Esettanulmány · 2026 · AI · Blockchain
Egyetlen kereskedő bot egyedül minden hírciklus alatt lenullázódik.Négy AI-ből álló kripto-kereskedő rendszert építettünk. Mindegyik AI más szögből nézi a kötést, a bot csak akkor lép, ha egyetértenek.
A Multi-Agent Crypto Trading négy AI-ügynököt futtat párhuzamosan, egy az árat + volument olvassa, egy a social-szentimentet, egy quant-modellt futtat, egy verifikálja a javasolt kötést, és csak akkor cselekszik, ha az ügynökök egyetértenek. A stúdió szállította az ügynök-fabric-et, az adatbeszívást, a verifikációs protokollt és a web UI-t + API-t.
- Python
- pandas
- NumPy
- scikit-learn
- LangChain
- Ollama
- SQLite
A működés
Áttekintés
- 4
- Keresztellenőrző ügynök
- Top 50
- Token figyelve
- 24/7
- Üzem-kadencia
- Quorum
- Konszenzus a cselekvéshez
Több AI-ügynök párhuzamosan dolgozik: egyik az adatot, másik a piaci hangulatot, harmadik matematikai modellt futtat, negyedik ellenőrzi a döntést. A top 50 tokenen fut, mennyiségi és minőségi elemzéssel. Webes felület és API is.
Mi készült el
Mit csinál
- Több AI-ügynök egy döntésre
- Kvantitatív + kvalitatív elemzés
- Top 50 token monitorozása
- Web UI és API
A probléma
- Egy AI kockázatos egyedül dönteni
- A kriptopiac érzékeny a hangulatra és hírekre
- A hagyományos bot csak árat lát
Miért számít
- Több szempontból ellenőrzött döntés
- Hangulat, ár és hír egyben
- 24/7 kereskedés emberi beavatkozás nélkül
Hogyan készült
- 01 · BRIEF
Miért robban fel egyetlen bot.
Az egyjeles botok ár-alapon vágtáznak; hír- vagy hangulat-kilengésen darabokra mennek. Quorum-alapú fabric-et speceltünk: legalább 3-ból-4 ügynöknek egyet kell érteni, mielőtt köt.
- 02 · BUILD
Négy ügynök LangChainen + Ollamán.
Lokális LLM-ek Ollamán át a szentiment- és verifikáló-ügynökhöz · a költség korlátos marad. A quant-ügynök pandas + scikit-learn a historikus SQLite store felett. A döntések indoklással loggolva.
- 03 · SHIP
Élesben · web UI + API + nyílt repó.
Web UI emberi felügyeletre, JSON-API downstream automatizációra, publikus repó, hogy más stúdiók forkolhassák az ügynök-fabric-et.
Technológia
Quorum
3-ból-4 konszenzus-protokoll
Nincs kötés, amíg legalább három ügynök nem ért egyet · egy-forrás false positive önmagában nem tud cselekedni.
Quant
scikit-learn modell árra + volumenre
Pandas-pipeline olvassa az SQLite-ot, a scikit-learn visszaadja a quant-ügynök szavazatát · magyarázható.
Szentiment
Lokális LLM olvassa a social jelet
Az Ollama lokálisan hosztol szentiment-klasszifikátort · nulla külső API-költség ellenőrzésenként.
Verifikáló
Utolsó-mérföld sanity-check ügynök
Független ügynök újraértékeli a kötést a policy ellen helyezés előtt · elkapja a ritka konszenzus-de-buta esetet.
Esettanulmány
“Egy-botos stratégiákkal többször is lenulláztak minket, mert minden hírre bepánikoltak. A csapat olyan rendszert épített, ahol négy AI különböző szemszögből nézi ugyanazt a kötést, és csak akkor cselekszenek, ha egyetértenek, mint egy kis bizottság. A katasztrofális veszteségek eltűntek. A kicsik még megvannak. Pont ezt a cserét akartuk.”
További munkák
Következő projekt
PhisGuard