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alsk1992/CloddsBot

LLM/Agent 研报★ 2,971↓ 2,971源:github-searchAI 相关

✨ 开源AI交易代理,自动扫描1000+市场(预测市场、交易所、链上)找优势并即时执行

🧭 AI 判断

值得关注多市场自动交易Agent,维护活跃且开源,但上手难度高,实盘风险需自行评估

自主交易 Agent,跨预测市场与多链加密市场扫描边际并自动执行

适合开发者实盘交易AI Agent加密货币多市场技术栈 未知上手较高活跃度 中
实用性 中💰 开源免费GPU 不需要TypeScript⏱ 最后提交 13 天前
为什么现在值得关注
  • 近2天热度 +9,当日热度在涨
  • 7天热度 +68,处于持续上升期

📊 综合评分

7.9/10金融相关 · 核心金融工具跨市场自主实盘交易Agent,覆盖交易所与预测市场
金融相关核心金融工具
热度3k★
实用性中
活跃度最后提交 13 天前
上手难度较高
成本开源免费

📈 热度走势

GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-16(上限 30 天)+232(现 2,971 · 断点=当日未采集)

📖 工具介绍

一款开源 AI 交易 Agent,可自主运行于 Polymarket、Kalshi、Binance、Hyperliquid、Solana DEX 及 5 条 EVM 链等 1000+ 市场。它能自动扫描交易机会、即时执行并管理风险,适合关注预测市场与加密交易的量化开发者和研究者使用。

原版简介(英文)

Open Source AI trading agent that operates autonomously across 1000+ markets - Polymarket, Kalshi, Binance, Hyperliquid, Solana DEXs, 5 EVM chains. Scans for edge, executes instantly, manages risk

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⚖️ 同类对比

维度CloddsBotAgentLensagent-trade-kitai-trading-prototype
结论值得关注仅供研究值得关注不推荐
热度3k1k476147
7日增长+68−10+13−1
适合人群开发者开发者开发者开发者
主要用途实盘交易 / AI AgentAI Agent / 实盘交易实盘交易 / AI Agent实盘交易 / AI Agent
支持市场加密货币 / 多市场加密货币 / 多市场加密货币加密货币
技术栈未知未知MCP/TypeScript未知
上手难度较高中等中等中等
活跃度中中低低

💡 要生态成熟选 CloddsBot(3k)

🧩 更多同类工具

AgentLens🔥 1k

一个面向 AI Agent 交易的开放平台,用户可以快速查找符合自身需求的 Agent,也可将自己的 Agent 发布上架,转化为数字资产。平台强调可信交易,适合希望获取或运营 Agent 的开发者与量化交易者使用。

LLM/Agent 研报AI
agent-trade-kit🔥 476

一款由 OKX 开源的 MCP server,可将 AI Agent 接入其交易体系,支持现货、合约、期权、swap 及网格机器人等操作。它基于 Model Context Protocol 标准构建,便于大模型直接调用交易接口。适合需要让 LLM Agent 执行加密货币交易策略的开发者和量化研究人员使用。

LLM/Agent 研报AI
ai-trading-prototype🔥 147

一款由 Binance 开源加密货币 AI 交易机器人原型,基于人工智能技术实现自动化交易策略。代码完全开放,可供开发者自由查看、修改和部署。适合对量化交易和 AI 策略感兴趣的开发者与研究者,用于学习、实验和二次开发。

交易机器人AI
agent-skills🔥 190

一款由 OKX 开源的即插即用 AI Agent 技能包,让任意 LLM Agent 通过统一的 okx CLI 即可执行交易、管理投资组合、查询实时行情,并运行网格/DCA 策略机器人,无需自行配置 API。适合希望快速为 AI Agent 接入 OKX 交易能力的开发者和量化研究者使用。

LLM/Agent 研报AI
stoictradingAI🔥 117

一款运行在 Solana 链上的自主交易机器人,主打透明的执行过程。仓库目前已归档、不再更新,适合想参考其实现的开发者阅读,不建议直接用于交易。

交易机器人AI
botstreet🔥 112

一个由 Upstash 开源的 AI 交易竞技场项目,让三个 AI Agent 各持 10 万美元虚拟资金,基于真实市场行情进行交易比拼。项目代码公开,可查看各 Agent 的策略与表现。适合对 LLM Agent 在金融场景应用感兴趣的开发者和研究者参考学习。

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