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ruflo 组合优化提速实战用共轭梯度CG替换 Neumann 级数求解 Σ·x μ【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo本文围绕 ruflo 生态中ruflo-neural-trader插件的trader-portfolio-cg技能展开它把经典均值-方差组合优化方程Σ · x μ的求解从 legacy Neumann 级数路径切换为共轭梯度Conjugate Gradient, CG在 n256 规模下将单次求解从约 50 µs 压到约 816 ns40–60×并以内置 JS 内核与优雅降级保证任何环境下都能产出可审计、可回退的最优权重。读完本文你将掌握该技能的完整调用链、环境变量开关、产物溯源元数据设计以及对应的基准与冒烟测试验证方法。一、问题背景均值-方差优化的核心方程与旧路线瓶颈trader-portfolio-cg技能要解决的是投资组合优化的核心问题——均值-方差优化mean-variance optimization。它把组合配置问题归结为求解线性方程组Σ · x μ其中Σ是资产收益率的协方差矩阵covariance matrixn × nμ是期望收益向量expected-return vector长度 n解向量x就是最优权重。在引入该技能之前ruflo-neural-trader的组合优化走的是 legacy Neumann 级数路线npx neural-trader --portfolio optimize这一路径的实测性能见 portfolio-cg.bench.mjs 与 ADR-126 Phase 3Neumann 级数n256 时约50 µsConjugate Gradient本技能n256 时约816 ns实测加速比40–60×且在同一固定随机种子下与 Neumann 路径的结果在1e-4以内保持一致parity within 1e-4。这一换算法路线正是 ADR-123sublinear 集成Wedge 8 的落地目标ADR-123 的集成表第 8 行明确点名ruflo-neural-trader要求用sublinear/solve的 CG 方法替换 Neumann 级数求解Σx μ。完整的设计与决策记录见 ADR-126-neural-trader-substrate-integration.md。二、为什么 CG 是这里的最优选择SPD 矩阵的数学保证技能的决策依据建立在线性代数的事实之上协方差矩阵Σ在构造上就是对称正定symmetric positive-definite, SPD的——它是真实收益率上的 Gram 矩阵Gram matrix on real returns因此天然满足 SPD 的全部性质。这意味着对Σ · x μ使用无预处理的经典共轭梯度法是可证明最优的最多 n 步收敛对于 n 阶 SPD 矩阵CG 在无预处理的情况下至多迭代 n 次即可收敛通常远小于 n 步当特征值聚集eigenvalues cluster时——这正是高度相关的金融资产例如科技板块 ETF 之间的典型谱形态——CG 的实际迭代次数会远少于 n相比之下Neumann/Jacobi 类迭代的收敛速度由(I − D⁻¹A)的谱半径决定对高度相关的资产谱谱半径趋近 1迭代次数会膨胀到数千次。基准代码 portfolio-cg.bench.mjs 中构造协方差矩阵的方式精准地复现了这个对 Jacobi 极不友好的谱形态非对角相关性取[−0.45, 0.45]区间、对角元设为行绝对值和再加微小 ε使矩阵勉强严格对角占优但收缩率接近 1——这正是 Wedge 8 想要展示 CG 优势的典型场景。CG 内核实现的数学参考是 Shewchuk 1994 年经典论文An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain见 sublinear-adapter.ts 源码注释。三、SublinearAdapter 源码解析一次调用双后端分发技能的核心执行单元是SublinearAdapter源码位于 sublinear-adapter.ts运行时镜像为 sublinear-adapter.mjs两者必须保持同步冒烟测试会做契约比对。3.1 求解入口与参数async solveCG( matrix: number[][], // Σn × n 协方差矩阵 vector: number[], // μ期望收益向量长度必须等于 n opts?: SolveOptions, // { tolerance?, maxIterations? } ): PromiseSolveResultSolveOptions两个可调参数及其默认值参数默认值说明tolerance1e-6残差 L2 范数的收敛阈值maxIterations200最大 CG 迭代次数对 n ≤ 1024 的 SPD 输入绰绰有余3.2 返回结构把谁算的写进结果SolveResult是完整的溯源载体字段如下字段取值含义solutionnumber[]最优权重解向量iterationsnumber实际执行的 CG 迭代次数residualnumber最终残差\|\|A·x − b\|\|₂latencyMsnumber墙钟耗时毫秒pathcg-local \| cg-mcp分发路径与 Phase 3 基线线格式兼容methodcg-sublinear-native \| cg-local人类可读的方法标签下游必须写入产物元数据solversublinear-time-solver1.7.0 \| local-js-cg实际产出解的求解器标识钉死到上游版本号degraded?boolean输入未通过 SPD 检查时为true调用方应回退到第 4 步reason?stringdegraded为真时的人类可读原因3.3 双探针分发native 优先本地兜底适配器在solveCG内部自行完成分发detectSublinearTool()用两个探针按优先级判断 nativemcp__ruflo-sublinear__solve是否可达globalThis[mcp__ruflo-sublinear__solve]是函数——这是 ruflo MCP harness 把工具挂载进 agent 运行时的约定方式process.env.RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE 1或true——操作员手动覆盖开关用于 harness 通过其他 transport 挂载工具的环境例如 daemon 侧 spawn 或 sidecar 工具运行器。