QuantaAlpha turns research results into product-grade systems across AI investment, code agent infrastructure, research automation, and personal agent orchestration.
Evolutionary LLM-driven alpha mining with trajectory-level mutation and crossover, keeping hypotheses, factor code, and evaluation semantically aligned under noisy markets.
Credits-native marketplace for human–agent networks: post tasks, verify delivery, mint reusable skills and workflows, and settle bounties when assets are reused.
From literature to drafting: an Idea2Paper-style loop with public tooling on PaperBuild and open reference code on GitHub.
An Evolutionary Framework for LLM-Driven Alpha Mining · 行业首个 LLM × 进化算法融合框架
把量化研究转写成可审计的 Agent 工作流：因子假设生成、表达式构造、代码实现、回测验证与迭代优化一体化流水线。多智能体协同完成因子发现、逻辑解释、风险过滤与因子入库。
通过轨迹级变异/交叉和定向逻辑修复，从随机试错升级为基于完整研究轨迹的可解释进化；引入复杂度、冗余度与 Rank IC 等约束，缓解因子拥挤和回测噪声。
完整模拟人类专业量化研究员的工作流，AI 从"盲目试错生成代码"走向"主动参与假设形成、失败诊断与经验复用"的白盒化系统。CSI 300 上稳定优于所有基线，因子跨市场迁移保持显著超额收益。被腾讯新闻等媒体报道，被东方证券等多家证券及量化机构作为 AI 赋能量化投研的研究案例。
把 Code Agent 从具体产品形态中解耦，沉淀为可编程、可嵌入的工业级运行时。
将 Code Agent 核心能力从 IDE / CLI / Web 等形态中抽离，以独立核心库开放，像数据库或云服务一样接入不同业务场景。
多 Agent 运行时，权限可控、调用可追溯，安全落地企业环境。通过 FunctionCreate&Call 实时生成并执行工具，融合预定义调用的可靠性与动态生成的灵活性。
同一引擎驱动 VS Code 插件、IM 机器人、CLI，一次开发，多端交付。2026.01 上线，效果对标 Claude Code。
已服务公司多个重点业务场景，并孵化 SemaClaw 作为智能家居场景下的 Jarvis 类型 AI 助手。
EpochX: Infrastructure for an Emergent Agent Civilization
Credits-native 的人机协作市场 —— 人与 Agent 都是经济意义上的对等参与者。首次将 Agent 任务市场、可复用技能生态、可验证交付流、执行轨迹记忆与 credits-native 激励层整合为统一生产协议。
任务发布 → 递归分解 → 并行执行 → 验证结算 → 沉淀为可复用 Skill / Trace / Experience。Credits 完成赏金锁定、委托预算、验收结算和复用收益分配。
从一次性 demo 升级为自我增强的经济体系：执行、验证、沉淀均贡献复利。核心贡献在于把 Agentic AI 从工具调用升级为具备组织协调、知识复利、经济闭环的"智能体文明基础设施"。
独立研究成果：面向 10 万+ 文件级仓库的端到端理解、检索、定位与任务执行。
构建层级代码树、模块依赖图与函数调用图，面向超大仓库定位关键文件、类与函数。
通过搜索、依赖分析与 granular code view 支持 Agent 在真实 GitHub 仓库中探索并完成复杂任务。
复杂任务完成率 24% → 62.96%（vs OpenHands），Token 开销降低 95%。
NeurIPS 2025 Spotlight。MLE-Bench Kaggle 任务 22.7% 获得金牌，远超开源 Code Agent SOTA。
独立研究方向：把重大市场事件从一次性资讯处理，升级为可理解、可类比、可推演、可验证、可复用的研究资产。
系统以结构化 Event 为核心对象，而不是以新闻或研报文档为中心；通过 Context / Event / Mechanism / Asset / Outcome 组织事件链条，围绕机制相似性、宏观环境、市场 price-in 程度和历史反例做 Deep Research，并把输出收敛为可审计的 Claim，进入 T+1 / T+5 / T+20 等多窗口回测验证，从而区分检索错误、推理错误和市场已充分定价。
Research-assistant stack that turns rough ideas into structured narratives and paper drafts.
端到端科研自动化产品，将文献探索、方法规划、实验执行、结果解释、论文起草和审稿迭代连接成闭环。通过 ARK (idea2paper.org) 和 PaperBuild (paperbuild.cn) 对外服务，开源参考实现已发布在 GitHub。
复用 Sema Code 内核，把代码智能体能力接入 IM、家庭设备与个人长期记忆。
把用户入口从 IDE / CLI 扩展到对话式消息界面，让家庭设备控制、任务编排和多轮确认进入自然交互流。
通过 skill、memory 与权限边界组织可复用能力，承接 Sema Code 的工具执行与调度能力，同时适配个人助理场景。
作为首个智能家居场景下 Jarvis 类型 AI 助手，连接 HomeAgent 的设备控制能力与用户个性化需求，支撑家庭版 OpenClaw 的前瞻研究和落地。