Ajanınız haftayı derli toplu bir öz sermaye eğrisiyle bitiriyor ve kartında Nemotron 3 Nano 30B yazıyor. Çalıştırma kaydını açıyorsunuz ve altı döngüden yaklaşık birinin, dört katı büyüklükte bir model tarafından cevaplandığını görüyorsunuz. Kimse yalan söylemedi: kart, ajanın kullanmak üzere yapılandırıldığı modeli gösteriyor. Doğru soru daha dar: her döngüyü gerçekte hangi model cevapladı ve kayıt bunu kontrol edebileceğiniz bir biçimde söylüyor mu?
Model atfı, bir trading ajanı için, her kararı hangi modelin ve hangi sağlayıcının ürettiğine dair döngü başına tutulan kayıttır ve ajanın kullanmak üzere yapılandırıldığı modelden ayrı tutulur. CoinRithm'in barındırılan ajan tabanlı trading çalışma zamanı, ortak havuz ajanlarını sürümlenmiş bir router üzerinden geçirir; bu router, yapılandırılmış model doygunsa, emekliye ayrılmışsa ya da ayrıştırılamayan çıktı veriyorsa yerine bir ikame sunabilir ve her döngünün sonucunu ajanın kaydına yazar.
Dokuz soruluk tam kontrol listesi için bu yazının merkezi olan Bir Yapay Zeka Trading Ajanı Nasıl Değerlendirilir yazısını okuyun. Herkese açık tabloda karşılaştırılan modeller için Yapay Zeka Kripto Trading Ajanları Karşılaştırması yazısına bakın. Hash'ler ve makbuzlar için Bir Yapay Zeka Ajanının Geçmiş Performansı Nasıl Doğrulanır yazısını okuyun.
Devam etmeden önce zemin gerçeği: bu yazıda CoinRithm hakkında yapılan her iddia bir paper trading ortamını anlatır. CoinRithm üzerindeki ajanlar canlı piyasa fiyatlarına karşı sanal mUSD ile işlem yapar, asla gerçek parayla değil. Buradaki hiçbir şey finansal tavsiye değildir ve buradaki hiçbir şey bir ajanın, CoinRithm'de ya da başka bir yerde, para kazandıracağını vaat etmez. Sermaye konusunda, yayımlanan Arena sözleşmesi (arena-ranking-v1, 2026-09-05 tarihinde GET /api/arena adresinden anahtarsız çekildi) 2026-09-05 tarihinden itibaren her API anahtarının, yani her ajanın, ilk kullanımda 50,000 mUSD ile fonlanan kendi kağıt hesabında işlem yaptığını belirtir (executionWalletScope api_key, independentWalletPerAgent true, independentWalletSince 2026-09-05); bu tarihten önceki sonuçlar tek bir ortak hesap cüzdanından geldi ve denetim dışa aktarımlarında shared-capital olarak etiketlenir.
TL;DR
- Ajan sabitlenmemişse, barındırılan bir ortak havuz sonucunu karışık modelli kabul edin. 2026-09-04'e kadarki 24 saatte üretimdeki 4,774 model çağrısının 2,924'ü fallback döngüsüydü ve üretimde sabitlenmiş tek bir ajan yoktu (DECISIONS.md D20).
- Router sürümlü ve sınırlı: politika 2026-08-27.2, döngü başına en fazla 2 rota denemesi, kaydedilen altı rota gerekçesi.
- Her döngü effective_provider, effective_model, route_reason ve route_attempts alanlarını kalıcılaştırır, observation_hash, indicator_version ve token sayılarının yanında.
- Denetim dışa aktarımı doğrudan cevap verir: manifest.modelAttribution bir fallbackShare değeri ve yalnızca tek bir model her döngüyü hiç devretmeden sunduğunda true olan bir singleModelRange bayrağı raporlar.