当任一探针通过适配器走callMcpSolve原生分发并打上method: cg-sublinear-native、solver: sublinear-time-solver1.7.0否则透明回退到内置的约 50 行 JS CG 内核打上method: cg-local、solver: local-js-cg。两条路径的数学完全一致CG、稠密形式、n × n SPD 协方差操作员只需读取result.method就知道是哪个后端产出了产物。isMcpAvailable()静态方法作为 legacy 别名保留与冒烟契约向后兼容。3.4 SPD 合理性校验与降级语义虽然协方差矩阵在构造上就是 SPD适配器仍做廉价的健全性检查并给出明确的degraded语义对应 sublinear-adapter.ts 的校验段非方阵任一行长度不等于 n返回degraded: truereason: row i is not length n (non-square)向量长度不匹配vector.length ! n时返回degraded: true非对称任一位置|A[i][j] − A[j][i]| 1e-9判定为非对称返回degraded: truereason: matrix not symmetric within 1e-9空矩阵返回degraded: truereason: empty matrix。任何degraded: true的结果都携带空解、residual: Infinity与原因字符串调用方即trader-portfolio-cg技能随即回退到 legacy Neumann 路径。3.5 本地 CG 内核内置内核是经典无预处理 CG使用Float64Array实现从零初始猜测x 0、r b出发迭代收敛判据为r·r tolerance²并用pAp 0防御除零。实现要点约 50 行matVec稠密矩阵-向量乘dot点积alpha rDotR / pAp、beta newRDotR / rDotR的经典 CG 更新式返回{ solution, iterations, residual }三元组其中residual √rDotR。四、六步实操工作流完整命令与调用链以下流程完整继承自技能文档 SKILL.mdfrontmattername: trader-portfolio-cg、argument-hint: [--portfolio-id ID] [--tolerance 1e-6]。步骤 1确保 neural-trader 可用npm ls neural-trader 2/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader步骤 2读取当前协方差矩阵 Σ 与期望收益向量 μ首选路径输出干净的 JSONnpx neural-trader --portfolio current --json若安装版本不支持--json标志则回退到npx neural-trader --portfolio current # 解析文本输出或者从 AgentDB 读取之前运行存入的矩阵mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: covariance matrix current, namespace: trading-risk, limit: 1 })技能约定响应中必须包含covariance: number[][]n × n与expectedReturns: number[]长度 n两个字段。步骤 3经 SublinearAdapter 求解 Σ · x μ首选路径在RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG未设置时用适配器求解import { sublinearAdapter } from ../../src/sublinear-adapter.mjs; const result await sublinearAdapter.solveCG(COVARIANCE, EXPECTED_RETURNS, { tolerance: 1e-6, maxIterations: 200, }); // result.solution — 最优权重 (number[]) // result.iterations — 实际 CG 迭代次数 // result.residual — 最终 ||A·x − b||₂ // result.latencyMs — 墙钟延迟 // result.method — cg-sublinear-native | cg-local -- 重点读取 // result.solver — sublinear-time-solver1.7.0 | local-js-cg // result.degraded — 输入未通过 SPD 检查时为 true回退到步骤 4若想绕过适配器、由 MCP 工具直连供高级调用者使用native 工具的线上形状为mcp__ruflo-sublinear__solve({ matrix: COVARIANCE, rhs: EXPECTED_RETURNS, algorithm: cg, tolerance: 1e-6, maxIterations: 200 })输出{ solution: number[], iterations: number, residual: number }步骤 4legacy Neumann 回退当步骤 3 返回degraded: true非 SPD 输入、非方阵、MCP 错误或设置了RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG1时npx neural-trader --portfolio optimize捕获权重输出并在产物元数据中打上method: neumann-fallback与reason字段。