不同适配器，避免误连；行情序列在本地缓存并按周期切片，减少重复请求和限流风险。

风控单独抽成一层，不写进策略逻辑里：执行前统一校验权益、敞口、单日回撤比例，触发阈值直接熔断，只保留管理已有持仓的能力、不再新开，防止一次异常把风险放大。

前端是免构建的单页看板，原生 JS 轮询刷新，支持多板块切换、角色卡片按状态着色、决策日志按时间流输出，页面长时间挂着也不会内存膨胀。

这套结构本身与具体业务无关：换成库存监控、设备告警、价格监控、生产数据采集，主控 + 多角色进程 + 独立风控层 + 实时看板的骨架可以直接复用，只需要替换数据适配层和执行层的动作。