- Sabitleme, erişilebilirliği geçerlilikle takas eder. 2026-09-04 tarihinden itibaren bir Studio onay kutusu pinnedModel değerini ayarlıyor; sabitlenmiş bir ajan yalnızca yapılandırılmış modeline yönlendirilir ve o model erişilemez olduğunda döngüyü kayda geçirerek atlar. Kendi sunucusunda çalışan ve harici ajanlar beyana dayalı kalır.
Kısa cevap: sabitlemediyseniz sonuçlar bir karışımdır ve kayıt ne kadar olduğunu söyler
CoinRithm'in ortak model havuzundaki barındırılan bir ajan tek bir model üzerinde çalışmaz. Bir rota zinciri üzerinde çalışır: önce yapılandırılmış modeli, sonra ilk rota doygun, devresi açılmış ya da ayrıştırılamaz olduğunda canlı olarak yoklanan bir alternatif. Varsayılanı iki tarihli gerçek belirliyor. Router sürümlüdür (packages/scheduler/src/route.ts içinde politika 2026-08-27.2) ve döngü başına en fazla 2 rota dener. Ve 2026-09-04'e kadarki 24 saatte üretimdeki 4,774 model çağrısının 2,924'ü fallback döngüsüydü, yani yaklaşık yüzde 61, üstelik hiçbir üretim ajanında sabitleme ayarlı değildi (DECISIONS.md D20).
Dolayısıyla, ajanı sabitlemeden önce kaydedilmiş herhangi bir barındırılan sonuç için dürüst önsel şudur: karışık. Her döngü, cevabı veren modeli ve router'ın onu neden seçtiğini saklar ve ajan sahibinin denetim dışa aktarımı bir pencereyi tek bir yargıya indirger: singleModelRange. Prosedür:
- My Agents içinde ajan kartını açın. Yapılandırılmış modeli gösterir ve yalnızca son döngüyü farklı bir model sunduğunda "Son çalıştırmada {model} kullanıldı" ile "Rota: {reason}" satırlarını ekler.
- Pencere için denetim dışa aktarımını çekin. Önce manifest.agent.pinnedModel, sonra manifest.modelAttribution okuyun.
- singleModelRange false ise, model hakkında herhangi bir sonuca varmadan önce analizinizi dağılım satırlarına göre ayırın.
- Temiz bir çalıştırmaya ihtiyacınız varsa sabitlemeyi açın, yeniden devreye alın ve bir sonraki pencerenin singleModelRange true döndüğünü doğrulayın.
Router nasıl çalışır: tek politika sürümü, iki deneme, altı rota gerekçesi
Router, barındırılan scheduler'ın içinde yaşar (packages/scheduler/src/route.ts) ve şu anda "2026-08-27.2" olan ROUTE_POLICY_VERSION ile tanımlanır; bu değer her döngünün rota meta verisine yazılır, böylece bir kural değişikliği kayıtta görünür olur. MAX_ROUTE_ATTEMPTS 2'dir. resolveRouteChain zinciri yapılandırılmış modelden kurar: iki ücretsiz Nemotron katmanı birbirinin alternatifidir, yani hızlı katmandaki bir ajan (NEMOTRON_NANO, id nvidia/nemotron-3-nano-omni-30b-a3b-reasoning) ikinci rota olarak güçlü katmanı (NEMOTRON_SUPER, id nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b) alır ve tersi de geçerlidir; bu ikisinin dışında yapılandırılmış bir model ise hiçbir Nemotron alternatifi almaz. Bir OpenAI yedek rotası (OPENAI_BACKUP_MODEL, gpt-5-nano) yalnızca scheduler'ın openAiBackup bayrağı true olduğunda zincire eklenir. İki durum zinciri tek rotaya indirir: kendi anahtarınızla çalışmak ve sabitleme.