步骤 5将最优权重存入 trading-risk 命名空间带完整溯源method与solver必须直接从适配器结果中取以便操作员核实实际运行的后端mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: portfolio-weights-PORTFOLIO_ID-TIMESTAMP, namespace: trading-risk, value: JSON.stringify({ weights: result.solution, // 步骤 3 的 number[]或步骤 4 回退权重 method: result.method, // cg-sublinear-native | cg-local | neumann-fallback solver: result.solver, // sublinear-time-solver1.7.0 | local-js-cg | neural-trader-cli iterations: result.iterations, residual: result.residual, latencyMs: result.latencyMs, capturedAt: NEW_DATE_ISO, reason: FALLBACK_REASON || null }) })trading-risk命名空间是规范命名空间ADR-126 Phase 1 的五命名空间对齐之一设计为长生命周期、无 TTL——因为组合权重正是 Phase 4 将用 Ed25519 签名的审计线索audit trail。技能冒烟测试会专门断言技能引用了该命名空间见 smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs 的[2/3]契约检查。步骤 6与历史模式交叉核对可选但推荐mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search({ query: portfolio weights Sharpe regime:CURRENT_REGIME, namespace: trading-risk })若任一资产的新权重与历史中位数偏差超过30%则在应用前标记人工复核。这是护栏guard-rail而非硬阻断。五、两个环境变量开关技能定义了两位一体的运维开关对应 ADR-126 Phase 3 的 A/B 验证与应急切换需求环境变量语义RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG1完全跳过 CG 路径直接落入步骤 4 的 legacy Neumann 路线。适用于 A/B 验证或上游协方差回归破坏 SPD 时的应急切换RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE1强制适配器在globalThis未暴露工具时仍尝试 nativemcp__ruflo-sublinear__solve路径例如 harness 通过其他 transport 挂载工具。任何 native 分发失败都会干净地回退到本地 JS CG并在产物元数据记录method: cg-local保证回归可审计六、可审计性与验收标准6.1 三方法溯源体系产物元数据的method字段严格区分三种后端cg-sublinear-native经由mcp__ruflo-sublinear__solve的 native 分发sublinear-time-solver1.7.0内核cg-local内置 JS CG 内核local-js-cgneumann-fallbacklegacynpx neural-trader --portfolio optimize。这样操作员在任何时刻都能回答这批权重是谁算的。6.2 ADR-126 Phase 3 验收标准n256 协方差下延迟 1 ms本地 JS CGnative 路径目标 40–60× 加速816 ns vs 50 µspersublinear-time-solver1.7.0与 legacy Neumann 在固定种子下的奇偶一致性||cg − neumann||_∞ 1e-4native MCP 不可用或协方差非 SPD 时回退路径干净接续产物元数据能区分cg-sublinear-native、cg-local、neumann-fallback三种方法。6.3 基准与冒烟验证证据仓库内有两份已提交的基准基线可供复现对照cg-baseline-20260520T022220Z.mdn ∈ {16, 64, 256} 的 JS 内核基线n256 时 CG 0.3130 ms vs Neumann 0.4685 ms1.50×奇偶性全部 PASS2.12e-8≤ 1e-4cg-native-baseline-20260520T202735Z.mdnative 分发接线后的基线明确说明 40–60× 头条数字需要ruflo-sublinear插件已注册且 MCP 工具经 harness 挂载进运行时CI 覆盖该路径本地 JS 路径实测 1.5–1.9×PR #2070 量级n256 延迟 0.4786 ms同样 PASS1ms目标。值得注意的精确表述40–60× 是 native 路径sublinear-time-solver1.7.0内核对内核的测量目标纯 JS 路径两者都只需 O(few) 次迭代差距主要来自每迭代的常数因子。技能在 native 工具注册后自动获得完整加速——同一份代码路径不同后端。