Chuyển đến nội dung chính

Tạo tác tử giao dịch AI của riêng bạn trên Ethereum

AI
giao dịch
tác nhân
python
Trung gian
Ori Pomerantz
13 tháng 2, 2026
29 số phút đọc
Chỉnh sửa trang (opens in a new tab)

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách xây dựng một tác tử giao dịch AI đơn giản. Tác tử này hoạt động theo các bước sau:

  1. Đọc giá hiện tại và quá khứ của một token, cũng như các thông tin khác có thể liên quan
  2. Xây dựng truy vấn với thông tin này, cùng với thông tin nền tảng để giải thích mức độ liên quan của nó
  3. Gửi truy vấn và nhận lại một mức giá dự kiến
  4. Giao dịch dựa trên đề xuất
  5. Chờ và lặp lại

Tác tử này minh họa cách đọc thông tin, chuyển nó thành một truy vấn mang lại câu trả lời có thể sử dụng được và sử dụng câu trả lời đó. Tất cả những bước này đều cần thiết cho một tác tử AI. Tác tử này được triển khai bằng Python vì đây là ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong AI.

Tại sao lại làm điều này?

Các tác tử giao dịch tự động cho phép các nhà phát triển chọn và thực hiện một chiến lược giao dịch. Các tác tử AI cho phép các chiến lược giao dịch phức tạp và năng động hơn, có khả năng sử dụng thông tin và thuật toán mà nhà phát triển thậm chí còn chưa cân nhắc sử dụng.

Các công cụ

Hướng dẫn này sử dụng Python (opens in a new tab), thư viện Web3 (opens in a new tab) và Uniswap v3 (opens in a new tab) để lấy báo giá và giao dịch.

Tại sao lại là Python?

Ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất cho AI là Python (opens in a new tab), vì vậy chúng tôi sử dụng nó ở đây. Đừng lo lắng nếu bạn không biết Python. Ngôn ngữ này rất rõ ràng, và tôi sẽ giải thích chính xác những gì nó làm.

Thư viện Web3 (opens in a new tab) là Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) Python Ethereum phổ biến nhất. Nó khá dễ sử dụng.

Giao dịch trên chuỗi khối

Có nhiều sàn giao dịch phi tập trung (DEX) cho phép bạn giao dịch token trên Ethereum. Tuy nhiên, chúng có xu hướng có tỷ giá hối đoái tương tự do kinh doanh chênh lệch giá.

Uniswap (opens in a new tab) là một sàn giao dịch phi tập trung (DEX) được sử dụng rộng rãi mà chúng ta có thể sử dụng cho cả báo giá (để xem giá trị tương đối của token) và giao dịch.

OpenAI

Đối với một mô hình ngôn ngữ lớn, tôi đã chọn bắt đầu với OpenAI (opens in a new tab). Để chạy ứng dụng trong hướng dẫn này, bạn sẽ cần trả tiền để truy cập API. Khoản thanh toán tối thiểu là 5 đô la là quá đủ.

Phát triển, từng bước một

Để đơn giản hóa việc phát triển, chúng tôi tiến hành theo từng giai đoạn. Mỗi bước là một nhánh trong GitHub.

Bắt đầu

Có các bước để bắt đầu trong UNIX hoặc Linux (bao gồm WSL (opens in a new tab))

  1. Nếu bạn chưa có, hãy tải xuống và cài đặt Python (opens in a new tab).

  2. Nhân bản kho lưu trữ GitHub.

    git clone https://github.com/qbzzt/260215-ai-agent.git -b 01-getting-started
cd 260215-ai-agent

  3. Cài đặt uv (opens in a new tab). Lệnh trên hệ thống của bạn có thể khác.

    pipx install uv

  4. Tải xuống các thư viện.

    uv sync

  5. Kích hoạt môi trường ảo.

    source .venv/bin/activate

  6. Để xác minh Python và Web3 đang hoạt động chính xác, hãy chạy python3 và cung cấp cho nó chương trình này. Bạn có thể nhập nó tại dấu nhắc >>>; không cần tạo tệp.

    from web3 import Web3
MAINNET_URL = "https://eth.drpc.org"
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(MAINNET_URL))
w3.eth.block_number
quit()

Đọc từ chuỗi khối

Bước tiếp theo là đọc từ chuỗi khối. Để làm điều đó, bạn cần chuyển sang nhánh 02-read-quote và sau đó sử dụng uv để chạy chương trình.

git checkout 02-read-quote
uv run agent.py

Bạn sẽ nhận được một danh sách các đối tượng Quote, mỗi đối tượng có một dấu thời gian, một mức giá và tài sản (hiện tại luôn là WETH/USDC).