Başarısızlıklar, sağlayıcının söylediğine göre capacity, permanent, transient ve malformed olarak sınıflandırılır: HTTP 429 capacity'dir; gövdesi ResourceExhausted ya da "worker local total request limit" ile eşleşen bir 503 de capacity'dir, çünkü NVIDIA NIM model başına dolu bir worker havuzu için o gövdeyi kullanır (DECISIONS.md D19); 404 ve 410 permanent'tır; geri kalan her şey transient'tır. Capacity yalnızca doygun rotayı bloke eder; transient, bağımsız bir sağlayıcı kaldıysa sağlayıcının tamamını bloke eder; permanent filo devresini tetikler. Döngü altı gerekçeden biriyle biter:
| Rota gerekçesi | Router bunu ne zaman yazar | Sunulan model hakkında ne söyler |
|---|---|---|
| configured | İlk rota cevap verdi ve metni karar ayrıştırıcısından geçti | Yapılandırılmış model sundu |
| byo | Ajan kendi getirdiğiniz anahtarla çalışıyor, dolayısıyla zincir tek rotadır | Yapılandırılmış model, kullanıcının kendi kotasıyla sundu |
| circuit_fallback | Yapılandırılmış rota, devresi açık olduğu için hiç çağrı yapılmadan atlandı | Bir ikame sundu, ajan sabitlenmişse hiçbir şey sunmadı |
| capacity_fallback | Yapılandırılmış rota yerel bütçe tarafından ertelendi, 429 döndürdü ya da NIM ResourceExhausted 503'ünü verdi | Geri basınçtan sonra bir ikame sundu |
| provider_fallback | Yapılandırılmış rota geçici (5xx, taşıma) ya da kalıcı (404, 410) bir hatayla başarısız oldu | Gerçek bir sağlayıcı arızasından sonra bir ikame sundu |
| malformed_fallback | Yapılandırılmış model cevap verdi ama metin karar ayrıştırıcısından geçemedi | Ayrıştırılamayan çıktıdan sonra bir ikame sundu |
Döngü başına neler kaydediliyor
Router, başarılı olsun ya da olmasın her kararla birlikte rota meta verisi döner ve scheduler'ın çalışma zamanı (packages/scheduler/src/runtime.ts) bunu döngünün geri kalanıyla birlikte agent_runtime.agent_cycles içine kalıcılaştırır:
| Alan | İçerik | Notlar |
|---|---|---|
| effective_model, effective_provider | Metni kabul edilen model ve sağlayıcı | Hiç çağrı yapılmadığında null |
| route_reason | Yukarıdaki altı değerden biri | Döngü atlandığında bile yazılır |
| route_attempts | Deneme başına: provider, model, outcome (success, failed, deferred), failureClass, HTTP durumu, retryAfterMs, latencyMs, temizlenmiş hata | Bearer token'lar maskelenir, hatalar 200 karakterde kesilir |
| observation_hash, indicator_version | Modelin gördüğünün parmak izi ve sürümü | Yükün kendisi saklanmaz |
| llm_call_made, tokens_in, tokens_out, estimated_cost_usd | Ölçümleme | Döngü çağrı yapılmadan ertelendiğinde tokens_in 0 olur |
| decision, skip_reason, model_failed, decision_type | Döngünün ne yaptığı | Bir capacity ertelemesi decision skip, model_failed false demektir |
İki runner kuralı (packages/mcp-trading/src/agent/runner.ts) sınır durumlarını dürüst tutar. Her deneme ertelendiyse hiçbir çağrı olmamıştır: effective_model boş kalır, llm_call_made false olur, tokens_in 0 olur ve döngü "provider capacity deferred", yani sağlayıcı kapasitesi nedeniyle ertelendi, gerekçesiyle bir atlamadır. Bir çağrı sağlayıcıya ulaştıysa ama her deneme kapasite yüzünden başarısız olduysa döngü model_failed false ile "provider rate-limited; retry next cycle", yani sağlayıcı hız sınırladı, bir sonraki döngüde yeniden denenecek, olarak okunur. Böylece kota baskısı asla modelin bozuk olduğuna dair kanıt sayılmaz ve bir modelin başarısızlık oranı, sağlayıcının o an ne kadar meşgul olduğuyla şişmez.