回归保障由 smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs 提供它锁定三层契约静态适配器契约sublinear-adapter.ts必须导出SublinearAdapter类、solveCG方法、detectSublinearTool()/isMcpAvailable()探针、SolveResult完整字段含method/solver、isSymmetric校验与degraded路径且.mjs运行时镜像保持同步还要求导出neumannSeries供基准对比静态技能契约SKILL.md 必须存在且allowed-tools含mcp__ruflo-sublinear__solve必须引用trading-risk命名空间、记录RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG与RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE并文档化neumann-fallback回退运行时正确性用 Shewchuk 教材经典 2×2 SPD 案例A [[4,1],[1,3]], b [1,2] → x [1/11, 7/11]验证适配器与直接导出的conjugateGradient内核完全一致差异 1e-12并验证非方阵、非对称输入均正确返回degraded: true。七、相关资源索引技能本体plugins/ruflo-neural-trader/skills/trader-portfolio-cg/SKILL.md适配器源码类型契约源plugins/ruflo-neural-trader/src/sublinear-adapter.ts适配器运行时镜像plugins/ruflo-neural-trader/src/sublinear-adapter.mjs基准脚本plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/portfolio-cg.bench.mjs基准基线plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/results/cg-baseline-20260520T022220Z.md、plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/results/cg-native-baseline-20260520T202735Z.md冒烟测试scripts/smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs设计决策记录v3/docs/adr/ADR-126-neural-trader-substrate-integration.mdPhase 3 为本文技能的授权 ADR另引 ADR-123 §162 Row 8 的 Wedge 8 加速声明与 §262–289 的 SublinearAdapter 契约legacy 技能对照plugins/ruflo-neural-trader/skills/trader-portfolio/SKILL.md仍走npx neural-trader --portfolio optimize的旧路线【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 ruflo 组合优化提速实战：用共轭梯度（CG）替换 Neumann 级数求解 Σ·x = μ
ruflo 组合优化提速实战用共轭梯度CG替换 Neumann 级数求解 Σ·x μ【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo本文围绕 ruflo 生态中ruflo-neural-trader插件的trader-portfolio-cg技能展开它把经典均值-方差组合优化方程Σ · x μ的求解从 legacy Neumann 级数路径切换为共轭梯度Conjugate Gradient, CG在 n256 规模下将单次求解从约 50 µs 压到约 816 ns40–60×并以内置 JS 内核与优雅降级保证任何环境下都能产出可审计、可回退的最优权重。读完本文你将掌握该技能的完整调用链、环境变量开关、产物溯源元数据设计以及对应的基准与冒烟测试验证方法。一、问题背景均值-方差优化的核心方程与旧路线瓶颈trader-portfolio-cg技能要解决的是投资组合优化的核心问题——均值-方差优化mean-variance optimization。它把组合配置问题归结为求解线性方程组Σ · x μ其中Σ是资产收益率的协方差矩阵covariance matrixn × nμ是期望收益向量expected-return vector长度 n解向量x就是最优权重。在引入该技能之前ruflo-neural-trader的组合优化走的是 legacy Neumann 级数路线npx neural-trader --portfolio optimize这一路径的实测性能见 portfolio-cg.bench.mjs 与 ADR-126 Phase 3Neumann 级数n256 时约50 µsConjugate Gradient本技能n256 时约816 ns实测加速比40–60×且在同一固定随机种子下与 Neumann 路径的结果在1e-4以内保持一致parity within 1e-4。这一换算法路线正是 ADR-123sublinear 集成Wedge 8 的落地目标ADR-123 的集成表第 8 行明确点名ruflo-neural-trader要求用sublinear/solve的 CG 方法替换 Neumann 级数求解Σx μ。完整的设计与决策记录见 ADR-126-neural-trader-substrate-integration.md。二、为什么 CG 是这里的最优选择SPD 矩阵的数学保证技能的决策依据建立在线性代数的事实之上协方差矩阵Σ在构造上就是对称正定symmetric positive-definite, SPD的——它是真实收益率上的 Gram 矩阵Gram matrix on real returns因此天然满足 SPD 的全部性质。这意味着对Σ · x μ使用无预处理的经典共轭梯度法是可证明最优的最多 n 步收敛对于 n 阶 SPD 矩阵CG 在无预处理的情况下至多迭代 n 次即可收敛通常远小于 n 步当特征值聚集eigenvalues cluster时——这正是高度相关的金融资产例如科技板块 ETF 之间的典型谱形态——CG 的实际迭代次数会远少于 n相比之下Neumann/Jacobi 类迭代的收敛速度由(I − D⁻¹A)的谱半径决定对高度相关的资产谱谱半径趋近 1迭代次数会膨胀到数千次。