Mga Agent ng Prediction Market: Isang Bagong Hangganan sa Integrasyon ng Crypto at AI

May-akda:0xjacobzhao

Sa mga nakaraang ulat ng Crypto AI, patuloy naming sinuportahan ang aming pananaw: ang pinakamalaking praktikal na aplikasyon sa kasalukuyang crypto space ay nasa pagbabayad ng stablecoin at DeFi, habang ang Agent ay ang pangunahing interface ng AI industry sa mga user. Kaya, sa trend ng pagkakaisa ng Crypto at AI, ang dalawang pinakamahalagang landas ay: ang AgentFi sa maikling panahon na batay sa mga umiiral at matatag na DeFi protocol (tulad ng pagpapautang, liquidity mining, at iba pang pangunahing estratehiya, pati na rin ang advanced strategies tulad ng Swap, Pendle PT, at arbitrage ng funding rate), at ang Agent Payment sa gitna at mahabang panahon na nakatuon sa pagbabayad gamit ang stablecoin at batay sa mga protocol tulad ng ACP/AP2/x402/ERC-8004.

Ang prediction market ay naging hindi makakalimutang bagong trend sa industriya noong 2025, kung saan ang taunang kabuuang volumen ng pagtinda ay tumalon mula sa halos $9 bilyon noong 2024 patungo sa higit sa $40 bilyon noong 2025, na nagdulot ng higit sa 400% na taunang paglago. Ang malaking paglago na ito ay hinikayat ng maraming salik: ang pangangailangan para sa katiyakan dulot ng mga makro-pulitikal na pangyayari, ang pagkakamit ng imprastruktura at mga modelo ng pagtinda, at ang pagbabago sa regulatory environment (ang panalo ni Kalshi at ang pagbalik ni Polymarket sa Amerika). Ang Prediction Market Agent ay nagpakita ng mga unang anyo noong unang bahagi ng 2026 at inaasahang maging bagong anyo ng produkto sa larangan ng agent sa susunod na taon.

Ang prediction market ay isang financial mechanism na nagpapahintulot sa pagtrabaho sa mga resulta ng mga hinaharap na pangyayari, kung saan ang presyo ng contract ay direktang nagpapakita ng kolektibong paghuhusga ng merkado sa posibilidad ng isang pangyayari. Ang kanyang epektibidad ay nagmumula sa pagkakaisa ng collective intelligence at economic incentives: sa isang environment na anonymous at may tunay na pera ang pagtaya, ang mga natitirang impormasyon ay mabilis na isinasama bilang isang price signal na weighted sa pagsisikap ng kapital, na nagpapababa nang malaki sa ingay at maling paghuhusga.

Graph ng trend ng nominal trading volume ng prediction market

Source ng data:Dune Analytics (Query ID: 5753743)

Hanggang sa katapusan ng 2025, ang predictive market ay naging dominado ng duwopolyo ng Polymarket at Kalshi. Ayon sa Forbes, ang kabuuang volume ng transaksyon noong 2025 ay umabot sa halos $44 bilyon, kung saan ang Polymarket ay nagkontribyu ng halos $21.5 bilyon, habang ang Kalshi ay $17.1 bilyon. Ayon sa mga datos ng linggo noong Pebrero 2026, ang volume ng transaksyon ng Kalshi ($25.9B) ay naging mas mataas kaysa sa Polymarket ($18.3B), malapit na sa 50% na bahagi ng merkado; ang Kalshi ay nakamit ang mabilis na paglago dahil sa legal na panalo nito sa mga kontrata ng eleksyon, ang unang pagiging kompliyante nito sa amerikanong sports prediction market, at ang mas malinaw na pag-asa sa regulasyon. Sa kasalukuyan, ang mga landas ng pag-unlad ng dalawa ay naging malinaw na nahati:

• Ginagamit ng Polymarket ang isang hybrid CLOB arkitektura at isang decentralized settlement mekanismo na “off-chain matching, on-chain settlement” upang buuin ang isang global, non-custodial, mataas na likuididad na merkado, at pagkatapos ng legal na pagbabalik sa Estados Unidos, nabuo ang isang dual-track operasyon na “onshore + offshore”;
• Nilalakbay ng Kalshi ang tradisyonal na sistema ng pondo sa pamamagitan ng API na nag-uugnay sa mga pangunahing retail broker, na nagdudulot ng malalim na pakikilahok ng mga market maker mula sa Wall Street sa pagtinda ng mga kontrata na may kaugnayan sa makro at data, ngunit ang mga produkto ay pinapalabas sa ilalim ng tradisyonal na proseso ng regulasyon, kaya ang mga pangangailangan sa long tail at mga pangyayaring hindi inaasahan ay may pagkakalantad.

