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Dev.toAI/ML
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상태 유지형 Event-Driven 아키텍처를 통한 Polymarket 자율 트레이딩 Agent 설계
Побудова справжніх AI Agent для торгових ботів на Polymarket: від чат-вікон до production-систем
AI 요약
Context
세션 종료 시 데이터가 소멸하는 단순 챗봇 기반 AI 트레이딩의 한계 직면. 사용자 개입 없는 24/7 운영과 지속적인 Edge 확보를 위한 Production-grade 시스템 필요성 대두.
Technical Solution
- Vector DB와 Graph DB(Pinecone, Neo4j) 결합을 통한 Agent 중심의 Persistent Memory 계층 구축
- Polymarket CLOB V2 WebSocket 기반의 Reactive Architecture 설계를 통한 실시간 Delta 데이터 처리
- Redis Streams 및 Kafka를 활용한 Event-Driven Backbone 구축으로 특정 트리거 발생 시 Sub-Agent 즉시 구동
- Scanner, Probability, Execution, Risk로 분리된 Sub-Agent 구조와 공유 메모리를 통한 역할 분리 및 협업 최적화
- LLM 기반의 사후 분석 및 규칙 자동 업데이트 루프를 통한 수동 재학습 없는 자가 진화 메커니즘 구현
- viem 및 Polygon SDK의 직접 통합을 통한 런타임 프롬프팅 제거 및 Native Tool Execution 달성
실천 포인트
- LLM Agent 설계 시 세션 단위 메모리가 아닌 Vector/Graph DB 기반의 영구 저장소 계층 설계 검토 - 폴링 방식 대신 WebSocket 및 Event Stream을 활용한 Reactive Event Loop 도입 고려 - 복잡한 태스크 수행 시 단일 Agent가 아닌 전문화된 Sub-Agent 간의 Shared Memory 아키텍처 적용 - 실행 로그의 LLM 피드백 루프를 통한 시스템 파라미터(Threshold, Filter) 자동 최적화 프로세스 구축