Polymarket Agents 是什么？
Polymarket Agents 是一个开源的开发者框架和工具集，用于构建在 Polymarket —— 全球最大的预测市场平台 —— 上进行 AI 自主交易的智能代理。
这个框架使开发者能够：
- 🤖 构建分析市场并自动执行交易的 AI 代理
- 📊 集成 Polymarket API 获取实时市场数据
- 🔍 使用 RAG（检索增强生成）做出明智的交易决策
- 📰 从博彩服务、新闻提供商和网络搜索获取数据
- 🧠 利用全面的 LLM 工具进行提示工程和市场分析
🔗 GitHub: https://github.com/Polymarket/agents
什么是 Polymarket？
Polymarket 是一个去中心化的预测市场平台，用户可以在上面交易现实世界事件的结果：
- 政治 — 选举结果、政策决策
- 加密货币 — 比特币价格预测、ETF 批准
- 体育 — 比赛结果、冠军得主
- 科学 — 研究突破、太空任务
- 娱乐 — 奖项得主、票房结果
交易者根据预测购买"是"或"否"的股份，价格反映市场共识概率。
核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| Polymarket API 集成 | 完整访问市场数据、订单簿和交易执行 |
| AI 代理工具 | 构建自主交易代理的工具 |
| 本地和远程 RAG | 新闻和市场数据检索的向量数据库支持 |
| 多源数据 | 博彩服务、新闻 API、网络搜索集成 |
| LLM 提示工程 | 上下文感知推理的综合工具 |
| CLI 界面 | 市场分析和交易的命令行工具 |
| Docker 支持 | 容器化部署，易于设置 |
| MIT 许可证 | 免费开源 |
架构
Polymarket Agents 采用模块化组件设计，可由社区维护和扩展：
核心 API
| 组件 | 用途 |
|---|---|
| Chroma.py | 新闻源和 API 数据的向量数据库 |
| Gamma.py | Polymarket Gamma API 客户端，获取市场元数据 |
| Polymarket.py | 主要 API 类，用于市场数据和交易执行 |
| Objects.py | 交易、市场、事件的 Pydantic 数据模型 |
CLI 命令
与 Polymarket 交互的主要用户界面：
# 获取按交易量排序的所有市场
python scripts/python/cli.py get-all-markets --limit 10 --sort-by volume
# 获取特定市场详情
python scripts/python/cli.py get-market --market-id <MARKET_ID>
# 执行交易
python scripts/python/cli.py trade --market-id <MARKET_ID> --side buy --size <SIZE>
快速入门
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/polymarket/agents.git
cd agents
2. 设置环境
# 创建虚拟环境
virtualenv --python=python3.9 .venv
source .venv/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3. 配置 API 密钥
创建 .env 文件：
POLYGON_WALLET_PRIVATE_KEY="你的钱包私钥"
OPENAI_API_KEY="你的OpenAI API密钥"
4. 钱包充值 USDC
向你的 Polygon 钱包转入 USDC 用于交易。
5. 运行 CLI
# 设置 Python 路径
export PYTHONPATH="."
# 运行 CLI
python scripts/python/cli.py
或直接执行交易：
python agents/application/trade.py
6. Docker 替代方案
./scripts/bash/build-docker.sh
./scripts/bash/run-docker-dev.sh
交易策略
Polymarket Agents 支持多种 AI 驱动的交易策略：
1. 新闻驱动交易
- 监控新闻源获取事件进展
- 使用 LLM 分析情绪和影响
- 基于预测结果执行交易
2. 套利检测
- 比较相关市场的价格
- 识别定价错误的概率
- 执行无风险套利交易
3. 趋势跟踪
- 分析市场交易量和价格变动
- 识别特定市场的动量
- 顺势而为获取利润
4. 基本面分析
- 研究事件背景和因素
- 使用 RAG 查询历史数据
- 做出明智的预测
数据源
该框架集成多个数据源：
| 数据源 | 类型 | 用途 |
|---|---|---|
| 新闻 API | 实时新闻 | 事件跟踪 |
| 网络搜索 | 一般信息 | 背景研究 |
| 博彩服务 | 赔率比较 | 价格发现 |
| 社交媒体 | 情绪分析 | 趋势检测 |
| 链上数据 | 交易数据 | 市场情报 |
RAG 实现
用于明智交易的检索增强生成：
- 向量数据库 — Chroma DB 存储新闻文章和市场数据
- 嵌入 — 将文本转换为向量进行语义搜索
- 检索 — 基于市场上下文查询相关信息
- 生成 — LLM 将检索到的数据综合为交易决策
风险管理
自动交易的重要考虑因素：
| 风险 | 缓解措施 |
|---|---|
| 市场风险 | 仓位控制、止损 |
| 流动性风险 | 在高交易量市场交易 |
| 模型风险 | 实盘交易前回测策略 |
| 操作风险 | 定期监控机器人性能 |
| 监管风险 | 遵守当地法规 |
与其他工具对比
| 功能 | Polymarket Agents | 自定义机器人 | 手动交易 |
|---|---|---|---|
| 开源 | ✅ | 视情况而定 | 不适用 |
| AI 集成 | ✅ | 可选 | ❌ |
| RAG 支持 | ✅ | 很少 | ❌ |
| 多源数据 | ✅ | 可选 | ❌ |
| CLI 界面 | ✅ | 视情况而定 | 不适用 |
| 社区 | ✅ | 视情况而定 | ❌ |
| 速度 | 快 | 快 | 慢 |
| 无情绪 | ✅ | ✅ | ❌ |
使用场景
1. 政治事件交易
- 选举结果
- 政策决策
- 立法投票
2. 加密货币市场预测
- 比特币价格走势
- ETF 批准
- 监管决策
3. 体育博彩
- 比赛结果
- 冠军得主
- 球员表现
4. 娱乐市场
- 奖项得主
- 票房预测
- 真人秀结果
相关仓库
| 仓库 | 用途 |
|---|---|
| py-clob-client | Polymarket CLOB 的 Python 客户端 |
| python-order-utils | 订单生成和签名 |
| clob-client | CLOB 的 TypeScript 客户端 |
| Langchain | 上下文感知推理 |
| Chroma | 向量数据库 |
阅读资源
- 预测市场：瓶颈与下一个突破
- 加密货币 + AI 应用 作者：Vitalik Buterin
- 超级预测
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总结
Polymarket Agents 为在预测市场上构建 AI 驱动的交易机器人提供了坚实的基础。模块化架构、全面的 API 集成和 RAG 能力使其适合初学者和经验丰富的开发者。
最适合：对算法交易、预测市场和 AI 驱动决策感兴趣的开发者
GitHub: https://github.com/Polymarket/agents
最后更新：2026-05-06