Maliban sa Polymarket at Kalshi, ang iba pang mga kompetitor sa larangan ng prediction market ay umunlad sa dalawang pangunahing landas:

• Ang isa ay ang kompliyans na daan ng pagpapamahagi, kung saan isinasaayos ang event contract sa mga umiiral na account at clearing system ng broker o malalaking platform, at gumagamit ng sakop ng channel, legal na kwalipikasyon, at tiwala ng institusyon upang makabuo ng kahusayan (tulad ng Interactive Brokers × ForecastEx na ForecastTrader, FanDuel × CME Group na FanDuel Predicts), na may malaking kompliyans at yaman sa mga资源优势, ngunit ang produkto at dami ng mga user ay nasa maagang yugto pa rin.
• Ikalawa ay ang native crypto chain path, na kumakatawan sa Opinion.trade, Limitless, at Myriad, na gumagamit ng mining ng points, short-term contracts, at media distribution para sa mabilis na pagtaas, na nagtutuon sa performance at efficiency ng kapital, ngunit ang kanilang pangmatagalang sustainability at katatagan sa risk management ay kailangan pa ng pagpapatotoo.

Ang dalawang uri ng landas—ang pagsasama ng tradisyonal na pagsusuri sa pagsasagawa at ang mga pangunahing kakayahan na native sa cryptocurrency—ay bumubuo ng maramihang kompetisyon sa ekosistema ng prediction market.

Ang mga paligsahang panghula ay maaaring magmukhang katulad ng paglalaro ng tsansa at isang zero-sum game, ngunit ang pangunahing pagkakaiba ay ang pagkakaroon o kawalan ng positibong eksternalidad: sa pamamagitan ng pagpapalit ng tunay na pera upang mag-ugnay sa mga dispersed na impormasyon, magbigay ng pampublikong presyo sa mga pangyayari sa totoong buhay, at bumuo ng isang mahalagang layer ng signal. Ang trend nito ay umuunlad mula sa paglalaro patungo sa “global truth layer”—habang ang mga institusyon tulad ng CME at Bloomberg ay nagkakaroon ng akses, ang mga probabilidad ng pangyayari ay naging mga metadata ng desisyon na direktang maaaring gamitin ng mga sistema sa pagsasalapi at negosyo, na nagbibigay ng mas maagap at mas maaasahang市场化 na katotohanan.

Batay sa kasalukuyang regulasyon sa buong mundo, ang kompliyans na landas ng prediction markets ay malawak na nagkakaiba. Ang Estados Unidos ay ang tanging pangunahing ekonomiya na malinaw na isinama ang prediction markets sa framework ng regulasyon ng financial derivatives, habang ang Europe, UK, Australia, Singapore at iba pang mga market ay karaniwang itinuturing ito bilang paglalaro at patuloy na pinalalakas ang regulasyon, samantalang ang China, India at iba pa ay ganap na ipinagbabawal; ang pagpapalawak ng prediction markets sa global ay patuloy na nakasalalay sa mga framework ng regulasyon ng bawat bansa.

Ang Prediction Market Agent ay nasa maagang yugto ng pagpapatupad, at ang halaga nito ay hindi nasa “mas tumpak na pagbabalangkas ng AI,” kundi sa pagpapalakas ng efisiyensiya sa pagproseso at pagsasagawa ng impormasyon sa prediction market. Ang prediction market ay isang mekanismo para sa pagkolekta ng impormasyon, kung saan ang presyo ay nagpapakita ng kolektibong paghuhusga sa probabilidad ng isang pangyayari; ang kakulangan sa efisiyensiya sa totoong mundo ay dulot ng asimetrikong impormasyon, kakulangan sa likuididad, at mga limitasyon sa atensyon. Ang tamang posisyon ng Prediction Market Agent ay ang Executable Probabilistic Portfolio Management: ang pagsasalin ng balita, teksto ng mga patakaran, at on-chain data sa mga mapapatotohanang pagkakaiba sa presyo, upang mas mabilis, mas disiplinado, at mas mura ang pagsasagawa ng mga estratehiya, at upang makakuha ng mga estruktural na pagkakataon sa pamamagitan ng cross-platform arbitrage at portfolio risk management.

Ang ideyal na intelligent agent para sa prediction market ay maaaring abstrakuhin bilang apat na antas ng arkitektura:

• Ang impormasyong layer ay naglalapit ng balita, sosyal, chain-based, at opisyal na data;
• Ang analisis layer ay gumagamit ng LLM at ML upang makakita ng maling presyo at kalkulahin ang Edge;
• Ang strategy layer ay nagpapalit ng Edge sa posisyon gamit ang Kelly Formula, pagbuo ng posisyon sa mga yugto, at risk management;
• Nakumpleto ng execution layer ang pag-order sa maraming merkado, pag-optimize ng slippage at gas, at pagpapatupad ng arbitrage, upang makabuo ng isang epektibong automated loop.

Sa pagkakaiba sa tradisyonal na kalakalan, ang prediction markets ay may malaking pagkakaiba sa mekanismo ng pagkakasundo, likuididad, at distribusyon ng impormasyon, at hindi lahat ng market at estratehiya ay angkop para sa awtomatikong pagsasagawa. Ang pangunahing layunin ng prediction market agent ay kung ito ay ipinapalabas sa mga sitwasyon na may malinaw na patakaran, ma-code, at sumasalungat sa kanilang estruktural na kahusayan. Ang sumusunod ay magpapaliwanag sa tatlong antas: pagpili ng标的, pamamahala ng posisyon, at istruktura ng estratehiya.

Piliin ang mga pamantayan ng prediction market

Hindi lahat ng prediction market ay may trading value; ang kanilang value sa pagkakaaliwan ay nakadepende sa: clarity ng settlement (kung malinaw ang mga patakaran at kung may iisang source ng data), kalidad ng liquidity (depth ng market, spread, at volume), risk ng insider information (antas ng information asymmetry), time structure (expiration date at ritmo ng event), at ang sariling information advantage at propesyon ng trader. Tanging kapag natutugunan ng karamihan sa mga dimensyon ang mga pangunahing kahilingan, ang prediction market ay may basehan para sa pagkakaaliwan; dapat mag-match ang mga participant sa kanilang sariling advantage at mga katangian ng market:

• Pangunahing kahusayan ng tao: Mga merkado na nakasalalay sa propesyonal na kaalaman, pagpapasya, at pagpagsasama ng mga ambigong impormasyon, kasama ang relatif na malawak na oras na window (sa araw/linggo). Karaniwang halimbawa ay politikal na eleksyon, makroong trend, at mga milestone ng kumpanya.
• Pangunahing kahusayan ng AI Agent: Nakasalalay sa pagproseso ng data, pagkilala sa pattern, at mabilis na pagsasagawa, na may napakakaunting oras para sa desisyon (nasa segundo/minuto). Karaniwan sa mataas na kalikasan ng presyo ng cryptocurrency, cross-market arbitrage, at automated market making.
• Hindi naaangkop sa mga larangan: mga merkado na pinamamahalaan ng insider information o pure random/highly manipulated, na hindi nagbibigay ng anumang advantage sa anumang participant.

Portfolio management sa prediction markets

Ang Kelly Criterion ay ang pinakamakapangyarihang teorya sa pagpaplano ng kapital sa mga sitwasyon ng paulit-ulit na paglalaro; ang layunin nito ay hindi ang pag-maximize ng isang panahon lamang na kita, kundi ang pag-maximize ng habang panahon na rate ng pagdami ng kapital. Batay sa pagtataya ng posibilidad ng panalo at mga odds, ito ay kalkulahin ang teoretikal na optimal na proporsyon ng posisyon upang mapabuti ang epekto ng pagdami ng kapital habang may positibong inaasahang halaga, at ito ay malawakang ginagamit sa quantitative investing, propesyonal na pagtaya, poker, at pamamahala ng ari-arian.

• Ang klasikong anyo ay:

Kung saan, f∗ ay ang optimal na proporsyon ng pagtaya, b ay ang net odds, p ay ang probabilidad ng panalo, at q=1−p

• Ang prediction market ay maaaring maipaliwanag bilang:

Kung saan, p ay ang subhektibong tunay na probabilidad, at ang market_price ay ang implicit na probabilidad ng merkado

Ang teoretikal na epektibidad ng Kelly Formula ay malalim na nakadepende sa akurateng pagtataya ng totoong probabilidad at odds; sa katotohanan, mahirap para sa mga trader na magpatuloy na magkaroon ng akurateng pag-unawa sa totoong probabilidad, at sa praktikal na pagpapatupad, mas umuunlad ang mga propesyonal na manlalaro at mga participant sa prediction market sa mga mas praktikal na, at mas mababang pagkakasalalay sa pagtataya ng probabilidad, na mga patakaran:

• Unit System (Pamantayan sa Pagtaya): Hatiin ang kapital sa mga fixed na yunit (tulad ng 1%), at ilagay ang iba’t ibang bilang ng yunit batay sa antas ng kumpiyansa, habang ang limitasyon ng yunit ay awtomatikong nagpapaliwanag sa panganib sa bawat transaksyon — ito ang pinakakaraniwang praktikal na paraan.
• Flat Betting: Gumagamit ng fixed na proporsyon ng kapital sa bawat taya, nagpapahalaga sa disiplina at katatagan, angkop para sa mga may mababang pagtanggap sa panganib o sa mga sitwasyon na may mababang antas ng kumpiyansa.
• Confidence Tiers: Mga nakapre-set na antas ng posisyon at nakatakda na absolute na limitasyon upang bawasan ang kumplikadong desisyon at iwasan ang pseudospecific na problema ng Kelly model.
• Inverted Risk Approach: Magsimula sa pinakamalaking pagkawala na kayang tanggapin upang mabasura ang laki ng posisyon, mula sa pagkakaroon ng limitasyon sa panganib kaysa sa inaasahang kita, upang makabuo ng matatag na hangganan sa panganib.

Para sa mga smart agent ng prediction market, ang pagdidisenyo ng estratehiya ay dapat magbigay-pansin sa pagkakagawa at katatagan, hindi sa paghahanap ng teoretikal na pinakamahusay. Ang susi ay ang malinaw na patakaran, simpleng parameter, at kakayahang tumanggap ng mga pagkakamali sa paghuhusga. Sa ilalim ng mga limitasyong ito, ang paraan ng pahalang na tiwala na kasama ang fixed position limit ay ang pinakamainam na pangkalahatang solusyon para sa PM Agent. Ang paraang ito ay hindi nakasalalay sa eksaktong pagtatantiya ng probabilidad, kundi hinahati ang mga pagkakataon ayon sa lakas ng signal sa limitadong antas na may nakapirming posisyon; kahit sa mga sitwasyon na mataas ang tiwala, may malinaw na limitasyon upang kontrolin ang panganib.

Pagsasagawa ng mga estratehiya sa predictive market

Batay sa istruktura ng estratehiya, ang mga pamilihan ng pagbibilang ay maaaring pangkalahatang ihihiwalay sa dalawang pangunahing kategorya: ang mga deterministikong arbitrage strategy (Arbitrage), na may mga malinaw na patakaran at maaaring i-code, at ang mga spekulatibong directional strategy (Speculative), na nakasalalay sa pagpapakahulugan ng impormasyon at paghuhusga ng direksyon; mayroon ding mga market-making at hedging strategy na pangunahing ginagamit ng mga propesyonal na institusyon at nangangailangan ng mas mataas na kapital at infrastruktura.

Deterministic arbitrage strategy (Arbitrage)

• Resolution Arbitrage: Ang settlement arbitrage ay nangyayari sa panahon kung saan ang resulta ng pangyayari ay malapit nang matukoy, ngunit ang merkado ay hindi pa lubos na pinagsasama ang presyo; ang kita ay pangunahing nagmumula sa pag-sync ng impormasyon at bilis ng pagpapatupad. Ang estratehiyang ito ay may malinaw na mga patakaran, mababang panganib, at maaaring buong iskriptuhin, gawa ito sa pinakamainam na estratehiya para sa Agent sa prediction markets.
• Probability Conservation Arbitrage (Dutch Book Arbitrage): Ang Dutch Book arbitrage ay gumagamit ng structural imbalance na nabubuo kapag ang kabuuan ng mga presyo ng isang koleksyon ng mga eksklusibo at kompletong pangyayari ay naglalabas sa pagkakasunod sa pagkakapantay ng probabilidad (∑P≠1), at sa pamamagitan ng portfolio positioning, ito ay nagtatatakda ng kita na walang direksyon sa panganib. Ang estratehiyang ito ay nakasalalay lamang sa mga patakaran at ugnayan ng presyo, may mababang panganib, at maaaring mataas na ilarawan, at ito ay isang tipikal na deterministikong arbitrage na angkop para sa awtomatikong pagsasagawa ng Agent.
• Cross-platform arbitrage: Ang cross-platform arbitrage ay nakikita ang pagkakaiba sa presyo ng isang parehong pangyayari sa iba't ibang merkado upang kumita, may mababang panganib ngunit nangangailangan ng mataas na pagiging maaga at paralel na pagmamasid. Ang estratehiyang ito ay angkop para sa mga Agent na may kapakinabangan sa imprastruktura, ngunit ang pagdami ng kompetisyon ay nagdudulot ng patuloy na pagbaba sa marginal na kita.
• Bundle Arbitrage: Ang bundle arbitrage ay gumagamit ng mga hindi pagkakaayos sa presyo sa pagitan ng mga kaugnay na kontrata, may malinaw na lohika ngunit limitadong mga pagkakataon. Maaaring isagawa ng Agent ang estratehiyang ito, ngunit may mga teknikal na hinggil sa pagpapaliwanag ng mga patakaran at mga limitasyon ng bundle, kaya ang pagkakatugma ng Agent ay katamtaman.

Mga estratehiya para sa pagtataya (Speculative)

• Structured Information-Driven Strategy (Information Trading): Ang uri ng estratehiyang ito ay nakabatay sa malinaw na pangyayari o structured na impormasyon, tulad ng pormal na paglabas ng datos, pahayag, o window ng pagpapasya. Habang ang pinagkukunan ng impormasyon ay malinaw at ang mga kondisyon ng pag-trigger ay maaaring tukuyin, maaaring magpakita ang Agent ng mga kalamangan sa bilis at disiplina sa pagmamasid at pagpapatupad; ngunit kapag ang impormasyon ay naging pakahulugan o interpretasyon ng sitwasyon, kailangan pa rin ng tulong ng tao.
• Signal Following Strategy: Ang estratehiyang ito ay nakikita ng kita sa pamamagitan ng pagsubaybay sa pagkilos ng mga account o pondo na may mahusay na nakaraang performance; ang mga patakaran nito ay relatibong simpleng maaaring automatisin. Ang pangunahing panganib nito ay ang pagbaba ng signal at paggamit nito sa kalaban, kaya kailangan ng mekanismo ng pagpapaliwanag at mahigpit na pamamahala ng posisyon. Angkop bilang suportang estratehiya para sa Agent.
• Hindi-istrukturado at noise-driven na estratehiya: Ang mga estratehiyang ito ay malakas na nakadepende sa emosyon, random na pagkakataon, o pagkakasali, at walang matatag at kopyahable na edge, kaya ang matagalang inaasahang halaga ay hindi matatag. Dahil sa hirap sa pagbuo ng modelo at sobrang mataas na panganib, hindi ito angkop para sa sistematisadong pagsasagawa ng Agent, at hindi ito inirerekomenda bilang matagalang estratehiya.

High-Frequency Price and Liquidity Strategy (Market Microstructure): Ang uri ng estratehiyang ito ay nakasalalay sa napakaliit na window ng desisyon, patuloy na quotation, o high-frequency trading, at nangangailangan ng napakataas na pagkakaroon ng latency, model, at kapital. Bagaman teoretikal na angkop sa Agent, karaniwang limitado ito sa likididad at antas ng kompetisyon sa predictive market, at angkop lamang sa ilang kaunting participant na may malaking advantaheng infrastraktural.

Pamamahala ng Panganib at Mga Estratehiya ng Pagpapalit (Risk Control & Hedging): Ang mga estratehiyang ito ay hindi direktang naglalayon ng kita, kundi ginagamit upang bawasan ang pangkabuuang pagkabukas sa panganib. Malinaw ang mga patakaran at malinaw ang layunin, at tumatagal bilang ilalim na module ng pamamahala ng panganib.

Sa kabuuan, ang mga estratehiya na angkop para sa Agent sa predictive market ay nakatuon sa mga sitwasyon na may malinaw na patakaran, maaaring i-code, at may mababang antas ng subheto, kung saan ang tiyak na arbitrage ay dapat maging pangunahing pinagkukunan ng kita, habang ang structured information at signal-following strategies ay magsisilbing komplemento, at ang mga mataas na ingay at emotion-based trading ay dapat sistematikong iwasan. Ang pangmatagalang kahusayan ng Agent ay nasa mataas na disiplina, mabilis na pagpapatupad, at kakayahan sa pagkontrol ng panganib.

Ang ideal na disenyo ng negosyo para sa mga intelligent agent ng prediction market ay may iba’t ibang direksyon ng pag-aaral sa iba’t ibang antas:

• Infrastraktura, nag-aalok ng multi-source real-time data aggregation, database ng Smart Money addresses, isang magkakasamang prediction market execution engine at backtesting tools, at nag-uuiyab ng bayad sa B2B para sa matatag na kita na hindi nakadepende sa accuracy ng paghuhula;
• Strategy layer, ipapakilala ang komunidad at mga third-party strategy upang buuin ang isang maaaring muli gamitin at masusuri na ecosystem ng strategy, at gamitin ang pagtawag, weights, o execution split para sa value capture, upang bawasan ang pagkakasalalay sa isang solong Alpha.
• Sa antas ng Agent / Vault, direktang sumasali ang mga agent sa real-time execution sa paraan ng pagtatanggol, na nakabatay sa transparent na record sa chain at mahigpit na sistema ng panganib, at kumukuha ng management fee at performance fee bilang pagpapatotoo sa kakayahan.

At ang iba’t ibang anyo ng negosyo ay maaaring i-classify bilang:

• Pamamaraang pampasaya / pampalaro: Binabawasan ang hadlang sa pagkakaaliwan sa pamamagitan ng intuitibong interaksyon na katulad ng Tinder, may pinakamalakas na kakayahan sa paglago ng gumagamit at edukasyon sa merkado, at ito ang ideal na pinto para sa paglalabas sa iba’t ibang uri ng grupo, ngunit kailangan itong iugnay sa mga produkto na may subscription o pagpapatupad para sa pagkakaroon ng kita.
• Pag-subscribe sa estratehiya / Mode ng signal: Walang pagkakaroon ng pagkakatiwala sa pondo, kaaya-aya sa regulasyon, malinaw ang mga karapatan at tungkulin, at relatiwong matatag ang istruktura ng kita sa SaaS — ito ang pinakamakatotohanang paraan ng komersyalisasyon sa kasalukuyang yugto. Ang kakaibang limitasyon nito ay ang madaling kopyahin ang estratehiya at ang pagkawala sa pagpapatupad, na may limitadong tuktok ng kita sa habang panahon; maaaring mapabuti nang malaki ang karanasan at pagpapanatili sa pamamagitan ng “signal + isang pag-click para sa pagpapatupad” na kalahating awtomatikong anyo.
• Vault na mode ng pagtatago: May kakayahan sa scale at efisiyensiya sa pagpapatupad, may anyo na katulad ng produkto ng asset management, ngunit nakakaranas ng maraming struktural na paghihigpit tulad ng lisensya sa pagmamay-ari ng ari-arian, antas ng tiwala, at panganib mula sa sentralisadong teknolohiya; ang negosyong modelo ay malalaking nakadepende sa kalagayan ng merkado at patuloy na kakayahan sa pagkakaroon ng kita. Huwag itong gamitin bilang pangunahing landas kung wala kang matagalang performance at institutional endorsement.

Sa kabuuan, ang maramihang estruktura ng kita na “monetisasyon ng imprastruktura + pagpapalawak ng ekosistema ng estratehiya + pakikilahok sa performans” ay nakakatulong upang bawasan ang pagkakadepende sa isang simpleng aksiyoma na “ang AI ay magpapatuloy na lalabas sa ibabaw ng merkado.” Kahit na ang Alpha ay magiging mas maliit habang lumalago ang merkado, ang mga pundamental na kakayahan tulad ng pagpapatupad, pagsusuri sa panganib, at pagkakaltas ay may matagalang halaga, na nagtatayo ng isang mas matatag at mapagkukunan ng sustentabilidad na negosyong siklo.

Sa kasalukuyan, ang mga prediction market agent ay nasa maagap yugto ng pag-aaral. Bagaman mayroong iba’t ibang pagsubok mula sa mga pundasyonal na framework hanggang sa mga upper-layer tools, wala pa ring nabuo na standardized na produkto na matatag sa pagbuo ng estratehiya, efisyensiya ng pagpapatupad, sistema ng pagsusuri sa panganib, at komersyal na siklo.

