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url: "https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-agents-github/"
publisher: "PredictionToolkit"
dateModified: "2026-11-03"
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[← AI 에이전트](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-ai-agents/>) 

![Polymarket Agents (GitHub) 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/icon-logo-tool-polymarket-gamma-api-f6a03cf91e60-32-a8fd12b110824dad.webp>)

SDK

# Polymarket Agents: 조사에서 주문 요청까지의 경로 살펴보기

Polymarket Agents는 에이전트 조사와 실행을 위한 Polymarket의 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 시장 커넥터, 구조화된 모델, 검색, 프롬프트 도구를 결합하며 호스팅 도우미 대신 CLI와 애플리케이션 예시를 제공합니다.

[**2.5**5점 만점편집부 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-agents-github/#reviews>) [편집팀 평가](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-agents-github/#reviews>) 

[공식 Polymarket Agents 저장소 읽기](<https://github.com/polymarket/agents>) github.com

**이용 경로:** CLI

**가격:** 소스는 MIT 라이선스입니다. 모델 호출, 데이터 제공업체 접근, 호스팅, 거래소 트랜잭션 비용은 별도이며 코드 라이선스에 해당 서비스가 포함되지는 않습니다.

[스크린샷](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-agents-github/#screenshots>) [대안 살펴보기](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-agents-github/#alternatives>) 

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[공식 개발 도구](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-official-tools/>) 

## 스크린샷과 인터페이스

제품 미리보기1 / 2

에이전트 프레임워크의 조사 구성 요소 개요입니다.

## Polymarket Agents (GitHub) 소개

모듈형 구성 요소는 에이전트가 답변이나 계정 작업을 만들기 전에 이벤트, 시장, 외부 조사 자료를 모으는 방법을 보여 줍니다. Gamma 및 Polymarket 래퍼가 시장 맥락을 제공하고 Pydantic이 공통 객체를 정의하며 Chroma가 임베딩된 조사 자료 저장을 지원합니다. 문서에 설명된 접근 경로에는 Python, CLI, Docker가 있습니다.

저장소는 개발 참고 자료로 다뤄야 합니다. README는 Python 3.9와 과거 클라이언트 방식을 대상으로 하며 자금 조달 예시는 과거 담보 용어를 사용합니다. 실제 연동 전에 서명, 자금 조달, 계정 처리를 현재 공식 지갑 및 클라이언트 문서와 대조해야 합니다. 거래 애플리케이션은 실행 진입점이며 읽기 전용 조사 예시가 아닙니다.

### 적합한 사용자

-   예측 시장 에이전트 구조를 연구하는 개발자에게 적합합니다.
-   시장 데이터와 검색한 뉴스를 결합하는 연구자에게 적합합니다.
-   Python 에이전트 프로토타입을 확장하는 팀에 적합합니다.

## 기능과 범위

-   **시장 커넥터**
    
    Gamma 및 Polymarket 래퍼를 통해 이벤트와 시장을 읽습니다.
    
-   **타입이 지정된 데이터**
    
    Pydantic 모델로 시장, 이벤트, 거래를 표현합니다.
    
-   **검색 작업 흐름**
    
    로컬 또는 원격 검색 증강 조사 도구를 사용합니다.
    
-   **벡터 저장소**
    
    Chroma 연동을 통해 임베딩된 조사 자료를 저장합니다.
    
-   **외부 입력**
    
    지원되는 베팅, 뉴스, 웹 검색 출처를 연결합니다.
    
-   **프롬프트 도구**
    
    시장 조사를 중심으로 언어 모델과의 상호작용을 구성합니다.
    
-   **CLI 접근**
    
    시장, 뉴스, 저장된 데이터를 탐색하고 지원 거래 명령을 살펴봅니다.
    

## Polymarket Agents (GitHub) 활용 워크플로

### 조사 프로토타입 만들기

작은 시장 집합을 가져오고 관련 외부 자료를 검색한 뒤 모델에 전달되는 근거를 확인합니다.

### 커넥터 확장

공통 시장 및 거래 모델을 유지하면서 출처를 추가하거나 교체합니다.

### 실행 경계 추적

모델 결과가 주문 요청이 되는 과정을 추적합니다. 필요한 경우 과거 계정 처리를 현재 거래소 연동으로 교체합니다.

## 가격과 총비용

소스는 MIT 라이선스입니다. 모델 호출, 데이터 제공업체 접근, 호스팅, 거래소 트랜잭션 비용은 별도이며 코드 라이선스에 해당 서비스가 포함되지는 않습니다.

