AI 投资产品危险的地方不只是答错。更危险的是：脆弱结构上长出一个很自信的答案。

Invest AI 在进入执行级流程前跟踪三类结构性风险：

1. 单一市场数据源。
2. confidence 衡量的是相关引擎一致性，不是校准后的准确率。
3. LLM explanation drift。

数据源风险

如果所有引擎都读取同一份 stale quote cache，系统可能内部一致，但外部错误。

缓解方式不是“在 API 里直接抓 live data”。那会破坏决策边界。真正的缓解是 freshness gates、provider checks、heartbeat monitoring 和明确 degraded states。

Confidence 语义

Engine agreement 有价值。但它不等于盈利概率。

如果六个引擎都是同一组输入的代数变换，高一致性主要说明输入指向同一方向，并不证明正确。

解释漂移

LLM prose 可能比结构化决策更有说服力。这正是风险所在。

对 Invest AI 来说，用户可见 prose 要么 template-first，要么通过 cached decision payload 的一致性检查。

一句话

在加入 broker sync 或 agentic workflows 前，先命名结构性风险，再把它们变成 gate。

延伸阅读： ADR-014（docs/adr/014-structural-risk-mitigations.md）。