Автор разработал систему персональных ИИ-агентов для автоматизации различных задач. Первый агент занимается суммаризацией статей, поиском логических ошибок и анализом аргументации. Второй агент обрабатывает медицинские PDF-документы, интегрируется с умными весами и часами Xiaomi для отслеживания динамики показателей здоровья и формирования истории наблюдений.
Для прогнозирования валютных курсов была создана мультиагентная система, состоящая из пар агентов-оптимистов и пессимистов, анализирующих рыночные факторы. Итоговое решение принимает агент-судья. Подобный подход к дебатам специализированных агентов описан в работе AlphaAgents компании BlackRock, опубликованной в августе 2025 года.
Наиболее сложная разработка — пайплайн для количественных инвестиций, заменяющий работу инвестиционного офиса. Агенты выполняют поиск идей, написание кода, ревью и расчет риск-метрик. Система работает под контролем человека: автор утверждает стратегии перед их запуском. Это позволило сократить время вывода стратегий в продуктив с нескольких кварталов до одной недели, за которую было запущено более 30 стратегий.
Для управления процессами используются уведомления через ntfy, веб-интерфейс для удаленного доступа и Google Drive для отчетов. Агенты используют общую базу знаний, которая пополняется результатами предыдущих итераций. Автор отмечает, что эффективность работы системы напрямую зависит от точности постановки задач, что соответствует принципам Spec-Driven Development.