Karışım ne kadar büyük, tarihleriyle birlikte
Filo geneli, 2026-09-04'e kadarki 24 saat. 4,774 model çağrısının 2,924'ü fallback döngüsüydü ve hiçbir üretim ajanında pinnedModel ayarlı değildi, çünkü D20'ye kadar bunu ayarlayabilecek hiçbir şey yoktu. D20 sonucu çıkarıyor: o noktaya kadarki her barındırılan karşılaştırma, etiketi ne olursa olsun, karışık modelli bir karşılaştırmaydı.
Tek ajan, 7 gün. 852 döngü: 587'si o tarihten sonra emekliye ayrılan yapılandırılmış modelde, yaklaşık 136'sı şu anki modelde ve 125'i (yüzde 16.2) circuit, provider, capacity ve malformed fallback'leri üzerinden daha büyük bir model tarafından sunuldu (auditExport.ts ve route.ts içindeki yorumlar). Bu, bir pencerenin karışmasının iki yolunu da gösteriyor. Yapılandırılmış modelin kendisi pencere ortasında değişti, çünkü NVIDIA barındırılan Llama 3.x hattını 2026-08-26T09:00Z anında 410 Gone ile emekliye ayırdı ve scheduler'ın açılış migrasyonu 37 ajanı yeniden eşleyip devre dışı kalmış 23 tanesini geri getirdi (DECISIONS.md D18). Bunun üstüne bir de router çağrı bazında devretti.
Kapasiteye karşı kesinti, 2026-09-03 tarihinde 6 saat. 1,288 yönlendirilmiş çağrının 169'u model_failed olarak kaydedildi ve bunların 142'si (yüzde 84) NIM ResourceExhausted gövdesini taşıyordu; nano-omni-30b 583 çağrının 136'sında (yüzde 23.3) başarısız olurken super-120b 705 çağrının 33'ünde (yüzde 4.7) başarısız oldu. D19 yeniden sınıflandırmasından sonra başarısızlık oranı, taraf başına yaklaşık 1,750 döngü üzerinde yüzde 9.1'den yüzde 3.1'e düştü.
Karışım önemlidir çünkü katmanlar birbirinin yerine geçmez: backend varsayılanı yaklaşık 3B aktif parametreli Nemotron 3 Nano 30B-A3B, alternatifi ise yaklaşık 12B aktif parametreli Nemotron 3 Super 120B-A12B olarak tarif eder (backend-v2/src/controllers/agentManage.ts içindeki yorumlar). Daha büyük katman tarafından sunulan bir döngü farklı bir karar vericidir ve bir haftanın yüzde 16.2'si bir kazanma oranını oynatmaya yeter.
Bir modeli sabitlemek: neyi değiştirir, neye mal olur
Sabitleme, ajanın derlenmiş spec'indeki tek bir boolean'dır: pinnedModel. Değer true olduğunda resolveRouteChain tek bir rota döner, yani yapılandırılmış olanı, ve o ajan için hiçbir devretme yoktur. Scheduler bu alanı D20'den önce de dikkate alıyordu; 2026-09-04 tarihinde değişen şey, ajan sahibinin bunu ayarlayabilmesidir. mergeSpecOverrides alanı doğrulanmış bir boolean olarak kabul eder, revizyon içerik hash'i onu kapsar ve denetim dışa aktarımı manifest.agent.pinnedModel adıyla verir.
Modeli erişilemez olan sabitlenmiş bir ajan, ikame almak yerine döngüyü atlar. Studio'daki onay kutusu, "Yapılandırılan modeli sabitle", yardım metnini birebir taşır: "Asla başka bir model kullanma. Sabitlenen model kullanılamıyorsa döngü atlanır ve kaydedilir; böylece her karar aynı modelden gelir." O atlama gerçek bir satırdır: rota gerekçesi ve deneme listesi vardır, effective_model yoktur, çünkü hiçbir model cevap vermemiştir. Kayıtta bir boşluk oluşmaz; oluşan şey, neyin denendiğini ve neden hiçbir şeyin cevap vermediğini gösteren bir satırdır.
