Jump Trading отдаёт агентам многодневные квант-исследования на GPT-6 Astra

Jump Trading на GPT-6 Astra отдаёт агентам задачи на несколько дней — от правок кода до проверки гипотез по рынкам, с рекурсивным накоплением улучшений без разбора каждого раунда человеком. OpenAI показала, как это устроено в регулируемом финтехе: цели, среда и метрики задаёт исследователь, дальше система сама перенаправляет усилия.

Lucas Baker, Head of LLM R&D, ведёт агентную разработку: исследователи формулируют проблему, рабочую среду и критерии качества, затем в реальном времени подсказывают одному или нескольким агентам, куда смотреть в данных и какой job запускать. С Astra агенты находят практичные изменения, складывают их друг на друга и сверяют промежуточные выводы с планом из стартового предложения — без ожидания человека на каждой итерации.

От сниппета к долгому прогону

Baker сравнивает модель с коллегой: не «поправь баг», а «вот среда и оценка — иди». За год картина сместилась: в 2024 впечатляло, если агент дописал один файл без ошибок; в 2025 — если собрал целую кодовую базу; в 2026 Jump уже двигает открытые исследовательские вопросы с динамической координацией многих агентов. Долгий сценарий тянет много источников данных, тонкие решения о важном и связный отчёт в конце.

Человек на выходе

В финансах ошибка бьёт по деньгам и compliance, поэтому агент работает в ограниченной среде с наблюдаемостью, а критичная валидация остаётся за человеком. Торговый сигнал от модели проходит тот же контур, что и любой другой: как сигнал, обычно информативный, но потенциально неверный, и только потом — в жёстко контролируемое исполнение.

Baker называет следующий шаг autoresearch: измеримую систему улучшают агенты-исследователи рекурсивно, а человек на старте задаёт входы, метрики и приоритеты; «флот» агентов распределяет вычисления и сводит находки. Даже самые длинные прогоны Astra пока требуют регулярных чек-инов с тем, кто поставил задачу — что тянуть из данных, сколько гонять и имеет ли смысл промежуточный результат.

Источник: How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT.