做什么（One-liner）

Canvas 通用单 agent：一个位置锚定的 actor（位置＋在任者）经其 sourced actor 模型对连线证据推理，发出一个立场——使用与完整机构相同的 InstitutionDecision 契约，辩论可选，重要性锚在 office。

怎么用

价格因子 (SPY) → Agent（配置 actor 模型） → 组合优化
                                           → stance=bullish, 72% 置信度 → 倾斜

辩论可选。单独放，agent 就只推理。把它丢进 institution_composite 则成为委员会中的一票（现有 Council 路）。

核心公式

见 frontmatter。actor 模型 → 共享 buildAgentSystemPrompt 富集 → /agents/run-stance → InstitutionDecision。无/非法模型输出 → 显式标注的中性 fallback。

假设与适用场景

假设：低温度，maxTokens ≥ 1024，actor 模型稳定，证据由上游连线节点提供。

适用：单一 actor 观点（明星交易员、在任 office-holder、政策反应函数）、位置锚定建模、喂给 portfolio/strategy/risk 的轻量立场节点。

不适用：委员会共识、自主算子编排（A6）、byte-deterministic 演示、实盘决策。

已知局限

见 frontmatter。六项：消费连线证据非自主 / LLM 非确定性 / 部分手工撰写的 actor 模型 / 标注 fallback / 无交叉验证 / office-holder 建模警示。

参考文献

• Pangura Society 决策过程设计（2026-06-22）
• Pangura Sourced Actor Model 设计（2026-06-21）

Golden Test

Tier 5 attestation —— 待办。契约形状（InstitutionDecision 解析 + 标注 fallback）已在 singleAgentStance.test.ts + agents.runStance.test.ts 单测。

Changelog

• 1.0.0（2026-06-22）—— 首次 Active（Society S0；通用位置锚定单 agent）