Ihihiwalay namin ang kasalukuyang ecosystem sa tatlong antas: Infrastructure Layer, Autonomous Agents, at Prediction Market Tools.

Layer ng Impormasyon (Infrastructure)

Ang Polymarket Agents Framework:

Polymarket AgentsAng opisyal na developer framework ng Polymarket na naglalayong solusyunan ang mga standardisasyon sa pagkonekta at interaksyon. Ang framework na ito ay naglalaman ng mga interface para sa pagkuha ng data ng market, pagbuo ng order, at pangunahing LLM call. Ito ay naglutas ng tanong na “paano mag-order gamit ang code,” ngunit sa pangunahing trading capability—tulad ng pagbuo ng estratehiya, pagkorekta ng probabilidad, dinamikong portfolio management, at backtesting system—naiwan itong walang laman. Mas maraming katulad ito ng opisyal na tinatanggap na “integration standard” kaysa isang produkto na may Alpha returns. Ang mga commercial-grade na Agent ay kailangan pa ring magbuo ng sariling buong research, development, at risk management core dito.

Gnosis Prediction Market Tool:

Gnosis Prediction Market Agent Tooling (PMAT) ay nagtataguyod ng buong read-write support para sa Omen/AIOmen at Manifold, ngunit limitado lamang sa read-only para sa Polymarket, na nagpapakita ng malinaw na mga hadlang sa ekosistema. Ang tool na ito ay angkop bilang pundasyon para sa pag-unlad ng mga Agent sa loob ng Gnosis ecosystem, ngunit may limitadong praktikal na halaga para sa mga developer na nakatuon sa Polymarket.

Ang Polymarket at Gnosis ay ang kasalukuyang mga ecosystem ng prediction market na nagpapakilala ng "Agent Development" bilang opisyal na framework. Ang iba pang prediction market tulad ng Kalshi ay patuloy na nasa antas ng API at Python SDK, kung saan kailangan ng mga developer na mag-imbento ng mga pangunahing system capability tulad ng estratehiya, risk management, pagpapatakbo, at pagmamanman.

Autonomous Agent

Ang mga “AI Agents para sa prediction markets” sa kasalukuyang merkado ay karamihan ay nasa maagap na yugto; bagaman may pangalang “Agent,” ang kanilang kakayahan ay may malaking kalayuan pa mula sa automated, saradong pagtrato na may awtoridad, at karaniwang kulang sa independiyenteng, sistematikong antas ng risk management, at hindi pa isinasama ang portfolio management, stop-loss, hedging, at mga limitasyon sa expected value sa proseso ng pagdedesisyon, at ang kabuuang antas ng produkto ay mababa pa at hindi pa nabuo ang isang matatag na sistema na maaaring magtrabaho nang matagal.

Olas Predict: Ang pinakamalawak na eko sistema ng predictive market na produktong naka-impluwensya. Ang pangunahing produkto nito, ang Omenstrat, ay binubuo batay sa Omen sa loob ng Gnosis system, na gumagamit ng FPMM at decentralized arbitration mechanism, na sumusuporta sa maliit na, mataas na kalikasan ng interaksyon, ngunit limitado sa kakulangan ng likuididad sa isang market ng Omen. Ang kanilang "AI Prediction" ay pangunahing nakasalalay sa mga pangkalahatang LLM, walang real-time data at sistematisadong risk management, at ang kanilang historical win rate ay may malaking pagkakaiba-iba sa pagitan ng mga kategorya. Noong Pebrero 2026, inilunsad ng Olas ang Polystrat, na nagpapalawak ng Agent capability patungo sa Polymarket—ang mga user ay maaaring magtakda ng mga estratehiya gamit ang natural language, at ang Agent ay awtomatikong makikilala ang mga pagkakaiba sa probabilidad sa mga market na maaaring matapos sa loob ng 4 araw at magpapatupad ng mga transaksyon. Ang sistema ay kumokontrol sa panganib gamit ang Pearl na lokal na nagpapatakbo, self-hosted Safe account, at hard-coded na limitasyon, at ito ang unang consumer-grade autonomous trading agent na nakatuon sa Polymarket.

UnifAI Network Polymarket Strategy: Nag-aalok ng automated trading agent para sa Polymarket, na may core na strategy ng pagharap sa tail risk: i-scan ang mga malapit na magkakasalungat na kontrato na may implied probability >95% at bumili, na may layunin na makakuha ng 3–5% spread. Ang chain data ay nagpapakita ng win rate na malapit sa 95%, ngunit ang kita ay naiiba-iba sa bawat kategorya, at ang strategy ay napakadepende sa frequency ng pagpapatupad at pagpili ng kategorya.

NOYA.ai ay nagtatangkang i-integrate ang "pananaliksik—pagsusuri—pagganap—pagmamasid" bilang isang saradong loop ng Agent, na may arkitektura na kumakapal ng layer ng impormasyon, layer ng abstrakson, at layer ng paggawa. Ang Omnichain Vaults ay naihatid na; ang Prediction Market Agent ay nasa pagbuo pa, at hindi pa nabuo ang buong saradong loop sa mainnet, at nasa yugto ng pagpapatotoo ng pangarap.