## 시작하기

**시작하기 전에:** 자금 조달 예시는 과거 담보 용어를 사용하므로 실제 설정에는 현재 공식 계정 가이드를 사용해야 합니다.

1.  저장소에 문서화된 Python 버전에 맞는 격리 환경을 만듭니다.
2.  의존성을 설치하고 관련 제공업체 자격 증명을 설정합니다.
3.  CLI로 작은 시장 목록을 읽습니다.
4.  계정 작업을 활성화하기 전에 검색한 자료와 프롬프트 출력을 확인합니다.
5.  과거 서명 및 자금 조달 지침을 현재 공식 클라이언트 문서와 비교합니다.

README는 Python 3.9와 과거 클라이언트 방식을 대상으로 하므로 현재 호환성은 개발 검토가 필요합니다.

## 유용한 링크

### 확인할 사항

-   자금 조달 예시는 과거 담보 용어를 사용하므로 실제 설정에는 현재 공식 계정 가이드를 사용해야 합니다.
-   거래 애플리케이션은 계정 작업을 실행할 수 있으며 읽기 전용 예시가 아닙니다.
-   프레임워크는 설정과 개발이 필요하며 즉시 사용할 수 있는 호스팅 도우미가 아닙니다.

자세히 살펴보기

## 평가와 리뷰

편집부 평가

**2.5**5점 만점

사용자 리뷰 0건

PredictionToolkit 편집부

### Polymarket Agents (GitHub)에 대한 편집부 의견

Polymarket Agents에서는 시장 커넥터, 검색한 자료, 프롬프트가 하나의 Python 프레임워크에서 연결되는 에이전트 파이프라인을 살펴볼 수 있습니다. 개발 참고 자료로는 유용하지만, 오래된 클라이언트와 담보 예시 때문에 현재 계정 통합은 개발자가 작업해야 하며 바로 실행할 수 있는 완성형 솔루션은 아닙니다.

문서에 나온 기능, 설정, 접근 조건을 기준으로 합니다. [평가 방법](<https://predictiontoolkit.com/ko/methodology/>) 

### 사용자 리뷰 0

공개된 리뷰가 5건이 되면 주 평가가 사용자 평가로 바뀝니다.

**첫 이용 경험을 공유해 주세요**

구체적인 사례는 다음 사용자가 알맞은 도구를 고르는 데 도움이 됩니다.

## 관련 도구

[카테고리 둘러보기](<https://predictiontoolkit.com/ko/polymarket-ai-agents/>) 

![공식 Polymarket Python SDK 설치·빠른 시작](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-polymarket-python-sdk-abdc8e68d81b53bc-400.webp>)

![Polymarket Python SDK 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-tool-polymarket-python-sdk-765ba4cc040b.webp>)[Polymarket Python SDK](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/polymarket-python-sdk/>) 

SDK**4.0**편집부

스크립트·노트북·계정 작업·실시간 구독용 타입 기반 동기·비동기 클라이언트입니다.

-   언어 Python

현재 공식 Python 연동입니다.

![Numinous Tools 에이전트 스킬 개요와 설치 경로](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-numinous-tools-db9403cef40f0013-400.webp>)

[Numinous Tools](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/numinous-tools/>) 

SDK**3.5**편집부

에이전트에서 예측과 시장 근거를 요청하면서 별도 과금되는 API 사용량을 추적합니다.

-   언어 Python

스킬 패키지로 호환 조사 에이전트에 Numinous 예측과 출처가 있는 신호를 추가합니다.

![Simmer SDK 소개와 연동 경로](<https://predictiontoolkit.com/assets/cover-simmer-sdk-18fff77b13e8c7d9-400.webp>)

![Simmer SDK 로고](<https://predictiontoolkit.com/assets/logo-simmer-markets-005e86752b04.webp>)[Simmer SDK](<https://predictiontoolkit.com/ko/tools/simmer-sdk/>) 

SDK**3.5**편집부

조사, 모의 거래, 과거 재생, 지원되는 실제 거래 연동으로 에이전트 전략을 개발합니다.

-   언어 Python
-   접근 CLI

모의 거래 모드가 있는 더 새로운 에이전트 전략 개발 환경입니다.

## Polymarket Agents (GitHub) 자주 묻는 질문

### 완성된 Telegram 봇인가요?

아닙니다. CLI와 애플리케이션 예시가 있는 Python 프레임워크입니다.

### 조사 데이터베이스를 교체할 수 있나요?

모듈형 구조이므로 다른 벡터 저장소 구현을 사용할 수 있습니다.

### Chroma는 무엇을 하나요?

조사 자료를 벡터화하고 검색하는 데 사용됩니다.

### 자금 조달 예시를 그대로 복사해도 되나요?

실제 계정 접근을 구현할 때는 현재 공식 지갑 및 클라이언트 가이드를 사용하고 먼저 저장소의 과거 지침을 그에 맞춰 정리해야 합니다.

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