Scenario-based evaluation (ADR 0017) and LLM-rewritten strategies (ADR 0018)

.github/workflows/deploy-backtest.yml

@@ -87,8 +87,39 @@ jobs:
           npm run gen:local-constants
           npm run gen:state-dump
 
+      # A scenario is (regime, seed) and the regime YAML carries no seed, so --seed is required
+      # (ADR 0017 §1). --blocks shortens the run for CI; the regime's own 360 would take 12 minutes.
       - name: Backtest against the dump
-        run: npm run backtest -- --regime calm-01 --blocks 12
+        run: npm run backtest -- --regime calm --seed 101 --blocks 12 --seconds 90
+
+      # The matrix path is what the competition actually runs, and it is a different code path from
+      # a single --regime run: it writes matrix.json / standings.json and has to survive a scenario
+      # that fails without abandoning the rest. Two scenarios is enough to exercise the loop.
+      - name: Replay a small scenario matrix
+        run: |
+          cat > "$RUNNER_TEMP/ci-scenarios.yaml" <<'YAML'
+          regimes: [calm]
+          seeds: [101, 202]
+          YAML
+          npm run backtest -- --scenarios "$RUNNER_TEMP/ci-scenarios.yaml" --blocks 12 --seconds 90
+          node -e '
+            const { readdirSync, readFileSync } = require("node:fs");
+            const dir = readdirSync("runs").filter((d) => d.startsWith("matrix-")).sort().at(-1);
+            if (!dir) throw new Error("no matrix directory was produced");
+            const m = JSON.parse(readFileSync(`runs/${dir}/matrix.json`, "utf8"));
+            const s = JSON.parse(readFileSync(`runs/${dir}/standings.json`, "utf8"));
+            const failed = m.scenarios.filter((x) => !x.agents);
+            if (failed.length) throw new Error(`scenarios produced no result: ${JSON.stringify(failed)}`);
+            if (m.scenarios.length !== 2) throw new Error(`expected 2 scenarios, got ${m.scenarios.length}`);
+            if (!s.agents?.length) throw new Error("standings ranked nobody");
+            // Both metrics must survive into the matrix, since the scoring rule is expected to
+            // change and matrix.json is what makes a finished run re-scorable (ADR 0017 §4).
+            for (const sc of m.scenarios)
+              for (const a of sc.agents)
+                if (!("netPnlUsdc" in a) || !("alphaUsdc" in a))
+                  throw new Error(`${sc.regime}#${sc.seed} ${a.id} is missing a metric`);
+            console.log(`matrix ok: ${m.scenarios.length} scenarios, ${s.agents.length} ranked`);
+          '
 
       # The backtest exits 0 even when the scorer quietly read nothing, which is the failure mode
       # this whole job exists to catch, so assert on the run's own output.