Đây là giải thích từng dòng.

Nhập các thư viện chúng ta cần. Chúng được giải thích bên dưới khi được sử dụng.

print = functools.partial(print, flush=True)

Thay thế hàm print của Python bằng một phiên bản luôn xóa đầu ra ngay lập tức. Điều này hữu ích trong một kịch bản chạy dài vì chúng ta không muốn chờ cập nhật trạng thái hoặc đầu ra gỡ lỗi.

MAINNET_URL = "https://eth.drpc.org"

Một URL để đến mạng chính. Bạn có thể lấy một nút từ Nút dưới dạng dịch vụ hoặc sử dụng một trong những nút được quảng cáo trong Chainlist (opens in a new tab).

BLOCK_TIME_SECONDS = 12
MINUTE_BLOCKS = int(60 / BLOCK_TIME_SECONDS)
HOUR_BLOCKS = MINUTE_BLOCKS * 60
DAY_BLOCKS = HOUR_BLOCKS * 24

Một khối trên mạng chính Ethereum thường diễn ra sau mỗi mười hai giây, vì vậy đây là số lượng khối mà chúng tôi mong đợi sẽ xảy ra trong một khoảng thời gian. Lưu ý rằng đây không phải là một con số chính xác. Khi người đề xuất khối bị hỏng, khối đó sẽ bị bỏ qua và thời gian cho khối tiếp theo là 24 giây. Nếu chúng tôi muốn lấy khối chính xác cho một dấu thời gian, chúng tôi sẽ sử dụng tìm kiếm nhị phân (opens in a new tab). Tuy nhiên, điều này là đủ gần cho mục đích của chúng tôi. Dự đoán tương lai không phải là một môn khoa học chính xác.

CYCLE_BLOCKS = DAY_BLOCKS

Kích thước của chu kỳ. Chúng tôi xem xét các báo giá một lần mỗi chu kỳ và cố gắng ước tính giá trị vào cuối chu kỳ tiếp theo.

# The address of the pool we're reading
WETHUSDC_ADDRESS = Web3.to_checksum_address("0x88e6A0c2dDD26FEEb64F039a2c41296FcB3f5640")

Các giá trị báo giá được lấy từ pool Uniswap 3 USDC/WETH tại địa chỉ 0x88e6A0c2dDD26FEEb64F039a2c41296FcB3f5640 (opens in a new tab). Địa chỉ này đã ở dạng checksum, nhưng tốt hơn là sử dụng Web3.to_checksum_address (opens in a new tab) để làm cho mã có thể tái sử dụng.

Đây là các Giao diện nhị phân ứng dụng (ABI) (opens in a new tab) cho hai hợp đồng mà chúng ta cần liên hệ. Để giữ cho mã ngắn gọn, chúng tôi chỉ bao gồm các hàm mà chúng tôi cần gọi.

w3 = Web3(Web3.HTTPProvider(MAINNET_URL))

Khởi tạo thư viện Web3 (opens in a new tab) và kết nối với một nút Ethereum.

@dataclass(frozen=True)
class ERC20Token:
    address: str
    symbol: str
    decimals: int
    contract: Contract

Đây là một cách để tạo một lớp dữ liệu trong Python. Kiểu dữ liệu Hợp đồng (opens in a new tab) được sử dụng để kết nối với hợp đồng. Lưu ý (frozen=True). Trong Python, các kiểu dữ liệu boolean (opens in a new tab) được định nghĩa là True hoặc False, viết hoa. Lớp dữ liệu này là frozen, có nghĩa là các trường không thể bị sửa đổi.

Lưu ý phần thụt lề. Trái ngược với các ngôn ngữ có nguồn gốc từ C (opens in a new tab), Python sử dụng thụt lề để biểu thị các khối. Trình thông dịch Python biết rằng định nghĩa sau đây không phải là một phần của lớp dữ liệu này vì nó không bắt đầu ở cùng một mức thụt lề như các trường của lớp dữ liệu.

@dataclass(frozen=True)
class PoolInfo:
    address: str
    token0: ERC20Token
    token1: ERC20Token
    contract: Contract
    asset: str
    decimal_factor: Decimal = 1

Kiểu Decimal (opens in a new tab) được sử dụng để xử lý chính xác các phân số thập phân.

    def get_price(self, block: int) -> Decimal:

Đây là cách định nghĩa một hàm trong Python. Định nghĩa được thụt lề để cho thấy nó vẫn là một phần của PoolInfo.

