AxonX 文档导航
AxonX 是面向金融量化研究的 Agent Harness。插件提供算法，Task 定义研究步骤的输入与输出，框架管理执行、记录和产物。研究人员、外部 Agent 与脚本通过 Studio、CLI 或 MCP 使用同一套 Job 与工作区记录。
选择你的起点
| 目标 | 从哪里开始 | 完成后你能做什么 |
|---|---|---|
| 第一次使用 AxonX | 快速开始 → Studio 入门 | 提交 demo、等待终态、检查参数与结果 |
| 开展量化研究 | 研究总览 → 研究流程 | 准备数据，串联 ETL、训练、预测和回测 |
| 让外部 Agent 做研究 | Agent 接入总览 → 外部 Agent | 通过 Skill、CLI 或 MCP 操作研究服务 |
| 在 Studio 中对话 | 内置 Agent 配置 → 内置 Agent 使用 | 查询任务、排障、解释已有研究证据 |
| 部署或管理任务 | 运行总览 → 远程机器 | 跟踪执行、管理文件、连接目标服务 |
| 编写插件或接入代码 | 开发总览 → Task 契约 | 实现研究 Task，注册插件，调用服务 |
先了解项目定位和实验案例，可读项目概览。内置 demo 不需要行情或模型凭据；研究插件需要数据，内置 Agent 需要模型配置，外部 Agent 使用自身宿主的模型配置。
文档如何组织
开始使用：建立最小闭环
从快速开始完成一次真实执行，再用 Studio查看同一工作区。随后阅读架构、Job 与 Task、任务生命周期、任务血缘和工作区，理解提交、执行与持久记录之间的关系。
量化研究：从数据到可检查的结论
先从研究总览选择目标。研究流程和 Tushare 数据负责数据准备与阶段执行；结果解读负责检查各阶段产物；实验设计与确认、回测口径和策略比较负责评估证据。
插件管理说明安装、发现和部署。Alpha158是基础研究链，Alpha158 Enhanced提供增强特征、消融和独立确认的具体案例。算法参数与实验数值以插件文档为准。
Agent：选择外部宿主或内置会话
接入总览说明两条路径的前置条件。外部 Agent介绍 Skill 与 CLI 的研究操作，MCP 接入解释服务工具发现与响应；内置配置和内置使用介绍 Studio 中的 Claude Agent SDK 会话。
运行与部署：维护服务和执行环境
运行总览串联服务准备与记录维护。日常操作包括任务管理、文件浏览和任务快照同步。部署先阅读鉴权、服务托管与远程机器，按需设置 HTTP 代理、定时 Job及钉钉通知。故障、备份和恢复见运维指南。
接口参考：查参数和响应
先在参考总览选择接口。命令语法见 CLI，程序调用见 Python，连接与启动字段见客户端配置和服务端配置。
HTTP 协议从 API 总览开始，按需查询任务、事件、文件、机器、插件与同步和 Agent 会话。
开发扩展：实现能力并保持契约
先在开发总览选择扩展层。贡献指南负责开发环境与检查要求，开发与运行指南负责 Task 开发和 CLI 实践，框架扩展与 Studio 开发负责各自扩展点。实现时查阅 Task 契约、插件协议和研究产物协议。
阅读约定
操作指南围绕具体目标组织；参考页给出字段、响应与边界；项目和插件 README 分别维护项目概览与算法说明。中英文使用相同页面路径，截图和图示共用英文资源。
示例凭据、地址和 Task ID 需要替换为实际值。以所连服务发现的 Job 与 Task Schema 为准；提交成功后仍需等待 Task 终态。同名重跑会替换已结束任务的目录，实验比较应保留不同身份的记录。