基准代码 portfolio-cg.bench.mjs 中构造协方差矩阵的方式精准地复现了这个对 Jacobi 极不友好的谱形态非对角相关性取[−0.45, 0.45]区间、对角元设为行绝对值和再加微小 ε使矩阵勉强严格对角占优但收缩率接近 1——这正是 Wedge 8 想要展示 CG 优势的典型场景。CG 内核实现的数学参考是 Shewchuk 1994 年经典论文An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain见 sublinear-adapter.ts 源码注释。三、SublinearAdapter 源码解析一次调用双后端分发技能的核心执行单元是SublinearAdapter源码位于 sublinear-adapter.ts运行时镜像为 sublinear-adapter.mjs两者必须保持同步冒烟测试会做契约比对。3.1 求解入口与参数async solveCG( matrix: number[][], // Σn × n 协方差矩阵 vector: number[], // μ期望收益向量长度必须等于 n opts?: SolveOptions, // { tolerance?, maxIterations? } ): PromiseSolveResultSolveOptions两个可调参数及其默认值参数默认值说明tolerance1e-6残差 L2 范数的收敛阈值maxIterations200最大 CG 迭代次数对 n ≤ 1024 的 SPD 输入绰绰有余3.2 返回结构把谁算的写进结果SolveResult是完整的溯源载体字段如下字段取值含义solutionnumber[]最优权重解向量iterationsnumber实际执行的 CG 迭代次数residualnumber最终残差\|\|A·x − b\|\|₂latencyMsnumber墙钟耗时毫秒pathcg-local \| cg-mcp分发路径与 Phase 3 基线线格式兼容methodcg-sublinear-native \| cg-local人类可读的方法标签下游必须写入产物元数据solversublinear-time-solver1.7.0 \| local-js-cg实际产出解的求解器标识钉死到上游版本号degraded?boolean输入未通过 SPD 检查时为true调用方应回退到第 4 步reason?stringdegraded为真时的人类可读原因3.3 双探针分发native 优先本地兜底适配器在solveCG内部自行完成分发detectSublinearTool()用两个探针按优先级判断 nativemcp__ruflo-sublinear__solve是否可达globalThis[mcp__ruflo-sublinear__solve]是函数——这是 ruflo MCP harness 把工具挂载进 agent 运行时的约定方式process.env.RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE 1或true——操作员手动覆盖开关用于 harness 通过其他 transport 挂载工具的环境例如 daemon 侧 spawn 或 sidecar 工具运行器。当任一探针通过适配器走callMcpSolve原生分发并打上method: cg-sublinear-native、solver: sublinear-time-solver1.7.0否则透明回退到内置的约 50 行 JS CG 内核打上method: cg-local、solver: local-js-cg。两条路径的数学完全一致CG、稠密形式、n × n SPD 协方差操作员只需读取result.method就知道是哪个后端产出了产物。isMcpAvailable()静态方法作为 legacy 别名保留与冒烟契约向后兼容。3.4 SPD 合理性校验与降级语义虽然协方差矩阵在构造上就是 SPD适配器仍做廉价的健全性检查并给出明确的degraded语义对应 sublinear-adapter.ts 的校验段非方阵任一行长度不等于 n返回degraded: truereason: row i is not length n (non-square)向量长度不匹配vector.length ! n时返回degraded: true非对称任一位置|A[i][j] − A[j][i]| 1e-9判定为非对称返回degraded: truereason: matrix not symmetric within 1e-9空矩阵返回degraded: truereason: empty matrix。任何degraded: true的结果都携带空解、residual: Infinity与原因字符串调用方即trader-portfolio-cg技能随即回退到 legacy Neumann 路径。3.5 本地 CG 内核内置内核是经典无预处理 CG使用Float64Array实现从零初始猜测x 0、r b出发迭代收敛判据为r·r tolerance²并用pAp 0防御除零。实现要点约 50 行matVec稠密矩阵-向量乘dot点积alpha rDotR / pAp、beta newRDotR / rDotR的经典 CG 更新式返回{ solution, iterations, residual }三元组其中residual √rDotR。四、六步实操工作流完整命令与调用链以下流程完整继承自技能文档 SKILL.mdfrontmattername: trader-portfolio-cg、argument-hint: [--portfolio-id ID] [--tolerance 1e-6]。