Trong một hàm là một phần của lớp dữ liệu, tham số đầu tiên luôn là self, là thể hiện của lớp dữ liệu đã gọi ở đây. Ở đây có một tham số khác, đó là số khối.

        assert block <= w3.eth.block_number, "Block is in the future"

Nếu chúng ta có thể đọc được tương lai, chúng ta sẽ không cần AI để giao dịch.

        sqrt_price_x96 = Decimal(self.contract.functions.slot0().call(block_identifier=block)[0])

Cú pháp để gọi một hàm trên Máy chủ ảo Ethereum (EVM) từ Web3 là: <đối tượng hợp đồng>.functions.<tên hàm>().call(<tham số>). Các tham số có thể là tham số của hàm EVM (nếu có; ở đây không có) hoặc tham số được đặt tên (opens in a new tab) để sửa đổi hành vi của chuỗi khối. Ở đây chúng tôi sử dụng một tham số, block_identifier, để chỉ định số khối mà chúng tôi muốn chạy trong đó.

Kết quả là cấu trúc này, ở dạng mảng (opens in a new tab). Giá trị đầu tiên là một hàm của tỷ giá hối đoái giữa hai token.

        raw_price = (sqrt_price_x96 / Decimal(2**96)) ** 2

Để giảm các phép tính trên chuỗi, Uniswap v3 không lưu trữ hệ số trao đổi thực tế mà là căn bậc hai của nó. Bởi vì Máy chủ ảo Ethereum (EVM) không hỗ trợ toán học dấu phẩy động hoặc phân số, thay vì giá trị thực, phản hồi là price&#x22C5296

         # (token1 per token0)
        return 1/(raw_price * self.decimal_factor)

Giá thô chúng ta nhận được là số lượng token0 mà chúng ta nhận được cho mỗi token1. Trong pool của chúng tôi, token0 là USDC (stablecoin có giá trị tương đương đô la Mỹ) và token1 là WETH (opens in a new tab). Giá trị mà chúng ta thực sự muốn là số đô la cho mỗi WETH, không phải là nghịch đảo.

Hệ số thập phân là tỷ lệ giữa các hệ số thập phân (opens in a new tab) của hai token.

@dataclass(frozen=True)
class Quote:
    timestamp: str
    price: Decimal
    asset: str

Lớp dữ liệu này đại diện cho một báo giá: giá của một tài sản cụ thể tại một thời điểm nhất định. Tại thời điểm này, trường asset không liên quan vì chúng tôi sử dụng một pool duy nhất và do đó có một tài sản duy nhất. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ thêm nhiều tài sản hơn sau này.

Hàm này nhận một địa chỉ và trả về thông tin về hợp đồng token tại địa chỉ đó. Để tạo một Hợp đồng Web3 (opens in a new tab) mới, chúng tôi cung cấp địa chỉ và Giao diện nhị phân ứng dụng (ABI) cho w3.eth.contract.

Hàm này trả về mọi thứ chúng ta cần về một pool cụ thể (opens in a new tab). Cú pháp f"<string>" là một chuỗi được định dạng (opens in a new tab).

def get_quote(pool: PoolInfo, block_number: int = None) -> Quote:

Nhận một đối tượng Quote. Giá trị mặc định cho block_number là None (không có giá trị).

    if block_number is None:
        block_number = w3.eth.block_number

Nếu không chỉ định số khối, hãy sử dụng w3.eth.block_number, là số khối mới nhất. Đây là cú pháp cho câu lệnh if (opens in a new tab).

Có vẻ như sẽ tốt hơn nếu chỉ đặt giá trị mặc định thành w3.eth.block_number, nhưng điều đó không hoạt động tốt vì nó sẽ là số khối tại thời điểm hàm được định nghĩa. Trong một tác tử chạy dài, đây sẽ là một vấn đề.

    block = w3.eth.get_block(block_number)
    price = pool.get_price(block_number)
    return Quote(
        timestamp=datetime.fromtimestamp(block.timestamp, timezone.utc).isoformat(),
        price=price.quantize(Decimal("0.01")),
        asset=pool.asset
    )

Sử dụng thư viện datetime (opens in a new tab) để định dạng nó thành một định dạng có thể đọc được cho con người và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Sử dụng Decimal.quantize (opens in a new tab) để làm tròn giá trị đến hai chữ số thập phân.

def get_quotes(pool: PoolInfo, start_block: int, end_block: int, step: int) -> list[Quote]:

Trong Python, bạn định nghĩa một danh sách (opens in a new tab) chỉ có thể chứa một loại cụ thể bằng cách sử dụng list[<type>].

    quotes = []
    for block in range(start_block, end_block + 1, step):

Trong Python, một vòng lặp for (opens in a new tab) thường lặp qua một danh sách. Danh sách các số khối để tìm báo giá đến từ range (opens in a new tab).

        quote = get_quote(pool, block)
        quotes.append(quote)
    return quotes

Với mỗi số khối, lấy một đối tượng Quote và thêm nó vào danh sách quotes. Sau đó trả về danh sách đó.