CLAUDE.md

@@ -23,22 +23,27 @@ deployer/  venue デプロイ（自己完結サブパッケージ。workspace 
 |------|------|--------|
 | `agent.ts`（`decide(obs, ctx)` export） | ルール戦略 | runtime/bot.ts が read→decide→send のループで駆動（`export const config = { intervalMs }` で間隔指定可） |
 | `agent.ts`（`run(ctx)` export） | 自走型 | bot.ts はループせず ctx（clients/observe/submit/log）を渡して委譲（例 liquidator） |
-| `prompt.md`（frontmatter: name/description 必須） | プロンプト型 | bot.ts が observation を添えて毎判断 LLM に action を出させる（例 my-arb） |
-
-`runtime/`（汎用スクリプト: bot/read/send/llm/prompt/deploy/agentLog）と `lib/`（共有戦略ヘルパ）は予約名。
-同梱の全 agent は agent.ts と併置で **prompt.md も持ち、両方の動かし方を提供する**（runtime の既定は
-agent.ts 優先 = ADR 0015 §2。ただし **雛形 `config/example.yaml` のロスターは取引 agent を prompt モードで
-出荷**＝Quick Start 既定は LLM 駆動。要 OLLAMA_API_KEY in .env.local、LLM 判断 ~10s/回なので run 長は
-100 blocks/300s 目安。noop はルールのまま。API キー無しでも `model: codex[:<m>]` / `claude-cli[:<m>]` で
-**Codex/Claude Code サブスク CLI 実行**が可能 = docs/guide/llm-agents.md）。ロスターの `env` で切り替え:
-
-- `ERIS_AGENT_MODE: "prompt"` — agent.ts があっても prompt.md（毎判断 LLM）で動かす
-- `ERIS_PROMPT_REVISE_EVERY: "<N>"` — prompt モードで N 判断サイクルごとに LLM が prompt 本文を
-  **自己改訂**する（既定 0=off。改訂版は `runs/<id>/agents/<agentId>.prompt.v<K>.md` に版付き保存され
-  以後のサイクルで使用。`ERIS_PROMPT_REVISE_PERSIST: "1"` で agent ディレクトリの prompt.md にも書き戻し）
+| `agent.ts` + `improve.md`（frontmatter: name/description 必須） | **自己改善型**（ADR 0018） | decide を毎ブロック駆動しつつ、LLM が取引経路の**外**で戦略コードを書き換える |
+
+`runtime/`（汎用スクリプト: bot/read/send/llm/improve/deploy/agentLog）と `lib/`（共有戦略ヘルパ）は予約名。
+
+**プロンプト型（毎判断 LLM）は ADR 0018 で廃止**。実測で 1 判断 8〜28 ブロック・行動回数がルール型の
+1/64 で競技として成立しなかった（ADR 0017 §5 B1）。`ERIS_AGENT_MODE` / `ERIS_PROMPT_*` は fail-fast する。
+`improve.md` は prompt.md の改名ではない（前者は「いつ・何を根拠に・どう直すか」、後者は「この observation で
+どう動くか」）。ロスターの `env`:
+
+- `ERIS_AGENT_FROZEN: "1"` — improve.md を無視して戦略を固定。**ADR 0018 §5 が要求する frozen 対照**
+  （自己改善が効いたかを毎 run 見えるようにする）をディレクトリ複製なしで作る
+- `ERIS_LLM_MODEL: "<model>"` — 改訂呼び出しのバックエンド（improve.md の frontmatter が優先）。
+  API キー無しでも `codex[:<m>]` / `claude-cli[:<m>]` でサブスク CLI 実行可 = docs/guide/llm-agents.md
+- `ERIS_IMPROVE_LOG_CALLS: "1"` — 改訂の生のやり取りを `agents/<id>.llm.jsonl` に残す（既定 off）
+
+改訂は `{notes, executorTs}` か `{notes, revertTo: <version>}` を返し、`executorTs: null` は
+「今の戦略を維持」。生成コードは **cheatcode 静的検査 → コンパイル → 2 秒の実行上限**を通ってから設置。
+**自動 rollback は無い**（閾値に妥当な値が無いため。旧実装は 18 run 中 0 件発火、逆に「少しでも負けたら」
+だと全員が負けるレジームで毎回巻き戻る）。戻すかどうかはモデルの判断で、版履歴を渡して `revertTo` で行う。
+LLM バックエンドが無くても run は完走し、改訂失敗が記録されて戦略は無改変で走り続ける。
 directShim / relay / stdin-stdout プロトコルは廃止済み（ERIS_AGENT_DIRECT_TX は退役）。
-プロンプト型の action 形式は sdk の zod スキーマ（`sdk/src/actionSchema.ts`）から `<schema>` を生成し、
-validate 失敗はエラー内容を会話に追記して再試行（上限超過は noop = fail-closed）。
 
