Free2Way Studio 设计并构建面向真实工作的 AI 产品：让软件交付可验证，让企业知识可治理，让量化研究可复现。
00 / 工作室主张
我们不制造另一个聊天窗口。我们把模型、数据、工具和人类判断编排成可以观察、审核、恢复并持续交付的工程闭环。
01 / 系统组合
每个产品独立解决一个高风险、高复杂度问题；共同遵循确定性、数据主权和全链路审计。
一个任务，一支由你指挥的 AI 工程团队。
从需求拆解到独立审核，PiGO 让多个开发 Agent 在隔离的 Git worktree 中并行工作，并用类型检查、测试和人工审批控制交付质量。
按工程复杂度拆解任务，动态调度多个开发 Agent。
模型策略：高推理规划 · 无依赖任务并行调度> 就绪。运行演练以查看可审核的交付闭环。
让模型、私有知识与工具在同一个受控空间协作。
团队可以连接自己的模型提供商、构建复用助手、检索私有知识，并在步骤预算、权限白名单和人工审批下调用 MCP 工具。
助手只可调用白名单中的工具。写操作需要明确的人工批准，并写入审计记录。
从市场数据，到可以被证伪的投资假设。
ANA 把行情数据、因子研究、稳健训练、成本感知回测和每日复盘连成一个可检查的流程，覆盖 A 股与美股。
当前换手率使策略的净收益转负。
02 / 工程原则
三个产品共享一套底层判断：关键结果必须可验证，关键资产必须可掌控，关键过程必须可追溯。
在模型做判断之前，先让测试、规则和成本模型说话。
代码、文档、行情和凭据始终由使用者控制。
开发、审核和研究可以选择最适合的模型，而不是绑定一家供应商。
每次生成、修复、调用和实验都保留可以回看的证据。
03 / 一览
04 / 继续探索
阅读源代码、运行系统，或从一个真实问题开始。