Đây là mã chính của kịch bản. Đọc thông tin pool, lấy mười hai báo giá và pprint (opens in a new tab) chúng.

Tạo một lời nhắc

Tiếp theo, chúng ta cần chuyển đổi danh sách báo giá này thành một lời nhắc cho LLM và nhận được một giá trị tương lai dự kiến.

git checkout 03-create-prompt
uv run agent.py

Đầu ra bây giờ sẽ là một lời nhắc cho LLM, tương tự như:

Lưu ý rằng có báo giá cho hai tài sản ở đây, WETH/USDC và WBTC/WETH. Thêm báo giá từ một tài sản khác có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán.

Lời nhắc trông như thế nào

Lời nhắc này chứa ba phần, khá phổ biến trong các lời nhắc LLM.

  1. Thông tin. Các LLM có rất nhiều thông tin từ quá trình đào tạo của chúng, nhưng chúng thường không có thông tin mới nhất. Đây là lý do chúng tôi cần lấy các báo giá mới nhất ở đây. Việc thêm thông tin vào một lời nhắc được gọi là tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) (opens in a new tab).

  2. Câu hỏi thực tế. Đây là những gì chúng tôi muốn biết.

  3. Hướng dẫn định dạng đầu ra. Thông thường, một LLM sẽ cho chúng ta một ước tính kèm theo giải thích về cách nó đi đến kết quả đó. Điều này tốt hơn cho con người, nhưng một chương trình máy tính chỉ cần kết quả cuối cùng.

Giải thích mã

Đây là mã mới.

from datetime import datetime, timezone, timedelta

Chúng ta cần cung cấp cho LLM thời gian mà chúng ta muốn ước tính. Để có được thời gian "n phút/giờ/ngày" trong tương lai, chúng ta sử dụng lớp timedelta (opens in a new tab).

# The addresses of the pools we're reading
WETHUSDC_ADDRESS = Web3.to_checksum_address("0x88e6A0c2dDD26FEEb64F039a2c41296FcB3f5640")
WETHWBTC_ADDRESS = Web3.to_checksum_address("0xCBCdF9626bC03E24f779434178A73a0B4bad62eD")

Chúng ta có hai pool cần đọc.

Trong pool WETH/USDC, chúng tôi muốn biết chúng tôi cần bao nhiêu token0 (USDC) để mua một token1 (WETH). Trong pool WETH/WBTC, chúng tôi muốn biết chúng tôi cần bao nhiêu token1 (WETH) để mua một token0 (WBTC, là Bitcoin được bọc). Chúng ta cần theo dõi xem tỷ lệ của pool có cần được đảo ngược hay không.

Để biết một pool có cần được đảo ngược hay không, chúng ta nhận nó làm đầu vào cho read_pool. Ngoài ra, biểu tượng tài sản cần được thiết lập chính xác.

Cú pháp <a> if <b> else <c> là tương đương trong Python của toán tử điều kiện ba ngôi (opens in a new tab), mà trong một ngôn ngữ có nguồn gốc từ C sẽ là <b> ? <a> : <c>.

def format_quotes(quotes: list[Quote]) -> str:
    result = f"Asset: {quotes[0].asset}\n"
    for quote in quotes:
        result += f"\t{quote.timestamp[0:16]} {quote.price.quantize(Decimal('0.01'), rounding=ROUND_HALF_UP)}\n"
    return result

Hàm này xây dựng một chuỗi định dạng một danh sách các đối tượng Quote, giả sử tất cả chúng đều áp dụng cho cùng một tài sản.

def make_prompt(quotes: list[list[Quote]], expected_time: str, asset: str) -> str:
    return f"""

Trong Python, các chuỗi ký tự nhiều dòng (opens in a new tab) được viết là """ .... """.

Given these quotes:
{
    functools.reduce(lambda acc, q: acc + '\n' + q,
        map(lambda q: format_quotes(q), quotes))
}

Ở đây, chúng tôi sử dụng mẫu MapReduce (opens in a new tab) để tạo một chuỗi cho mỗi danh sách báo giá với format_quotes, sau đó rút gọn chúng thành một chuỗi duy nhất để sử dụng trong lời nhắc.

What would you expect the value for {asset} to be at time {expected_time}?

Provide your answer as a single number rounded to two decimal places,
without any other text.
    """

Phần còn lại của lời nhắc như mong đợi.