 ## 設定（YAML 単一ソース。ADR 0013）
 
@@ -72,7 +77,10 @@ agents:
 - `npm run build:contracts` — モックオラクル + PriceFeed を forge build（sim:realtime の前提。`out/` 未生成なら最低 1 回）
 - `npm run gen:local-constants` — deployments.json → `sdk/src/constants.local.ts` 生成（同梱 `deployer/` のローカルデプロイ出力を読む）
 - `npm run gen:state-dump` — 稼働中の deployer anvil から配布用 state dump + manifest（生成元コミット・deployments 同梱・fingerprint）を `backtest/state/` へ生成（ADR 0016。dump 前に `.local-snapshot` のクリーン断面へ revert し、constants.local.ts も同じ deployments から再生成）
-- `npm run backtest -- --regime <name>` — 参加者バックテスト（ADR 0016 Phase 0 = B1 実時間再生）。state dump をロードした専用 anvil（既定 port 8547）で `config/regimes/<name>.yaml`（+seed）を再生する。`--repeat N`（snapshot/revert 反復・run 毎に採点再構成）/ `--agents <roster>`（regime 既定ロスターの差し替え）/ `--protocols` 等の一回上書き。**override は実効 regime YAML に書き出されて agent プロセスにも伝播**（coordinator だけに効かせると agent が観測で死ぬ）。fingerprint 不一致は manifest 同梱 deployments から constants を自動再生成、genesis 不一致は fail-fast
+- `npm run backtest -- --regime <name> --seed <N>` — シナリオ 1 本を再生（ADR 0016 Phase 0 = B1 実時間再生）。state dump をロードした専用 anvil（既定 port 8547）で `config/regimes/<name>.yaml` + seed を再生する。**シナリオ = (regime, seed)** で regime YAML は seed を持たないので `--seed` は必須（ADR 0017 §1）。`--agents <roster>`（regime 既定ロスターの差し替え）/ `--protocols`/`--blocks`/`--score-every` 等の一回上書き。**override は実効 regime YAML に書き出されて agent プロセスにも伝播**（coordinator だけに効かせると agent が観測で死ぬ）。fingerprint 不一致は manifest 同梱 deployments から constants を自動再生成、genesis 不一致は fail-fast
+- `npm run backtest -- --scenarios config/scenarios/public.yaml` — シナリオ行列を 1 つの anvil 上で全部再生し順位を出す（ADR 0017）。`{regimes, seeds}` の直積で、シナリオ間は snapshot/revert。`runs/matrix-<id>/matrix.json`（シナリオ × agent の生スコア。**netPnlUsdc と alphaUsdc の両方**）と `standings.json`（レジーム内 z-score → レジーム等重み平均）を書く。順位は派生物で、採点方法は将来見直す前提（matrix.json から再計算できる）。`--metric netPnlUsdc|alphaUsdc` / `--repeat N`（較正の診断用。採点は 1 回が既定）
+  - **公式レジーム**: `calm` / `cex-drift`（OU に drift、kappa 弱化）/ `informed-flow`（相関した方向性フロー）/ `whale`（単発大口の点イベント）/ `lending-incident`（暴落 + victim + 清算）/ `crash`（価格ギャップのみ。流動性引き抜きは issue #52 待ち）。`depeg` は採点方法の見直し待ち。`lst` は競技セット外
+  - `--score-every N` は採点断面の間引き。成績は初期/最終断面しか使わない（`alphaByAgent = alphaLast − alphaFirst`）ので**スコアは不変**、equity curve が粗くなるだけ
 - `npm run typecheck` / `npm run test` — 型チェック / ユニットテスト
 - `npm run check:strategy` — 戦略コードの cheatcode 静的検査（入口ゲート）
 - `npm run check:boundaries` — workspace 依存方向（example → sdk ← core）の検査
@@ -180,7 +188,7 @@ OU の base price はそのまま進め、その上に **SEED 由来でランダ
 runtime/send.ts が同じファイルに mempool 活動（`kind:"mempool"`: submitted / submit_failed /
 rejected）を自己申告で追記する（coordinator が submitted を数えられなくなる穴を塞ぐ。ADR 0006 §5）。
 出力先は coordinator が渡す env `ERIS_RUN_DIR` / `ERIS_AGENT_ID` で決まる。run 後の診断はこれを一次情報にする。
-prompt 型は `ERIS_PROMPT_LOG_CALLS: "1"`（ロスターの env）で LLM との生の対話（system 全文・送信
+自己改善型は `ERIS_IMPROVE_LOG_CALLS: "1"`（ロスターの env）で LLM との生の対話（system 全文・送信
 messages・生応答・エラー）を `agents/<agentId>.llm.jsonl` に残せる（opt-in。プロンプト調整の一次情報）。
 
