Polymarket Agents：为预测市场构建 AI 交易机器人

AI-Trader：14K⭐ 全自动 AI 交易智能体 • TradingAgents：拥有 82,000 星标的 LLM 多智能体交易框架——2026 年实用指南

Polymarket Agents 是什么？ #

Polymarket Agents 是一个开源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——上自主交易的 AI 智能体。

这个框架能让开发者：

• 🤖 构建能够分析市场并自动执行交易的 AI 智能体
• 📊 对接 Polymarket API 获取实时市场数据
• 🔍 使用 RAG（检索增强生成）来做出有依据的交易决策
• 📰 从博彩服务、新闻提供商和网页搜索中获取数据
• 🧠 利用全面的 LLM 工具进行提示词工程和市场分析

🔗 GitHub：https://github.com/Polymarket/agents

Polymarket 是什么？ #

Polymarket 是一个去中心化预测市场平台，用户在这里针对真实世界事件的结果进行交易：

• 政治 — 选举结果、政策决定
• 加密货币 — 比特币价格预测、ETF 批准
• 体育 — 比赛结果、冠军归属
• 科学 — 研究突破、太空任务
• 娱乐 — 奖项归属、票房结果

交易者根据自己的预测买入"是"或"否"份额，价格反映的是市场对概率的共识。

核心功能 #

架构 #

Polymarket Agents 具有可由社区维护和扩展的模块化组件：

核心 API #

CLI 命令 #

与 Polymarket 交互的主要用户界面：

# Get all markets sorted by volume
python scripts/python/cli.py get-all-markets --limit 10 --sort-by volume

# Get specific market details
python scripts/python/cli.py get-market --market-id <MARKET_ID>

# Execute a trade
python scripts/python/cli.py trade --market-id <MARKET_ID> --side buy --size <SIZE>

快速开始 #

1. 克隆仓库 #

git clone https://github.com/polymarket/agents.git
cd agents

2. 配置环境 #

# Create virtual environment
virtualenv --python=python3.9 .venv
source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

3. 配置 API 密钥 #

创建 .env 文件：

POLYGON_WALLET_PRIVATE_KEY="your-wallet-private-key"
OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

4. 给钱包充值 USDC #

将 USDC 转入你的 Polygon 钱包用于交易。

5. 运行 CLI #

# Set Python path
export PYTHONPATH="."

# Run CLI
python scripts/python/cli.py

或者直接执行交易：

python agents/application/trade.py

6. Docker 方式 #

./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. 基于新闻的交易 #

• 监控新闻来源以追踪事件进展
• 用 LLM 分析情绪与影响
• 根据预测的结果执行交易

2. 套利检测 #

• 比较相关市场之间的价格
• 识别定价错误的概率
• 执行无风险套利交易

3. 趋势跟随 #

• 分析市场成交量和价格变动
• 识别特定市场中的动量
• 顺势而为，从趋势中获利

4. 基本面分析 #

• 研究事件背景与相关因素
• 用 RAG 查询历史数据
• 做出有依据的预测

数据来源 #

该框架集成了多个数据来源：

RAG 实现 #

为做出有依据的交易决策而设计的检索增强生成：

1. 向量数据库 — Chroma DB 存储新闻文章和市场数据
2. 嵌入 — 将文本转换为向量，用于语义搜索
3. 检索 — 根据市场语境查询相关信息
4. 生成 — LLM 将检索到的数据综合成交易决策

风险管理 #

自动化交易需要考虑的重要事项：

与其他工具的比较 #

使用场景 #

1. 政治事件交易 #

• 选举结果
• 政策决定
• 立法投票

2. 加密货币市场预测 #

• 比特币价格走势
• ETF 批准
• 监管决定

3. 体育博彩 #

• 比赛结果
• 冠军归属
• 球员表现

4. 娱乐市场 #

• 奖项归属
• 票房预测
• 真人秀结果

相关仓库 #

延伸阅读资源 #

• 预测市场：瓶颈与下一步突破
• 加密货币 + AI 应用，作者 Vitalik Buterin
• 超预测

相关文章 #

• 一个 100 万美元 Polymarket 交易机器人背后的 28 个工具：全栈拆解 — 完整的交易机器人架构
• 免费 Claude Code：免费使用 Claude Code CLI — AI 编程助手

结论 #

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。其模块化架构、全面的 API 集成以及 RAG 能力，使其既适合初学者，也适合经验丰富的开发者。

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

自托管推荐基础设施 #

如果你想 7x24 小时稳定运行这套技术栈，基础设施的选择很重要：

• DigitalOcean — 覆盖 14 个以上全球区域，60 天内 200 美元免费额度。是运行开源 AI 工具的独立开发者的默认之选。
• HTStack — 从中国大陆访问延迟低的香港 VPS。这与托管 dibi8.com 的 IDC 是同一家——经过生产环境的实战检验。

附属链接——不会给你增加任何费用，同时也帮助维持 dibi8.com 的运营。

最后更新：2026-05-06

参考资料与来源 #

• Polymarket Agents
• py-clob-client
• python-order-utils
• clob-client
• LangChain
• Chroma