Systems Engineering · Agent Architecture · AI-assisted Development

Aygent Jay

Mein langfristiges Projekt für eine gemeinsame Architektur aus spezialisierten Systemen und AI-Agenten.

Ausgangspunkt ist Ay Trade: ein laufendes Trading-System, das schrittweise um Agenten für Markt- und Trade-Bewertung erweitert werden soll. Langfristig möchte ich dieselbe Basis auch für Recherche, Coding, Fehleranalyse und Systemverwaltung nutzen.

Langfristige Vision

Drei spezialisierte Richtungen

Kein einzelner Agent soll alles übernehmen. Die Systeme sollen spezialisiert bleiben und Informationen sowie Fähigkeiten miteinander teilen.

01

Trading & Capital

Ay Trade

Aus dem heutigen Trading-Core soll ein zunehmend autonomes System entstehen, das Marktchancen aus mehreren Perspektiven bewertet und langfristig einen nachhaltigen wirtschaftlichen Beitrag leisten kann.

02

Research & Information Quality

Ay Search

Ein Recherche- und Wissenssystem, das Quellen vergleicht, Herkunft, Evidenz und Widersprüche sichtbar macht und dabei helfen soll, unzuverlässige oder manipulative Informationen besser einzuordnen.

03

AI & System Work

Ay Core

Eine gemeinsame AI- und Agenten-Basis für Coding, Debugging, Recherche, Systempflege und den Austausch zwischen spezialisierten Systemen.

Current State

Was heute bereits läuft

Die Vision baut auf funktionierenden Projekten und laufender Infrastruktur auf.

Core System Active

Ay Trade

Marktdaten, Strategien, Lifecycle, Validierung, Automation und kontrollierte Execution in einem dauerhaft laufenden System.

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Reporting Experiment Active

Ay Report

Ein automatisch erzeugter Daily Market Report im institutionellen Stil – bewusst ohne LLM-generierten Berichtstext.

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Visualization Experiment Beta

Ay Heatmap

Eine interaktive Liquidation Heatmap auf Basis von Bitget-Marktdaten – als eigene Alternative zu Login- und Paywall-Lösungen.

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Arbeitsweise

AI-assisted Systems & Prototyping

AI nutze ich intensiv für Implementierung, Analyse und Iteration. Entscheidend ist für mich der Loop aus Ziel, Systemverhalten, realem Test und anschließender Verbesserung.

01 Problem & Ziel
→
02 AI-assisted Implementation
→
03 Real-System Test
→
04 Review & Iteration
System Design Prompting Agent Workflows Automation Validation APIs Linux Technical Prototyping

Roadmap

Von der Foundation bis Step 33

Die Übersicht zeigt nur größere Phasen. Die eigentliche technische Roadmap ist deutlich granularer.

Steps 1–8 Done

Foundation

  • Trading-Core
  • State & Lifecycle
  • Validation & Guards
Steps 9–17 Current

Reliability & Efficiency

  • Audits & Robustness
  • Storage & Runtime
  • Operational Reliability
Steps 18–23 Next

Consolidation & Interfaces

  • Module konsolidieren
  • Agent-ready Interfaces
  • Context & Integration
Steps 24–32 Planned

Agent & AI Foundations

  • Trade-Evaluation Agents
  • Research & AI Layer
  • System Workflows
Step 33 Milestone

Re-Evaluation

  • Ay Trade Masterplan
  • Ay Search Masterplan
  • Ay Core Masterplan

Step 33 ist bewusst kein Endpunkt: Ab dort sollen die Systeme auf Basis der bis dahin entstandenen gemeinsamen Grundlage mit eigenen Masterplänen weiterentwickelt werden.