Xem xét hai pool và lấy báo giá từ cả hai.

future_time = (datetime.now(timezone.utc) + timedelta(days=1)).isoformat()[0:16]

print(make_prompt(wethusdc_quotes + wethwbtc_quotes, future_time, wethusdc_pool.asset))

Xác định thời điểm trong tương lai mà chúng ta muốn ước tính và tạo lời nhắc.

Giao tiếp với một LLM

Tiếp theo, chúng tôi nhắc một LLM thực tế và nhận được một giá trị tương lai dự kiến. Tôi đã viết chương trình này bằng OpenAI, vì vậy nếu bạn muốn sử dụng một nhà cung cấp khác, bạn sẽ cần phải điều chỉnh nó.

  1. Nhận một tài khoản OpenAI (opens in a new tab)

  2. Nạp tiền vào tài khoản (opens in a new tab)—số tiền tối thiểu tại thời điểm viết bài là 5 đô la

  3. Tạo khóa API (opens in a new tab)

  4. Trong dòng lệnh, xuất khóa API để chương trình của bạn có thể sử dụng nó

    export OPENAI_API_KEY=sk-<the rest of the key goes here>

  5. Thanh toán và chạy tác tử

    git checkout 04-interface-llm
uv run agent.py

Đây là mã mới.

from openai import OpenAI

open_ai = OpenAI()  # The client reads the OPENAI_API_KEY environment variable

Nhập và khởi tạo API OpenAI.

response = open_ai.chat.completions.create(
    model="gpt-4-turbo",
    messages=[
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
    temperature=0.0,
    max_tokens=16,
)

Gọi API OpenAI (open_ai.chat.completions.create) để tạo phản hồi.

Xuất giá và đưa ra khuyến nghị mua hoặc bán.

Kiểm tra các dự đoán

Bây giờ chúng ta có thể tạo ra các dự đoán, chúng ta cũng có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để đánh giá xem chúng ta có tạo ra các dự đoán hữu ích hay không.

uv run test-predictor.py

Kết quả mong đợi tương tự như:

Hầu hết trình kiểm tra giống hệt với tác tử, nhưng đây là những phần mới hoặc đã được sửa đổi.

Chúng tôi xem xét lại CYCLES_FOR_TEST (được chỉ định là 40 ở đây) ngày.

# Create predictions and check them against real history

total_error = Decimal(0)
changes = []

Có hai loại lỗi mà chúng tôi quan tâm. Thứ nhất, total_error, chỉ đơn giản là tổng các lỗi mà trình dự đoán đã mắc phải.

Để hiểu được thứ hai, changes, chúng ta cần nhớ mục đích của tác tử. Đó không phải là để dự đoán tỷ lệ WETH/USDC (giá ETH). Đó là để đưa ra các khuyến nghị bán và mua. Nếu giá hiện tại là 2000 đô la và nó dự đoán là 2010 đô la vào ngày mai, chúng tôi không phiền nếu kết quả thực tế là 2020 đô la và chúng tôi kiếm được thêm tiền. Nhưng chúng tôi có phiền nếu nó dự đoán là 2010 đô la và mua ETH dựa trên khuyến nghị đó, và giá giảm xuống còn 1990 đô la.

for index in range(0,len(wethusdc_quotes)-CYCLES_BACK):

Chúng ta chỉ có thể xem xét các trường hợp có sẵn lịch sử hoàn chỉnh (các giá trị được sử dụng để dự đoán và giá trị thực tế để so sánh với nó). Điều này có nghĩa là trường hợp mới nhất phải là trường hợp bắt đầu cách đây CYCLES_BACK.

    wethusdc_slice = wethusdc_quotes[index:index+CYCLES_BACK]
    wethwbtc_slice = wethwbtc_quotes[index:index+CYCLES_BACK]

Sử dụng các lát cắt (opens in a new tab) để có được cùng số lượng mẫu với số lượng mà tác tử sử dụng. Mã giữa đây và phân đoạn tiếp theo là cùng một mã nhận dự đoán mà chúng tôi có trong tác tử.

    predicted_price = Decimal(response.choices[0].message.content.strip())
    real_price = wethusdc_quotes[index+CYCLES_BACK].price
    prediction_time_price = wethusdc_quotes[index+CYCLES_BACK-1].price

Lấy giá dự đoán, giá thực tế và giá tại thời điểm dự đoán. Chúng ta cần giá tại thời điểm dự đoán để xác định xem khuyến nghị là mua hay bán.

    error = abs(predicted_price - real_price)
    total_error += error
    print (f"Prediction for {prediction_time}: predicted {predicted_price} USD, real {real_price} USD, error {error} USD")