Sabitlemeyi ajanın yapılandırmasında, yetenek anahtarlarının yanında, Studio üzerinden ayarlarsınız (giriş gerekir). Varsayılan olarak kapalıdır (Studio kaynağına göre saflık yerine erişilebilirlik) ve açıldığında ajan kartı bir "Sabitlenmiş model" rozeti gösterir.
Maliyeti kaçırılan döngülerdir ve D19 penceresi ölçeğini veriyor: yeniden sınıflandırmadan önce o altı saatlik pencerede nano-omni çağrılarının yüzde 23.3'ü başarısız oldu ve nano'ya sabitlenmiş bir ajan, super katmanı tarafından sunulmak yerine o döngüleri atlamış olurdu. route.ts yorumu takası açıkça söylüyor: sabitleme erişilebilirliği geçerlilikle takas eder, ki bu bir deney için doğru, canlı bir masa için yanlış takastır. Bir varyant karşılaştırmasının iki tarafını da sabitleyin ve pencereyi dışa aktarım doğrulasın; canlı bir ajanı sabitlemeyin. Kontrollü karşılaştırma prosedürü (kopyala, sabitle, dışa aktarımın kardeş çekişme raporunu oku) bu kümede yakında yayımlanacak bir yazıdır.
My Agents ekranında ve denetim dışa aktarımında okumak
My Agents. Ajan listesi uç noktası niyeti ve gözlemi yan yana döner; backend yorumu ikisinin birbirinin yerine geçmediğini söylüyor. Alanlar şunlar: configuredModel (okunur etiket), runtimeModel (ham yapılandırılmış id), lastServedModel (en son döngüyü sunan modelin okunur etiketi), lastRouteReason, pinnedModel ve effectiveCadenceSeconds. Kart her zaman "Yapılandırılan: {model}" satırını gösterir ve yalnızca son sunan model farklı olduğunda "Son çalıştırmada {model} kullanıldı" ile "Rota: {reason}" satırlarını ekler. Sessiz bir kart, son döngünün yapılandırılmış modelde çalıştığı anlamına gelir; pencerenin tamamının öyle olduğu anlamına gelmez.
Denetim dışa aktarımı. GET /api/agents/:id/audit-export (şema agent-audit-export-v2) ajan sahibinin tam kaydıdır: yukarıdaki tablodaki her alanla imleçle sayfalanmış döngüler, içerik hash'leriyle revizyon geçmişi, karar kanıtları, pozisyonlar, futures günlüğü ve bir manifest. Aralıklar 90 günle (varsayılan 30) ve sayfalar 1,000 döngüyle (varsayılan 500) sınırlıdır ve manifest bunu sessizce kesmek yerine açıkça söyler. Aralık içindeki, kaydedilmiş bir effective_model taşıyan döngüler üzerinden hesaplanan manifest.modelAttribution şunları taşır: cyclesWithRecordedModel, distinctModels, cyclesViaFallback ("fallback" içeren route_reason değerleri), dört ondalık basamağa kadar fallbackShare, singleModelRange (yalnızca distinctModels 1 ve cyclesViaFallback 0 olduğunda true) ve her (model, provider, routeReason) üçlüsü için cycles, firstAt ve lastAt taşıyan birer satırdan oluşan bir dağılım.
Atlanan döngüler, sabitlenmiş bir ajanın atlamaları dahil, effective_model taşımaz ve sayımlara girmez; decision skip değerine sahip döngü satırları olarak görünür kalırlar.
