前回の投稿への驚くほど素晴らしいフィードバックのおかげで、私は「分散型の拒否（distributed veto）」システム（8つのLLMエージェントが合意して取引するまで議論するもの）から、正式に移行します。
v2では、決定論的なランタイム（llm-nano-vm）を使って、厳密な状態マシンを実装します。
新しいルールはシンプルです。Pythonが数学と実行の契約を担当します。LLMは文脈だけを解釈します。
5モジュールのアーキテクチャを描いてはみたのですが、新しいPythonの特徴抽出器のコーディングを始める前に、AIに与える役割を正しく点検したいです。
以下が設計図です：
1. HTFエージェント（Higher Timeframe - D1/H4）
Python：構造的なレベル、BOS/CHoCH、そしてプレミアム/ディスカウントゾーンを抽出します。
LLMの役割：このハードデータを読み取り、機関投資家（インスティテューショナル）のナラティブを特定し、最も関連性の高いDraw on Liquidity（DOL）を選択します。
2. 構造エージェント（Structure Agent）（H1）
Python：変位（displacement）を伴う、すべての有効な注文ブロック（OB）とフェアバリューギャップ（FVG）を特定します。
LLMの役割：HTFエージェントのナラティブに基づいて、最も確率の高い注目ポイント（Point of Interest: POI）を選択します。
3. トリガーエージェント（Trigger Agent）（M15/M5）
100% Python（LLMなし）：完全に決定論的です。選択されたPOIの内部で、流動性スイープとLTF CHoCHをチェックします。
4. コンテキストエージェント（Context Agent）
LLMの役割：アクティブなキルゾーン、ニュースのブラックアウト、そして通貨相関をクロスリファレンスして、セットアップを実行可能にするか拒否します。
5. リスクエージェント（Risk Agent）
100% Python（LLMなし）：エントリー、SL、TP、期待値（EV）、そしてポジションサイジングを計算します。
状態マシンは、決定論的なトリガーモジュールとリスクモジュールが「はい」と言った場合にのみ、EXECUTINGへ遷移します。LLMは、状態マシンにとっての「文脈提供者（context provider）」にほぼ相当します。
ここでクオンツ/アーキテクトの皆さんに伺いたい質問です：
この分業は妥当だと思いますか？ 1と2のステップで、LLMに対して責任を与えすぎていますか、それとも少なすぎますか？
トリガーレイヤー（M15/M5）を100%決定論にすることで、AIを持つことの本質的な利点を失ってしまっているのでしょうか？ それとも、実行の麻痺（execution paralysis）を避けるための標準的なやり方なのでしょうか？
HTFエージェントと構造エージェントを統合して、トークン制約/ハルシネーションを減らすべきでしょうか？ それともデバッグのしやすさを考えると分けた方がよいでしょうか？
コードベースに潜る前に、ぜひ皆さんの考えを聞かせてください。
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