Tính toán lỗi và cộng nó vào tổng.

    recomended_action = 'buy' if predicted_price > prediction_time_price else 'sell'
    price_increase = real_price - prediction_time_price
    changes.append(price_increase if recomended_action == 'buy' else -price_increase)

Đối với changes, chúng tôi muốn tác động tiền tệ của việc mua hoặc bán một ETH. Vì vậy, trước tiên, chúng ta cần xác định khuyến nghị, sau đó đánh giá giá thực tế đã thay đổi như thế nào và liệu khuyến nghị đó có kiếm được tiền (thay đổi tích cực) hay tốn tiền (thay đổi tiêu cực) hay không.

print (f"Mean prediction error over {len(wethusdc_quotes)-CYCLES_BACK} predictions: {total_error / Decimal(len(wethusdc_quotes)-CYCLES_BACK)} USD")

length_changes = Decimal(len(changes))
mean_change = sum(changes, Decimal(0)) / length_changes
print (f"Mean change per recommendation: {mean_change} USD")
var = sum((x - mean_change) ** 2 for x in changes) / length_changes
print (f"Standard variance of changes: {var.sqrt().quantize(Decimal("0.01"))} USD")

Báo cáo kết quả.

print (f"Profitable days: {len(list(filter(lambda x: x > 0, changes)))/length_changes:.2%}")
print (f"Losing days: {len(list(filter(lambda x: x < 0, changes)))/length_changes:.2%}")

Sử dụng filter (opens in a new tab) để đếm số ngày có lãi và số ngày tốn kém. Kết quả là một đối tượng bộ lọc, chúng ta cần chuyển đổi nó thành một danh sách để lấy độ dài.

Gửi giao dịch

Bây giờ chúng ta cần thực sự gửi giao dịch. Tuy nhiên, tôi không muốn tiêu tiền thật vào thời điểm này, trước khi hệ thống được chứng minh. Thay vào đó, chúng tôi sẽ tạo một bản phân nhánh cục bộ của mạng chính và "giao dịch" trên mạng đó.

Đây là các bước để tạo một bản phân nhánh cục bộ và cho phép giao dịch.

  1. Cài đặt Foundry (opens in a new tab)

  2. Bắt đầu anvil (opens in a new tab)

    anvil --fork-url https://eth.drpc.org --block-time 12

    anvil đang lắng nghe trên URL mặc định cho Foundry, http://localhost:8545 (opens in a new tab), vì vậy chúng tôi không cần chỉ định URL cho lệnh cast (opens in a new tab) mà chúng tôi sử dụng để thao tác chuỗi khối.

  3. Khi chạy trong anvil, có mười tài khoản thử nghiệm có ETH—thiết lập các biến môi trường cho tài khoản đầu tiên

    PRIVATE_KEY=0xac0974bec39a17e36ba4a6b4d238ff944bacb478cbed5efcae784d7bf4f2ff80
ADDRESS=`cast wallet address $PRIVATE_KEY`

  4. Đây là các hợp đồng chúng ta cần sử dụng. SwapRouter (opens in a new tab) là hợp đồng Uniswap v3 mà chúng tôi sử dụng để thực sự giao dịch. Chúng tôi có thể giao dịch trực tiếp thông qua pool, nhưng cách này dễ dàng hơn nhiều.

    Hai biến dưới cùng là các đường dẫn Uniswap v3 cần thiết để hoán đổi giữa WETH và USDC.

    WETH_ADDRESS=0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2
USDC_ADDRESS=0xA0b86991c6218b36c1d19D4a2e9Eb0cE3606eB48
POOL_ADDRESS=0x88e6A0c2dDD26FEEb64F039a2c41296FcB3f5640
SWAP_ROUTER=0xE592427A0AEce92De3Edee1F18E0157C05861564
WETH_TO_USDC=0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc20001F4A0b86991c6218b36c1d19D4a2e9Eb0cE3606eB48
USDC_TO_WETH=0xA0b86991c6218b36c1d19D4a2e9Eb0cE3606eB480001F4C02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2

  5. Mỗi tài khoản thử nghiệm có 10.000 ETH. Sử dụng hợp đồng WETH để bọc 1000 ETH để có được 1000 WETH để giao dịch.

    cast send $WETH_ADDRESS "deposit()" --value 1000ether --private-key $PRIVATE_KEY

  6. Sử dụng SwapRouter để giao dịch 500 WETH lấy USDC.

    cast send $WETH_ADDRESS "approve(address,uint256)" $SWAP_ROUTER 500ether --private-key $PRIVATE_KEY
MAXINT=`cast max-int uint256`
cast send $SWAP_ROUTER \
    "exactInput((bytes,address,uint256,uint256,uint256))" \
    "($WETH_TO_USDC,$ADDRESS,$MAXINT,500ether,1000000)" \
    --private-key $PRIVATE_KEY

