最近，在预测市场平台 Polymarket 上一些基于OpenClaw构建的自动化机器人在Polymarket上全天候交易，靠套利、做市和信息捕捉获取利润。有开发者宣称，这类机器人已经可以实现月收入数万美元。
Openclaw近期的火爆刷屏自然也让iGaming行业产生无限遐想，尤其是在扑克、竞猜或PVP游戏领域中，整个博彩生态可能都会发生变化。
🤖 首先要理解OpenClaw到底是什么
OpenClaw是一个AI代理框架（AI Agent Framework），并不是传统的一个大模型。一个完整的OpenClaw系统通常由几个核心部分组成：
🟢 首先是大语言模型（LLM），例如 Claude、GPT 等。这一部分相当于AI的“大脑”，负责理解信息、进行推理并制定策略。
🟢 其次是Agent执行框架。这部分是OpenClaw真正的核心，它负责把模型的判断转化为实际行动。例如：读取数据、调用API、执行交易、发送指令等。
🟢 第三是工具与插件系统（Tools）。OpenClaw可以连接各种外部工具，例如市场数据接口、交易平台API、天气数据源或游戏服务器。这些工具为AI提供实时信息，并让它能够在不同系统之间执行操作。
🟢 最后是记忆与策略模块。AI代理可以保存历史数据、交易记录或行为反馈，从而在未来的决策中进行优化。
架构下大模型负责思考，然后OpenClaw负责整合行动。
在Polymarket上，这种类似的代理人很早就被用于自动交易。
目前在Polymarket活跃的AI交易机器人，大致依赖三种策略。
高频套利
比如最终赢家的合约会以1美元结算。
如果某一时刻：
YES价格 = 0.48
NO价格 = 0.47
两者加起来只有0.95。
机器人就会同时买入YES和NO，锁定0.05美元的无风险利润。
这种机会通常只持续几秒钟，人类几乎不可能抓住，但AI可以瞬间完成交易。
做市赚价差
另一种常见策略是充当做市商。
例如某个合约的公允价格在0.80左右波动，机器人会同时挂单：
买入：0.80
卖出：0.82
赔率滞后套利
利用市场对信息反应的滞后，例如天气预测市场。
机器人可以实时读取气象数据。当官方天气预报更新时，如果市场赔率还没来得及调整，它们就会立刻下注。
有一个专门交易伦敦天气市场的机器人，在不到一年时间里，把1000美元变成了2.4万美元。
在一项名为LiveTradeBench的研究测试了21个主流大模型在真实市场中的表现。结果显示，Claude Sonnet 3.7 在预测市场中的表现领先其他模型，在50个交易日中实现了20.54%的累计回报率。
除了用 OpenClaw帮助从业者工作外，接入iGaming平台它还可以扮演一个完全新的角色：AI玩家。
在线扑克平台一直面临牌桌经常不够满的问题。过去平台的解决方案是使用简单的机器人玩家。那么OpenClaw能够完成的许多AI扑克玩家或者PVP游戏中的AI真人对手的任务。
最大的想象空间，甚至是构建一个AI赌博生态，让AI拥有自己的账户和资金池进行对冲管理。
🤖 如何部署OpenClaw？
部署OpenClaw并不复杂，大致流程包括几个步骤。
🟢 首先是选择AI模型，通常会使用大语言模型或专门的策略模型来进行决策。
🟢 第二步是配置OpenClaw Agent。
在这个阶段需要定义，输入数据、决策逻辑以及执行动作。例如读取牌局信息、计算概率、决定下注金额。
🟢 第三步是接入平台接口，AI需要能够读取数据状态并执行操作。
最后是持续训练。通过历史数据和强化学习，AI策略可以不断优化。
🔴 OpenClaw的出现，虽然能为从业者带来更多便捷，但类似OpenClaw的AI代理同样会带来行业风险。
随着越来越多的AI代理进入市场，博彩行业可能会出现一种新的生态结构：人类玩家、AI玩家、AI代理玩家三者共同构成新的赌场世界。
因此也带来了新的问题，例如公平性和安全风险，可见的未来，人类使用AI代理进行套利赌博的情况会越来越常见。
AI代理如果与真实玩家账户串通，可能形成新的作弊模式，例如通过数据共享或协同下注影响赔率。届时平台需要建立针对AI行为的监控系统，例如检测异常决策频率、异常盈利曲线以及账户之间的关联交易。
再则是系统安全问题。像OpenClaw这样的AI代理通常如果接入平台API并管理多种权限，一旦私钥或权限被盗，可能造成极大的损失。
从行业趋势来看，随着AI代理技术不断成熟，人类使用AI来辅助下注甚至完全自动化赌博的情况很可能会越来越普遍。未来的在线博彩平台，还要管理越来越多的算法玩家与AI代理。
OpenClaw的泛滥既可能推动行业效率与玩法创新，同时也可能放大公平性、监管与安全的风险——机会与挑战，几乎会同时到来。
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