Mga Kasangkapan sa Pagbabanta ng Merkado

Ang kasalukuyang mga kasangkapan sa pagsusuri ng prediction market ay hindi pa sapat upang maging kompletong “prediction market agent”; ang kanilang halaga ay pangunahing nakatuon sa impormasyon at pagsusuri sa arkitektura ng agent, habang ang pagpapatupad ng transaksyon, pamamahala ng posisyon, at pagkontrol sa panganib ay kailangan pa ring gawin ng trader. Sa pananaw ng produkto, mas tumutugma ito sa posisyon ng “strategy subscription / signal assistance / research enhancement” at maaaring ituring na maagang bersyon ng prediction market agent.

Sa pamamagitan ng sistematikong pagsusuri at pagsusuri batay sa ebidensya ng mga proyekto na nakalista sa Awesome-Prediction-Market-Tools, pinili ng artikulong ito ang mga representatibong proyekto na mayroon nang primitibong anyo ng produkto at mga aplikasyon bilang mga kaso para sa ulat. Nakatuon ito sa apat na direksyon: antas ng pagsusuri at signal, sistema ng alerta at pagsubaybay sa mga whale, mga kasangkapan para sa paghahanap ng arbitrage, at mga trading terminal at聚合执行.

Market Analysis Tools

• Polyseer: Isang tool para sa research-based prediction market na gumagamit ng multi-Agent architecture (Planner / Researcher / Critic / Analyst / Reporter) para sa pagkolekta ng ebidensya sa parehong panig at pag-aggregate ng Bayesian probability, na naglalabas ng structured research report. Ang kanyang pangunahing kalakasan ay ang transparensya sa metodolohiya, proseso na inenjinier, at buong open-source at auditable.
• Oddpool： Ipinapakilala bilang “Bloomberg Terminal ng prediction market,” na nag-aalok ng pagpapagsama, pag-scan ng arbitrage, at real-time dashboard terminal mula sa mga platform tulad ng Polymarket, Kalshi, at CME.
• Polymarket Analytics: Isang global na platform para sa pag-analisa ng Polymarket data, na sistematikong ipinapakita ang mga trader, market, posisyon, at data ng transaksyon, may malinaw na pagkakakilanlan at direktang data, angkop bilang batayan para sa paghahanap at pag-aaral ng data.
• Hashdive: Mga data tool para sa mga trader na nag-aalok ng Smart Score at multidimensional Screener upang kuantipikahin at piliin ang mga trader at merkado, na may praktikal na aplikasyon sa pagkilala sa "smart money" at paggawa ng desisyon sa pag-signal.
• Polyfactual： Nakatuon sa AI na market intelligence at emotional/risk analysis, naglalagay ng mga resulta ng analysis sa trading interface sa pamamagitan ng Chrome extension, na nakatuon sa B2B at institutional user scenarios.
• Predly：AI na platform para sa pagdetekta ng maling presyo, na gumagamit ng pagkukumpara sa merkado at mga probabilidad na kalkulado ng AI upang makita ang mga pagkakaiba sa presyo sa Polymarket at Kalshi; ayon sa opisyal, ang akurasi ng mga babala ay 89%, at itinuturo ito para sa paghahanap ng mga signal at pagpili ng mga pagkakataon.
• Polysights: Nakakapalibot sa 30+ na merkado at on-chain metrics, at ginagamit ang Insider Finder upang tuklasin ang mga bagong wallet, malalaking sell orders, at iba pang anomaliya — ideal para sa araw-araw na pagmonito at paghahanap ng mga signal.
• PolyRadar: Parallel multi-model analysis platform that provides real-time interpretation, timeline evolution, confidence scoring, and source transparency for single events, emphasizing cross-verification by multiple AI for analytical positioning.
• Alphascope : AI-powered predictive market intelligence engine na nagbibigay ng real-time signals, summary ng pag-aaral, at pagmamasid sa pagbabago ng probabilidad; kasalukuyang nasa maagap na yugto pa at mas nakatuon sa pag-aaral at suporta sa signals.

Alerta / Pagsubay sa Whale

• Stand: Clearly identify whale copying and high-confidence action alerts.
• Whale Tracker Livid: Produktohin ang pagbabago ng posisyon ng whale

Tool para sa Arbitrage Detection:

• ArbBets: AI-powered arbitrage discovery tool focused on Polymarket, Kalshi, and sports betting markets, identifying cross-platform arbitrage and positive expected value (+EV) trading opportunities, positioned at the high-frequency opportunity scanning layer.
• PolyScalping: Real-time arbitrage at scalp analysis platform para sa Polymarket, na sumusuporta sa buong market scan bawat 60 segundo, ROI calculation, at Telegram push, at maaaring i-filter ang mga pagkakataon batay sa liquidity, spread, at trading volume, na nakatuon sa active traders.
• Eventarb: Lightweight cross-platform arbitrage calculator and alert tool covering Polymarket, Kalshi, and Robinhood, focused features, free to use, ideal as a basic arbitrage assistant.
• Prediction Hunt: Aggregasyon at komparatibong tool para sa prediction markets sa iba’t ibang exchange, nagbibigay ng real-time paghahambing at pagkakakilanlan ng arbitrage mula sa Polymarket, Kalshi, at PredictIt (refresh tuwing 5 minuto), na nakatuon sa pagkakaroon ng impormasyong pantay at paghahanap ng hindi epektibong merkado.

