Forecasting Agent Poly 是一个在Polymarket上实现自主交易的Agent框架，他通过定制的forecasting harness搜索相关信息并深度推理，输出事件发生的概率。当主动预测的概率和市场定价有偏差时他会主动交易
预测市场的定价依赖大量开放信息：官方公告、新闻报道、市场规则、X 上的一线叙事、KOL 观点，以及可扩展的 .API 来源。人工很难持续跟踪这些信息，也很难在短时间内解释一个概率判断来自哪些证据。
最新的视频链接！！！！！ https://drive.google.com/file/d/1KO9z444x2K54a1Pq7BxY3XAAxJAhtqkH/view?usp=share_link 不知道为啥提交链接里
Forecasting Agent Poly 把这个流程拆成可复查的研究链路，并在polymarket上实现端到端地下单：
明确事件定义和市场判定条件。
拆分关键问题，并为每个节点设计搜索 query。
收集新闻、官方来源、X等开放信息源。
为证据建立图谱，记录来源、时间、摘要、冲突点和置信度。
构建条件概率模型，并根据新证据持续更新判断。
输出概率结论、推理路径和市场定价对比。
为什么让 Agent 来接管预测市场的交易？
Agent 在复杂任务上的推理能力已经接近或超过人类水平。人类的优势主要在于更好的信息源，但这一差距可以通过工程能力弥合。
Agent 能 7×24 小时同时监控数千个市场，发现个人无法持续跟踪的定价偏差。新闻爆发时，Agent 可以在极短时间内完成信息整理和概率更新。
多数参与者缺乏清晰的定价模型，且普遍畏惧库存管理和逆向选择风险。系统化的 Agent 交易在这些领域仍有很大的探索空间。
从0到1 完成了forecasting引擎的所有代码，并实现端到端地真实下单
整合了polymarket api下单功能
对常见agent框架做了适配，支持claude code, openclaw等
Agent 会围绕具体预测市场事件，收集新闻、官方公告、Polymarket 规则、X 上的一线叙事和可扩展 .API 信息源，并把这些信息整理为证据图谱、概率推理路径和归档报告. 最终能端到端地完成下单
黑客松期间真实跑通的预测分析 -> 交易记录