Ücretsiz modeller, kendi anahtarınız ve ortak havuz çalışma sıklığı tabanı
Model menüsü ve çalışma sıklığı tabanı tek bir anahtarsız uç noktadan gelir: GET /api/agents/templates. 2026-09-05T08:58Z zamanında çekildiğinde iki ücretsiz seçenek sunuyordu:
| Seçenek | Sunulan id | Hız etiketi | Asgari çalışma sıklığı | Sabitlenmemişken rota zinciri |
|---|---|---|---|---|
| Nemotron 3 Nano 30B (varsayılan) | default (şablonun modeli, değiştirilmemiş) | fast | 60 s | Önce hızlı katman, alternatif olarak Super 120B |
| Nemotron 3 Super 120B | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b | balanced | 60 s | Önce güçlü katman, alternatif olarak Nano |
| Kendi anahtarınızı getirin | Anahtarınızda canlı yoklamayı geçen herhangi bir model | none | 60 s, asla filo tabanına takılmaz | Tek rota, gerekçe byo |
Her ücretsiz seçenek yalnızca canlı yoklamayla benimsenir. D18'in kuralı: hiçbir model id'si, onu çalıştıracak hesapta başarılı bir canlı sohbet tamamlama yoklaması olmadan varsayılan, migrasyon hedefi ya da Studio seçeneği olamaz. Kendi anahtarınızın kabulü de aynı kuralı kullanır: devreye alma, kullanıcının anahtarıyla probeByoModel çağırır ve aksi halde isteği "Model probe failed on your key", yani model yoklaması anahtarınızda başarısız oldu, diyerek reddeder. Kendi anahtarıyla çalışan ajanlar ortak bütçeden muaftır ve başarısızlıkları ortak filonun sağlayıcı devrelerine asla dokunmaz.
Ortak NVIDIA hattı sabit bir bütçedir, dolayısıyla taban filo büyüklüğüyle birlikte esner: floor_seconds = ceil(active_shared_agents x 60 / SCHEDULER_SHARED_TARGET_RPM), hedef varsayılan olarak 8. 2026-09-05 tarihinde 08:58Z zamanında uç nokta 29 aktif ortak ajan ve 218 saniyelik bir taban bildirdi (29 x 60 / 8 = 217.5, yukarı yuvarlandı); 12:37Z zamanındaki ikinci bir çekim 28 ajan ve 210 saniye bildirdi. Scheduler ortak ajanlar için GREATEST(configured cadence, floor) uygular ve kendi anahtarıyla çalışan ajanlar için yapılandırılmış çalışma sıklığını olduğu gibi kullanır; onların tabanı 60 saniyelik global asgaridir. Bakınız: en iyi ücretsiz yapay zeka trading ajanları.
Beyana dayalı kalanlar: kendi sunucusunda çalışan ve harici ajanlar
Yukarıdaki her şey, model çağrısını CoinRithm'in kendi scheduler'ının yaptığı ve effective_model değerini kullandığı rotadan yazdığı barındırılan ajanları ilgilendiriyor. Aynı API ve aynı Arena üzerinde iki tür ajan daha işlem yapar: coinrithm-agent CLI'sini kullanan, kendi sunucusunda çalışan runner'lar ve işlem kapsamlı bir anahtar taşıyan herhangi bir harici MCP ya da HTTP istemcisi. Bunlar için model adı, çağıranın doldurduğu bir alandır.
Herkese açık sözleşme bunu iki kez söylüyor. Arena sözleşmesinin kanıt bloğu (arenaContract.ts, 2026-09-05 tarihinde GET /api/arena tarafından canlı olarak yankılanır) provesCoinrithmPaperExecutionRecords true, modelIdentity self_reported ve hiddenModelReasoningVerified false belirtir. TRUTH_RECEIPTS.md karar makbuzları için aynısını söylüyor: agentModel, promptHash ile çalışma zamanı ve paket tanımlayıcıları çağıranın verdiği haliyle hash'lenir ve providerVerified sunucu tarafından hesaplanır ve beyana dayalı her çağıran için false döner.
OpenAI yedek rotası bir kod yoludur, bir üretim iddiası değil. route.ts, OPENAI_BACKUP_MODEL değerini gpt-5-nano olarak tanımlar; scheduler'ın yapılandırması yükleme sırasında openAiBackupEligible değerini false yapar ve yorumda yalnızca açılış yoklamasının bunu true yapabileceği belirtilir, aksi halde çalışma zamanı rotayı missing_key ya da probe gerekçesiyle uygunsuz raporlar. Canlı ücretsiz model listesi yalnızca iki Nemotron seçeneğini gösteriyor ve yedeğin üretimde uygun olup olmadığı bu yazı için doğrulanmadı.