 ## spot EC2 で重い run を回す（ローカル逼迫の回避。spot skills）

README.md

@@ -45,7 +45,7 @@ flowchart LR
 - **Multi-agent competition** — agents run as fully independent processes, subscribe to blocks at their own pace, and sign and send directly themselves. In-block ordering is determined by anvil `--order fees` (descending priority fee).
 - **Controllable fair price** — the coordinator generates a SEED-derived deterministic fair price every block and writes it to the on-chain `PriceFeed` and mock oracles. Aave health factors and GMX mark prices follow it.
 - **Market stress & liquidation** — price spikes/crashes can be injected to trigger the Aave liquidation path.
-- **LLM-driven autonomous agents** — a single `prompt.md` is the strategy itself. The LLM emits an action on every decision and can even self-revise the prompt (no hand-written trading logic).
+- **Self-improving agents** — the strategy trades every block on its own, and an LLM periodically rewrites it in-run from its own track record. The LLM is never in the trade path.
 - **Fork-free local deploy mode** — avoids cold-state RPC round trips to the fork backend (fork RPC latency), and multi-asset (WETH/WBTC) works too.
 - **Backtesting** — with a distributed state dump plus official regimes (market scenarios), a strategy can be verified over and over under the same environment and the same scoring (`--repeat` to read the distribution).
 
@@ -77,13 +77,13 @@ cd ..
 
 ### Choose an LLM backend
 
-**The default roster is LLM-driven**: the trading agents run in prompt mode (`prompt.md`, one LLM call per decision), so they need an LLM backend to trade. Pick one — without it the run still completes, but the trading agents fail closed to `noop` and trade nothing:
+**The default roster is self-improving**: the trading agents are rule strategies that trade every block on their own, and an LLM periodically rewrites them ([Self-improving agents](docs/guide/llm-agents.md)). A backend is therefore optional — without one the run completes normally, the revisions are recorded as failed, and the strategies keep trading unchanged. Pick one to see the improvement loop actually work:
 
 | backend | setup |
 |---|---|
 | **Ollama Cloud** (default; model `gpt-oss:120b`) | put `OLLAMA_API_KEY=...` in `.env.local` |
 | **Local ollama** (no key) | `ERIS_OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/api` in `.env.local`, and set a locally-pulled model via the roster env `ERIS_LLM_MODEL` |
-| **Claude Code / Codex subscription** (no API key; spawns the logged-in CLI) | in `config/local.yaml`, swap each prompt agent's `env:` for the commented variant with `ERIS_LLM_MODEL: "claude-cli:haiku"` (or `"codex"`) |
+| **Claude Code / Codex subscription** (no API key; spawns the logged-in CLI) | in `config/local.yaml`, add `ERIS_LLM_MODEL: "claude-cli:haiku"` (or `"codex"`) to the agent's `env:` |
 
 To skip LLMs entirely and run the same strategies rule-based (`agent.ts`), remove the `env:` line from each agent in the roster. Details: [LLM Agents](docs/guide/llm-agents.md).
 
@@ -119,8 +119,8 @@ Once you bake a state dump from a deployed anvil, you can **replay official regi
 
 ```bash
 npm run gen:state-dump                                # bake once from the running deployer anvil
-npm run backtest -- --regime calm-01 --repeat 5       # calm market, 5 times (prints mean alphaUsdc)
-npm run backtest -- --regime crash-01                 # crash + Aave liquidation scenario
+npm run backtest -- --regime calm --seed 101         # one scenario (regime + seed)
+npm run backtest -- --scenarios config/scenarios/public.yaml   # the whole public set + standings
 ```
 
 For details, see [Backtesting](docs/guide/backtest.md).
@@ -138,7 +138,7 @@ For details, see [Backtesting](docs/guide/backtest.md).
 | [Backtesting](docs/guide/backtest.md) | Replaying state dump + official regimes, iterating with `--repeat`, sparring, what is and isn't measurable |
 | [Run Output and Analysis](docs/guide/run-output.md) | The output files under `runs/<id>/` and how to analyze a run afterwards |
 | [Protocols and Actions](docs/guide/protocols-and-actions.md) | Reference: actions per venue, stablecoin accounting, oracle control |
-| [LLM-driven Autonomous Agents](docs/guide/llm-agents.md) | prompt.md-type agents (per-decision LLM, self-revision, conversation log) |
+| [Self-improving Agents](docs/guide/llm-agents.md) | agent.ts + improve.md (in-run strategy rewriting, sandbox, rollback, frozen control) |
 
 **How the environment works / operations**: