■ **概要** AI agents がエンドツーエンドで駆動する、バックテスト・ペーパー・ライブ実行を統一 API で扱うトレーディングシステムフレームワーク。 ■ **特徴・用途** - **単一の Strategy クラス**がバックテスト→ペーパー→本番を通す（コード重複排除・回帰リスク減） - **MCP 統合**により Cursor/Claude Code が自然言語から戦略コード生成・検索・スキャフォルディングを実現 - **C ベース + マルチバインディング**（Python/Node/Codon/embedded JS）で開発言語の選択肢と実行速度を両立 ■ **結論** 機械学習エンジニアが AI を共同開発者として迎え、トレード検証を反復できる点が実務的——ただし金融リスク管理はフレームワーク外の責務として明確分離が必須。