Veri ve Zekâ Katmanı

Veri duruşu

Ham provider payload'ları doğrudan agent truth'u olacak kadar güvenilir değil. Provider'lar anlaşmaz, alanlar eksik gelir, freshness değişir ve tekst özeti önemli boşlukları gizleyebilir.

Repo yönü, dış veriyi model katmanına vermeden önce typed contract'lere normalize etmektir.

Ana sözleşmeler

• CanonicalAnalysisSnapshot
• DecisionFeatureBundle
• MarketContextPack
• canonical birleşim öncesi provider'a özgü fundamental ya da news snapshot'ları

Bunun önemi

Modelden belirsiz string'lerden örtük finansal gerçek çıkarması beklenmemeli. Model şu girdileri almalı:

• yapılandırılmış özetler
• missing-field visibility
• freshness context
• source attribution
• açık risk flag'leri

Provider aggregation kuralları

Bu repo için iyi aggregation şu anlama gelir:

• provider'a özgü string parsing yerine canonical output'u tercih etmek
• eksik provider evidence'ı görünür tutmak
• source attribution'ları korumak
• evidence katmanı zayıfsa confidence'ı düşürmek
• generic fallback'leri açıkça fallback diye etiketlemek

Feature preparation

Feature katmanı; karışık market, provider ve runtime sinyallerini derli toplu bir decision context'e dönüştüren yerdir. Bu katman eksik ya da yarımsa downstream confidence bunu yansıtmalıdır.

Bu yüzden missing context ya da missing decision_features, kozmetik bir eksik değil gerçek bir provider ya da evidence gap olarak ele alınmalıdır.

Review ve persistence bağlantısı

Bu yapısal artefact'ler yalnızca canlı reasoning için değil şunlar için de önemlidir:

• review yüzeyleri
• QA
• replay
• provider ile agent arasındaki anlaşmazlıkları debug etmek

Güvenli zihinsel model

Modeli, typed evidence üzerine oturan bir reasoning katmanı olarak düşün. Eksik piyasa gerçeğini icat eden yer olarak değil.