Ana
El creador del autómata AI le dio al autómata una condición clara: “Págate a ti mismo o muere”, por lo que si el saldo llega a cero, El sistema de ese agente ha sido cerrado.
Según publicación del 10 de febrero de este año, el agente Comerciantes autónomos en mercados de predicciónes opinar, una plataforma donde los participantes compran y venden contratos vinculados a eventos futuros, como resultados deportivos o datos meteorológicos.
Sin bloqueo, CriptoNoticias no pudo confirmar si se trataba de un entorno que utiliza boleto existente o una simulación.
Los robots no sólo sobreviven; para cubrir los propios costos operativosEsto incluye el uso de modelos de inteligencia sintético y la infraestructura en la que se ejecutan.
Los mensajes de Argona sostienen que cada 10 minutos el sistema ha analizado: « 500 y 1.000 mercados activoscreamos una estimación del valencia justo y realizamos la operación si se detectaba una desviación superior al 8%.
La próximo imagen es una captura de pantalla tomada de un video publicado por Argona que muestra los logros obtenidos.
¿Cómo funcionó el agente de IA?
Según los propios usuarios, el agente Interfaz de programación de aplicaciones (API) de Claude (maniquí de idioma desarrollado por Anthropic) para inferencia. Es opinar, el sistema hacía narración a un maniquí de IA forastero para evaluar probabilidades y pagaba por ese servicio con una parte de las ganancias.
Adicionalmente, el operación aplicó el Criterio de Kelly, una fórmula matemática de administración de riesgos que calcula qué porcentaje de haber se debe creer en función de la preeminencia estimada. En la destreza, esto limita cada posición al 6% del haber adecuado. sujetar la probabilidad de abertura Delante la adversidad.
Los agentes utilizados por Argona actuaron como escáneres periódicos para detectar ineficiencias específicas. En el mercado meteorológico, por ejemplo, el autómata analizó datos del Servicio Meteorológico Franquista, explicó. ayer de que se refleje completamente en el precio. Polimercado.
De modo similar, en el mercado deportivo, investigó informes de lesiones para predecir el movimiento, y en mercados relacionados con criptomonedas, combinó métricas en sujeción con exploración de sentimiento, dijo Algona.
La utilidad de este método es que si la información llega ayer que la media del mercado, Puedes capturar la diferencia de precio.
En ese sentido, CriptoNoticias informó a finales de enero que la implementación del típico ERC-8004 en la red Ethereum ha permitido la operación e interacción de agentes de IA, permitiéndoles realizar tareas transaccionales similares a las mencionadas por Argona, entre otras cosas.
Infraestructura real y limitaciones.
El favorecido dijo que desarrolló el agente en Rust, un idioma de programación orientado al rendimiento, y lo ejecutó en un “servidor privado potencial (VPS) por 4,50 dólares al mes”. Esto significa que la barrera técnica no es el costo de la infraestructura, sino la calidad de los modelos predictivos y la administración de riesgos.
Para ajustar el sistema, utilizamos Openclaw. Openclaw es una plataforma que permite el despliegue de agentes autónomos. Interactuar con modelos de inteligencia sintético y realizar tareas externas.cómo trabajar con la API financiera.
En sinceridad, Openclaw sirve como un entorno donde los agentes toman decisiones y ejecutan órdenes de mercado.
Sin bloqueo, en mercados fluidos y competitivos, las ineficiencias persistentes tienden a corregirse rápidamente, lo que dificulta perseverar estos avances de modo continua.
Por lo tanto, si correctamente este indagación muestra cómo los agentes pueden automatizar el exploración, la administración de riesgos y la ejecución, el real desafío es demostrar si estos resultados son repetibles en el tiempo o responden a condiciones específicas del mercado.
(Traducción de etiquetas) Inteligencia sintético (IA)