Trading Terminal / Aggregate Execution

• Verso: Isang institutional-grade trading terminal para sa prediction markets na suportado ng YC Fall 2024, na nag-aalok ng interface na estilo ng Bloomberg, na sumasakop sa real-time tracking ng 15,000+ na合约 mula sa Polymarket at Kalshi, depth data analysis, at AI-powered news intelligence, na nakatuon sa professional at institutional traders.
• Matchr: Isang聚合 at execution tool para sa mga prediction market na naglalakbay sa higit sa 1,500+ na market, nagpapagana ng optimal price matching sa pamamagitan ng intelligent routing, at nagpaplano ng automated income strategies batay sa high-probability events, cross-market arbitrage, at event-driven strategies, na nakatuon sa execution at capital efficiency layer.
• TradeFox: Isang propesyonal na platform para sa pag-aggregate at Prime Brokerage ng prediction market na suportado ng Alliance DAO at CMT Digital, na nag-aalok ng advanced order execution (limit order, take-profit/stop-loss, TWAP), self-custodied trading, at multi-platform smart routing, na nakatuon sa institutional traders, at plano na palawakin sa mga platform tulad ng Kalshi, Limitless, at SxBet.

Sa kasalukuyan, ang Prediction Market Agent ay nasa maagap na yugto ng pagpapalawak.

1. Pangunahin at pag-unlad ng pamantayan: Ang Polymarket at Kalshi ay nabuo na bilang duwopolyo, at ang pagbuo ng mga agent sa paligid nito ay may sapat na likuididad at batayan ng sitwasyon. Ang pangunahing pagkakaiba ng predictive market at paglalaro ay ang positibong eksternalidad, kung saan ang mga aktwal na transaksyon ay nagpapagsasama ng mga nakalalayong impormasyon upang magbigay ng pampublikong presyo sa mga totoong pangyayari, at unti-unting umuunlad bilang “global truth layer”.
2. Pangunahing posisyon: Dapat ituring ang predictive market agent bilang isang instrumento para sa pagpapamahala ng mga asset na may probabilidad na maaaring maisagawa; ang pangunahing gawain nito ay ang pagsasalin ng balita, mga teksto ng patakaran, at on-chain data sa mga verifiable na pagkakaiba sa presyo, at ang pagsasagawa ng mga estratehiya na may mas mataas na disiplina, mas mababang gastos, at kakayahang magtrabaho sa iba’t ibang merkado. Ang ideal na arkitektura ay maaaring abstrakto bilang apat na antas: impormasyon, pagsusuri, estratehiya, at pagsasagawa, ngunit ang tunay na pagkakakita nito ay malalaking nakadepende sa kalinawan ng settlement, kalidad ng likuididad, at antas ng pagsasayos ng impormasyon.
3. Paghuhusga ng estratehiya at lohika ng panganib: Sa antas ng estratehiya, ang tiyak na arbitrage (kabilang ang arbitrage sa settlement, arbitrage sa conservation ng probabilidad, at cross-platform spread trading) ang pinakamainam na i-automate ng agent, habang ang directional speculation ay maaaring gamitin lamang bilang karagdagan. Sa pamamahala ng posisyon, dapat unahin ang pagkakaroon ng kakayahang maisagawa at pagkakaroon ng tolerance sa pagkakamali; ang step method na kasama ang fixed position limit ang pinakamainam.
4. Business Model at a Glance: Commercialization is primarily divided into three layers: the infrastructure layer generates stable B2B revenue through data execution infrastructure; the strategy layer monetizes through third-party strategy calls or revenue sharing; and the Agent/Vault layer participates in live trading under on-chain transparent risk controls, collecting management and performance fees. Corresponding forms include entertainment-focused entry points, strategy subscriptions/signals (currently the most feasible), and high-barrier Vault custody. The “infrastructure + strategy ecosystem + performance participation” model represents a more sustainable path.

Bagaman mayroon nang iba’t ibang pagsubok sa ekosistema ng Prediction Market Agents, mula sa mga pundasyonal na framework hanggang sa mga itaas na kasangkapan, wala pa ring matatag at kopyahable na standard na produkto sa mga pangunahing aspeto tulad ng pagbuo ng estratehiya, efisiyensiya sa pagsasagawa, kontrol sa panganib, at komersyal na siklo. Inaasahan namin ang pagpapabuti at pag-unlad ng prediction market agents sa hinaharap.

Disclaimer: Ang artikulong ito ay natapos gamit ang tulong ng mga AI tool tulad ng ChatGPT-5.2, Gemini 3, at Claude Opus 4.5. Ang may-akda ay nagbigay-pansin sa pagsusuri at pagpapatotoo ng impormasyon, ngunit maaaring may mga pagkakamali. Dapat tandaan na karaniwan sa merkado ng cryptocurrency ang pagkakaiba sa pagitan ng基本面 ng isang proyekto at ang pagkilos ng presyo nito sa secondary market. Ang nilalaman ng artikulong ito ay para lamang sa pagkakaisa ng impormasyon at akademiko/pag-aaral na pagpapalitan, at hindi ito nagtataglay ng anumang payo sa pag-invest o pagtawag na bumili o magbenta ng anumang token.