最近，在預測市場平台 Polymarket 上一些基於OpenClaw構建的自動化機器人在Polymarket上全天候交易，靠套利、做市和資訊捕捉獲取利潤。有開發者宣稱，這類機器人已經可以實現月收入數萬美元。
Openclaw近期的火爆刷屏自然也讓iGaming行業產生無限遐想，尤其是在撲克、競猜或PVP遊戲領域中，整個博彩生態可能都會發生變化。
🤖 首先要理解OpenClaw到底是什麼
OpenClaw是一個AI代理框架（AI Agent Framework），並不是傳統的一個大模型。一個完整的OpenClaw系統通常由幾個核心部分組成：
🟢 首先是大語言模型（LLM），例如 Claude、GPT 等。這一部分相當於AI的“大腦”，負責理解資訊、進行推理並制定策略。
🟢 其次是Agent執行框架。這部分是OpenClaw真正的核心，它負責把模型的判斷轉化為實際行動。例如：讀取數據、調用API、執行交易、發送指令等。
🟢 第三是工具與附加元件系統（Tools）。OpenClaw可以連接各種外部工具，例如市場數據介面、交易平台API、天氣數據源或遊戲伺服器。這些工具為AI提供即時資訊，並讓它能夠在不同系統之間執行操作。
🟢 最後是記憶與策略模組。AI代理可以保存曆史數據、交易記錄或行為反饋，從而在未來的決策中進行優化。
架構下大模型負責思考，然後OpenClaw負責整合行動。
在Polymarket上，這種類似的代理人很早就被用於自動交易。
目前在Polymarket活躍的AI交易機器人，大致依賴三種策略。
高頻套利
比如最終贏家的合約會以1美元結算。
如果某一時刻：
YES價格 = 0.48
NO價格 = 0.47
兩者加起來只有0.95。
機器人就會同時買入YES和NO，鎖定0.05美元的無風險利潤。
這種機會通常只持續幾秒鐘，人類幾乎不可能抓住，但AI可以瞬間完成交易。
做市賺價差
另一種常見策略是充當做市商。
例如某個合約的公允價格在0.80左右波動，機器人會同時掛單：
買入：0.80
賣出：0.82
賠率滯後套利
利用市場對資訊反應的滯後，例如天氣預測市場。
機器人可以即時讀取氣象數據。當官方天氣預報更新時，如果市場賠率還沒來得及調整，它們就會立刻下注。
有一個專門交易倫敦天氣市場的機器人，在不到一年時間裡，把1000美元變成了2.4萬美元。
在一項名為LiveTradeBench的研究測試了21個主流大模型在真實市場中的表現。結果顯示，Claude Sonnet 3.7 在預測市場中的表現領先其他模型，在50個交易日中實現了20.54%的累計回報率。
除了用 OpenClaw幫助從業者工作外，接入iGaming平台它還可以扮演一個完全新的角色：AI玩家。
線上撲克平台一直面臨牌桌經常不夠滿的問題。過去平台的解決方案是使用簡單的機器人玩家。那麼OpenClaw能夠完成的許多AI撲克玩家或者PVP遊戲中的AI真人對手的任務。
最大的想象空間，甚至是構建一個AI賭博生態，讓AI擁有自己的賬戶和資金池進行對沖管理。
🤖 如何部署OpenClaw？
部署OpenClaw並不複雜，大致流程包括幾個步驟。
🟢 首先是選擇AI模型，通常會使用大語言模型或專門的策略模型來進行決策。
🟢 第二步是配置OpenClaw Agent。
在這個階段需要定義，輸入數據、決策邏輯以及執行動作。例如讀取牌局資訊、計算機率、決定下注金額。
🟢 第三步是接入平台介面，AI需要能夠讀取數據狀態並執行操作。
最後是持續訓練。通過曆史數據和強化學習，AI策略可以不斷優化。
🔴 OpenClaw的出現，雖然能為從業者帶來更多便捷，但類似OpenClaw的AI代理同樣會帶來行業風險。
隨著越來越多的AI代理進入市場，博彩行業可能會出現一種新的生態結構：人類玩家、AI玩家、AI代理玩家三者共同構成新的賭場世界。
因此也帶來了新的問題，例如公平性和安全風險，可見的未來，人類使用AI代理進行套利賭博的情況會越來越常見。
AI代理如果與真實玩家賬戶串通，可能形成新的作弊模式，例如通過數據共用或協同下注影響賠率。屆時平台需要建立針對AI行為的監控系統，例如檢測異常決策頻率、異常盈利曲線以及賬戶之間的關聯交易。
再則是系統安全問題。像OpenClaw這樣的AI代理通常如果接入平台API並管理多種許可權，一旦私鑰或許可權被盜，可能造成極大的損失。
從行業趨勢來看，隨著AI代理技術不斷成熟，人類使用AI來輔助下注甚至完全自動化賭博的情況很可能會越來越普遍。未來的線上博彩平台，還要管理越來越多的演算法玩家與AI代理。
OpenClaw的泛濫既可能推動行業效率與玩法創新，同時也可能放大公平性、監管與安全的風險——機會與挑戰，幾乎會同時到來。
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