    Lệnh gọi approve tạo ra một khoản trợ cấp cho phép SwapRouter chi tiêu một số token của chúng tôi. Các hợp đồng không thể giám sát các sự kiện, vì vậy nếu chúng tôi chuyển token trực tiếp đến hợp đồng SwapRouter, nó sẽ không biết rằng nó đã được thanh toán. Thay vào đó, chúng tôi cho phép hợp đồng SwapRouter chi tiêu một số tiền nhất định, và sau đó SwapRouter sẽ thực hiện điều đó. Điều này được thực hiện thông qua một hàm được gọi bởi SwapRouter, vì vậy nó biết liệu nó có thành công hay không.

  7. Xác minh bạn có đủ cả hai loại token.

    cast call $WETH_ADDRESS "balanceOf(address)" $ADDRESS | cast from-wei
echo `cast call $USDC_ADDRESS "balanceOf(address)" $ADDRESS | cast to-dec`/10^6 | bc

Bây giờ chúng ta đã có WETH và USDC, chúng ta có thể thực sự chạy tác tử.

git checkout 05-trade
uv run agent.py

Đầu ra sẽ trông tương tự như:

Để thực sự sử dụng nó, bạn cần một vài thay đổi nhỏ.

  • Trong dòng 14, thay đổi MAINNET_URL thành một điểm truy cập thực, chẳng hạn như https://eth.drpc.org
  • Trong dòng 28, thay đổi PRIVATE_KEY thành khóa riêng tư của riêng bạn
  • Trừ khi bạn rất giàu có và có thể mua hoặc bán 1 ETH mỗi ngày cho một tác tử chưa được chứng minh, bạn có thể muốn thay đổi 29 để giảm WETH_TRADE_AMOUNT

Giải thích mã

Đây là mã mới.

SWAP_ROUTER_ADDRESS=Web3.to_checksum_address("0xE592427A0AEce92De3Edee1F18E0157C05861564")
WETH_TO_USDC=bytes.fromhex("C02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc20001F4A0b86991c6218b36c1d19D4a2e9Eb0cE3606eB48")
USDC_TO_WETH=bytes.fromhex("A0b86991c6218b36c1d19D4a2e9Eb0cE3606eB480001F4C02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2")
PRIVATE_KEY="0xac0974bec39a17e36ba4a6b4d238ff944bacb478cbed5efcae784d7bf4f2ff80"

Các biến tương tự chúng ta đã sử dụng trong bước 4.

WETH_TRADE_AMOUNT=1

Số tiền để giao dịch.

ERC20_ABI = [
    { "name": "symbol", ... },
    { "name": "decimals", ... },
    { "name": "balanceOf", ...},
    { "name": "approve", ...}
]

Để thực sự giao dịch, chúng ta cần hàm approve. Chúng tôi cũng muốn hiển thị số dư trước và sau, vì vậy chúng tôi cũng cần balanceOf.

SWAP_ROUTER_ABI = [
  { "name": "exactInput", ...},
]

Trong SwapRouter ABI, chúng ta chỉ cần exactInput. Có một hàm liên quan, exactOutput, chúng ta có thể sử dụng để mua chính xác một WETH, nhưng để đơn giản, chúng ta chỉ sử dụng exactInput trong cả hai trường hợp.

account = w3.eth.account.from_key(PRIVATE_KEY)
swap_router = w3.eth.contract(
    address=SWAP_ROUTER_ADDRESS,
    abi=SWAP_ROUTER_ABI
)

Các định nghĩa Web3 cho tài khoản (opens in a new tab) và hợp đồng SwapRouter.

def txn_params() -> dict:
    return {
        "from": account.address,
        "value": 0,
        "gas": 300000,
        "nonce": w3.eth.get_transaction_count(account.address),
    }

Các tham số giao dịch. Chúng ta cần một hàm ở đây vì nonce (opens in a new tab) phải thay đổi mỗi lần.

def approve_token(contract: Contract, amount: int):

Phê duyệt một khoản trợ cấp token cho SwapRouter.

    txn = contract.functions.approve(SWAP_ROUTER_ADDRESS, amount).build_transaction(txn_params())
    signed_txn = w3.eth.account.sign_transaction(txn, private_key=PRIVATE_KEY)
    tx_hash = w3.eth.send_raw_transaction(signed_txn.raw_transaction)

Đây là cách chúng tôi gửi một giao dịch trong Web3. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng đối tượng Hợp đồng (opens in a new tab) để xây dựng giao dịch. Sau đó, chúng tôi sử dụng web3.eth.account.sign_transaction (opens in a new tab) để ký giao dịch, sử dụng PRIVATE_KEY. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng w3.eth.send_raw_transaction (opens in a new tab) để gửi giao dịch.

    print(f"Approve transaction sent: {tx_hash.hex()}")
    w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
    print("Approve transaction mined.")

w3.eth.wait_for_transaction_receipt (opens in a new tab) chờ cho đến khi giao dịch được khai thác. Nó trả về biên lai nếu cần.