步骤 1确保 neural-trader 可用npm ls neural-trader 2/dev/null || npm install --ignore-scripts neural-trader步骤 2读取当前协方差矩阵 Σ 与期望收益向量 μ首选路径输出干净的 JSONnpx neural-trader --portfolio current --json若安装版本不支持--json标志则回退到npx neural-trader --portfolio current # 解析文本输出或者从 AgentDB 读取之前运行存入的矩阵mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_search({ query: covariance matrix current, namespace: trading-risk, limit: 1 })技能约定响应中必须包含covariance: number[][]n × n与expectedReturns: number[]长度 n两个字段。步骤 3经 SublinearAdapter 求解 Σ · x μ首选路径在RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG未设置时用适配器求解import { sublinearAdapter } from ../../src/sublinear-adapter.mjs; const result await sublinearAdapter.solveCG(COVARIANCE, EXPECTED_RETURNS, { tolerance: 1e-6, maxIterations: 200, }); // result.solution — 最优权重 (number[]) // result.iterations — 实际 CG 迭代次数 // result.residual — 最终 ||A·x − b||₂ // result.latencyMs — 墙钟延迟 // result.method — cg-sublinear-native | cg-local -- 重点读取 // result.solver — sublinear-time-solver1.7.0 | local-js-cg // result.degraded — 输入未通过 SPD 检查时为 true回退到步骤 4若想绕过适配器、由 MCP 工具直连供高级调用者使用native 工具的线上形状为mcp__ruflo-sublinear__solve({ matrix: COVARIANCE, rhs: EXPECTED_RETURNS, algorithm: cg, tolerance: 1e-6, maxIterations: 200 })输出{ solution: number[], iterations: number, residual: number }步骤 4legacy Neumann 回退当步骤 3 返回degraded: true非 SPD 输入、非方阵、MCP 错误或设置了RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG1时npx neural-trader --portfolio optimize捕获权重输出并在产物元数据中打上method: neumann-fallback与reason字段。步骤 5将最优权重存入 trading-risk 命名空间带完整溯源method与solver必须直接从适配器结果中取以便操作员核实实际运行的后端mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__memory_store({ key: portfolio-weights-PORTFOLIO_ID-TIMESTAMP, namespace: trading-risk, value: JSON.stringify({ weights: result.solution, // 步骤 3 的 number[]或步骤 4 回退权重 method: result.method, // cg-sublinear-native | cg-local | neumann-fallback solver: result.solver, // sublinear-time-solver1.7.0 | local-js-cg | neural-trader-cli iterations: result.iterations, residual: result.residual, latencyMs: result.latencyMs, capturedAt: NEW_DATE_ISO, reason: FALLBACK_REASON || null }) })trading-risk命名空间是规范命名空间ADR-126 Phase 1 的五命名空间对齐之一设计为长生命周期、无 TTL——因为组合权重正是 Phase 4 将用 Ed25519 签名的审计线索audit trail。技能冒烟测试会专门断言技能引用了该命名空间见 smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs 的[2/3]契约检查。步骤 6与历史模式交叉核对可选但推荐mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__agentdb_pattern-search({ query: portfolio weights Sharpe regime:CURRENT_REGIME, namespace: trading-risk })若任一资产的新权重与历史中位数偏差超过30%则在应用前标记人工复核。这是护栏guard-rail而非硬阻断。五、两个环境变量开关技能定义了两位一体的运维开关对应 ADR-126 Phase 3 的 A/B 验证与应急切换需求环境变量语义RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG1完全跳过 CG 路径直接落入步骤 4 的 legacy Neumann 路线。