L'Autogen Quant Invest Agent utilise de grands modèles de langage pour automatiser l'ensemble de la chaîne d'investissement quantitative. Il se connecte aux API de données pour les données du marché, fondamentales et alternatives, effectue l'ingénierie des caractéristiques et des analyses statistiques, et formule des stratégies de trading algorithmique. L'agent pilote des backtests sur des périodes historiques, génère des rapports de performance et réalise des évaluations de risques incluant le drawdown, le ratio de Sharpe et la VaR. Avec des modules personnalisables, les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de stratégie, intégrer des indicateurs personnalisés et automatiser les règles de rééquilibrage de portefeuille. La conception modulaire en chaîne d'agents permet une intégration transparente avec les systèmes d'exécution des ordres ou les entrepôts de données. Cet outil rationalise la recherche systématique, réduit la programmation manuelle et permet aux analystes quantitatifs de prototyper, d'évaluer et de déployer rapidement des modèles d'investissement.

AgentSimJS est conçu pour faciliter la création et l'exécution de modèles à grande échelle basés sur des agents en JavaScript. Grâce à son architecture modulaire, les développeurs peuvent définir des agents avec des états, capteurs, fonctions de décision et actionneurs personnalisés, puis les intégrer dans des environnements dynamiques paramétrés par des variables globales. Le framework orchestre des simulations à étapes discrets, gère la messagerie basée sur des événements entre agents et enregistre les données d'interaction pour analyse. Les modules de visualisation supportent le rendu en temps réel via Canvas HTML5 ou des bibliothèques externes, tandis que les plugins permettent une intégration avec des outils statistiques. AgentSimJS fonctionne à la fois dans les navigateurs modernes et sous Node.js, le rendant adapté aux applications web interactives, à la recherche académique, aux outils éducatifs et au prototypage rapide d'intelligence en essaim, de dynamique des foules ou d'expériences d'IA distribuée.