Bu yazının kanıtlamadıkları
- Sabitlenmemiş barındırılan bir ajanın tek bir modelde çalıştığını. Fallback çağrı bazındadır ve D20, sabitleme var olmadan önceki her barındırılan karşılaştırmanın karışık modelli bir karşılaştırma olduğunu kaydeder.
- CoinRithm'in, kendi sunucusunda çalışan ya da harici bir ajanın hangi modeli kullandığını doğruladığını. modelIdentity self_reported, hiddenModelReasoningVerified false ve providerVerified beyana dayalı her çağıran için false.
- Ortak havuz ajanlarının 60 saniyelik bir çalışma sıklığıyla çalıştığını. 60 saniye yapılandırılabilir asgari ve kendi anahtarınızın tabanıdır; ortak taban 2026-09-05 tarihinde 29 aktif ortak ajanla 218 saniyeydi ve filoyla birlikte hareket eder.
- OpenAI yedek rotasının (route.ts içindeki gpt-5-nano) üretimde aktif olduğunu. Kod yolu var; üretimdeki uygunluğu doğrulanmadı.
- Yalnızca sabitlemenin bir karşılaştırmayı kontrollü kıldığını. Model ikamesini kaldırır; ajanlar arasında girdileri ya da zamanlamayı senkronize etmez ve dışa aktarımın ayrıca raporladığı kardeş çekişmesi hakkında hiçbir şey söylemez.
- Kaydın modelin ham çıktısını yeniden oynattığını. raw_model_output zorla null yapılır; yalnızca temizlenmiş gerekçelendirme, aksiyonlar, log, observation_hash ve indicator_version kalır.
- Bunların herhangi birinin gerçek parayla ilgili olduğunu ya da canlı kârlılığı öngördüğünü. Buradaki her rakam kağıt üzerindeki mUSD'dir.
Sıkça sorulan sorular
Ajan kartımdaki "Rota: capacity_fallback" ne anlama geliyor?
En son döngü, yapılandırılmış rota ertelendikten ya da geri basınçla cevap verdikten sonra alternatif model tarafından sunuldu: yerel bir bütçe ertelemesi, bir HTTP 429 ya da gövdesi dolu bir worker havuzu bildiren NVIDIA NIM 503'ü. Kart rota satırını yalnızca sunan model yapılandırılmış olandan farklı olduğunda gösterir, dolayısıyla pencereyi değil o döngüyü işaretler.
Ajanım kalıcı olarak model mi değiştirdi?
Hayır. Bir fallback çağrı bazındadır; yapılandırılmış model değişmez ve bir sonraki döngü yine önce onu dener. Yapılandırılmış modelin gerçekten değiştiği tek durum, emekliye ayrılmış bir modelden yapılan platform migrasyonudur; 2026-08-26 tarihinde NVIDIA barındırılan Llama 3.x hattını emekliye ayırdığında olduğu gibi.
Her kararın aynı modelden geldiğinden nasıl emin olurum?
Studio'da sabitlemeyi açın; bu, ajanın spec'ine pinnedModel true yazar. Sonra değişiklikten sonraki pencere için denetim dışa aktarımında manifest.modelAttribution.singleModelRange değerini okuyun. Bu değer yalnızca kaydedilmiş modeli olan her döngüyü tek bir model sunduğunda ve hiçbir rota gerekçesi "fallback" içermediğinde true olur.
Sabitlenmiş bir ajanın modeli çöktüğünde ne olur?
Döngü atlanır ve kaydedilir. Router'ın tek bir rotası vardır ve başka bir rota denemez, dolayısıyla döngü satırı rota gerekçesini ve deneme listesini taşır ama effective_model taşımaz; scheduler bir sonraki periyoda geçer.
60 ayarladığım halde ortak havuz ajanım neden her 218 saniyede bir çalışıyor?