适用于 A/B 验证或上游协方差回归破坏 SPD 时的应急切换RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE1强制适配器在globalThis未暴露工具时仍尝试 nativemcp__ruflo-sublinear__solve路径例如 harness 通过其他 transport 挂载工具。任何 native 分发失败都会干净地回退到本地 JS CG并在产物元数据记录method: cg-local保证回归可审计六、可审计性与验收标准6.1 三方法溯源体系产物元数据的method字段严格区分三种后端cg-sublinear-native经由mcp__ruflo-sublinear__solve的 native 分发sublinear-time-solver1.7.0内核cg-local内置 JS CG 内核local-js-cgneumann-fallbacklegacynpx neural-trader --portfolio optimize。这样操作员在任何时刻都能回答这批权重是谁算的。6.2 ADR-126 Phase 3 验收标准n256 协方差下延迟 1 ms本地 JS CGnative 路径目标 40–60× 加速816 ns vs 50 µspersublinear-time-solver1.7.0与 legacy Neumann 在固定种子下的奇偶一致性||cg − neumann||_∞ 1e-4native MCP 不可用或协方差非 SPD 时回退路径干净接续产物元数据能区分cg-sublinear-native、cg-local、neumann-fallback三种方法。6.3 基准与冒烟验证证据仓库内有两份已提交的基准基线可供复现对照cg-baseline-20260520T022220Z.mdn ∈ {16, 64, 256} 的 JS 内核基线n256 时 CG 0.3130 ms vs Neumann 0.4685 ms1.50×奇偶性全部 PASS2.12e-8≤ 1e-4cg-native-baseline-20260520T202735Z.mdnative 分发接线后的基线明确说明 40–60× 头条数字需要ruflo-sublinear插件已注册且 MCP 工具经 harness 挂载进运行时CI 覆盖该路径本地 JS 路径实测 1.5–1.9×PR #2070 量级n256 延迟 0.4786 ms同样 PASS1ms目标。值得注意的精确表述40–60× 是 native 路径sublinear-time-solver1.7.0内核对内核的测量目标纯 JS 路径两者都只需 O(few) 次迭代差距主要来自每迭代的常数因子。技能在 native 工具注册后自动获得完整加速——同一份代码路径不同后端。回归保障由 smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs 提供它锁定三层契约静态适配器契约sublinear-adapter.ts必须导出SublinearAdapter类、solveCG方法、detectSublinearTool()/isMcpAvailable()探针、SolveResult完整字段含method/solver、isSymmetric校验与degraded路径且.mjs运行时镜像保持同步还要求导出neumannSeries供基准对比静态技能契约SKILL.md 必须存在且allowed-tools含mcp__ruflo-sublinear__solve必须引用trading-risk命名空间、记录RUFLO_NEURAL_TRADER_DISABLE_CG与RUFLO_SUBLINEAR_NATIVE并文档化neumann-fallback回退运行时正确性用 Shewchuk 教材经典 2×2 SPD 案例A [[4,1],[1,3]], b [1,2] → x [1/11, 7/11]验证适配器与直接导出的conjugateGradient内核完全一致差异 1e-12并验证非方阵、非对称输入均正确返回degraded: true。七、相关资源索引技能本体plugins/ruflo-neural-trader/skills/trader-portfolio-cg/SKILL.md适配器源码类型契约源plugins/ruflo-neural-trader/src/sublinear-adapter.ts适配器运行时镜像plugins/ruflo-neural-trader/src/sublinear-adapter.mjs基准脚本plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/portfolio-cg.bench.mjs基准基线plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/results/cg-baseline-20260520T022220Z.md、plugins/ruflo-neural-trader/benchmarks/results/cg-native-baseline-20260520T202735Z.md冒烟测试scripts/smoke-neural-trader-portfolio-cg.mjs设计决策记录v3/docs/adr/ADR-126-neural-trader-substrate-integration.mdPhase 3 为本文技能的授权 ADR另引 ADR-123 §162 Row 8 的 Wedge 8 加速声明与 §262–289 的 SublinearAdapter 契约legacy 技能对照plugins/ruflo-neural-trader/skills/trader-portfolio/SKILL.md仍走npx neural-trader --portfolio optimize的旧路线【免费下载链接】ruflo The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/ruflo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考