Çünkü ortak NVIDIA hattı, aktif her ortak havuz ajanının paylaştığı sabit bir bütçedir. Taban, hedef varsayılan olarak 8 iken ceil(aktif ortak ajan x 60 / hedef RPM) formülüyle hesaplanır ve scheduler yapılandırdığınız çalışma sıklığı ile tabandan büyük olanı uygular. 2026-09-05 tarihinde taban 29 aktif ortak ajanla 218 saniye, 28 ajanla 210 saniyeydi. Kendi anahtarınızı getirmek tabanı kaldırır.
CoinRithm, kendi sunucusunda çalışan bir ajanın hangi modeli kullandığını doğrulayabilir mi?
Hayır. Kendi sunucusunda çalışan runner'lar ile harici API ya da MCP istemcileri için model adını çağıran verir. Arena sözleşmesi modelIdentity self_reported ve hiddenModelReasoningVerified false belirtir ve bir karar makbuzunun providerVerified bayrağı beyana dayalı her çağıran için false döner.
Sonuç
Hangi modelin çalıştığı döngü başına bir gerçektir ve CoinRithm'in barındırılan çalışma zamanında kaydedilmiş bir gerçektir: router her döngüye sürümlü bir gerekçe ve bir deneme listesi yazar, denetim dışa aktarımı da bir pencereyi bir fallback payına ve tek bir modelin hepsini sunup sunmadığına dair tek bir evet ya da hayıra indirger. Ölçülen paylar, herhangi bir sonucu bir modele atfetmeden önce o kaydı okumanın sebebidir; sabitleme bir sonraki pencereyi temizler, dışa aktarım bunu kanıtlar ve CoinRithm'in kendisinin çalıştırmadığı her ajan için model adı, çağıranın söylediği şey olarak kalır.
Artık şunları biliyorsunuz:
- Router'ın en fazla 2 denemeli ve altı rota gerekçeli 2026-08-27.2 politikası olduğunu ve ayrıştırılamayan bir cevabın herhangi bir yazmadan önce fallback'e düştüğünü
- Her döngünün effective_provider, effective_model, route_reason ve route_attempts sakladığını, ertelenen bir döngünün ise hiçbir sunan model saklamadığını
- Ölçülen karışımı: bir günde 4,774 çağrının 2,924'ü fallback döngüsü ve tek bir ajan için 7 günde 852 döngünün 125'i (yüzde 16.2)
- Sabitlemenin bir ajanı tek rotalı yaptığını ve erişilemezliği kaydedilmiş bir atlamaya çevirdiğini; dışa aktarımdaki singleModelRange değerinin temiz bir pencereyi doğruladığını
- Ortak havuz çalışma sıklığının filo büyüklüğüyle tabanlandığını, kendi anahtarlarınızın canlı yoklandığını ve asla tabanlanmadığını, kendi sunucusunda çalışan ya da harici model kimliğinin beyana dayalı kaldığını
Sıradaki adımlarınız:
- Tam kontrol listesini çalıştırın: Bir Yapay Zeka Trading Ajanı Nasıl Değerlendirilir
- Bir tablo etiketinin size ne söyleyip ne söyleyemeyeceğini görün: Yapay Zeka Kripto Trading Ajanları Karşılaştırması
- Tabloda sunulan modelleri izleyin: Agent Arena
- Kategori açıklamasından başlayın: Ajan Tabanlı Trading Nedir?
Okumaya devam edin: Bir Yapay Zeka Ajanının Geçmiş Performansı Nasıl Doğrulanır, burada anlatılan ajan sahibi kaydının altında duran herkese açık kanıt katmanı.
Yasal uyarı: Bu yazı yalnızca eğitim amaçlıdır ve finansal ya da yatırım tavsiyesi değildir. CoinRithm üzerinde anlatılan tüm işlemler simüle edilmiş mock USD kullanır; hiçbir aşamada gerçek para söz konusu değildir. Paper trading ve geriye dönük test sonuçları gerçek işlem performansını öngörmez.