SELL_PARAMS = {
    "path": WETH_TO_USDC,
    "recipient": account.address,
    "deadline": 2**256 - 1,
    "amountIn": WETH_TRADE_AMOUNT * 10 ** wethusdc_pool.token1.decimals,
    "amountOutMinimum": 0,
}

Đây là các tham số khi bán WETH.

def make_buy_params(quote: Quote) -> dict:
    return {
        "path": USDC_TO_WETH,
        "recipient": account.address,
        "deadline": 2**256 - 1,
        "amountIn": int(quote.price*WETH_TRADE_AMOUNT) * 10**wethusdc_pool.token0.decimals,
        "amountOutMinimum": 0,
    }

Trái ngược với SELL_PARAMS, các tham số mua có thể thay đổi. Số tiền đầu vào là chi phí của 1 WETH, có sẵn trong quote.

Các hàm buy() và sell() gần như giống hệt nhau. Đầu tiên, chúng tôi phê duyệt một khoản trợ cấp đủ cho SwapRouter, và sau đó chúng tôi gọi nó với đường dẫn và số tiền chính xác.

def balances():
    token0_balance = wethusdc_pool.token0.contract.functions.balanceOf(account.address).call()
    token1_balance = wethusdc_pool.token1.contract.functions.balanceOf(account.address).call()

    print(f"{wethusdc_pool.token0.symbol} Balance: {Decimal(token0_balance) / Decimal(10 ** wethusdc_pool.token0.decimals)}")
    print(f"{wethusdc_pool.token1.symbol} Balance: {Decimal(token1_balance) / Decimal(10 ** wethusdc_pool.token1.decimals)}")

Báo cáo số dư người dùng bằng cả hai loại tiền tệ.

Tác tử này hiện chỉ hoạt động một lần. Tuy nhiên, bạn có thể thay đổi nó để hoạt động liên tục bằng cách chạy nó từ crontab (opens in a new tab) hoặc bằng cách bọc các dòng 368-400 trong một vòng lặp và sử dụng time.sleep (opens in a new tab) để đợi cho đến khi đến lúc cho chu kỳ tiếp theo.

Các cải tiến có thể có

Đây không phải là một phiên bản sản xuất đầy đủ; nó chỉ là một ví dụ để dạy những điều cơ bản. Đây là một số ý tưởng để cải tiến.

Giao dịch thông minh hơn

Có hai sự thật quan trọng mà tác tử bỏ qua khi quyết định phải làm gì.

  • Mức độ thay đổi dự kiến. Tác tử bán một lượng WETH cố định nếu giá dự kiến sẽ giảm, bất kể mức độ giảm. Có thể cho rằng, sẽ tốt hơn nếu bỏ qua những thay đổi nhỏ và bán dựa trên mức độ chúng ta mong đợi giá sẽ giảm.
  • Danh mục đầu tư hiện tại. Nếu 10% danh mục đầu tư của bạn là WETH và bạn nghĩ rằng giá sẽ tăng, có lẽ nên mua thêm. Nhưng nếu 90% danh mục đầu tư của bạn là WETH, bạn có thể đã đủ rủi ro và không cần phải mua thêm. Điều ngược lại cũng đúng nếu bạn mong đợi giá sẽ giảm.

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn muốn giữ bí mật chiến lược giao dịch của mình?

Các nhà cung cấp AI có thể thấy các truy vấn bạn gửi đến LLM của họ, điều này có thể làm lộ hệ thống giao dịch thiên tài mà bạn đã phát triển với tác tử của mình. Một hệ thống giao dịch mà quá nhiều người sử dụng là vô giá trị vì quá nhiều người cố gắng mua khi bạn muốn mua (và giá tăng lên) và cố gắng bán khi bạn muốn bán (và giá giảm xuống).

Bạn có thể chạy một LLM cục bộ, ví dụ, bằng cách sử dụng LM-Studio (opens in a new tab), để tránh vấn đề này.

Từ bot AI đến tác tử AI

Bạn có thể đưa ra một trường hợp tốt rằng đây là một bot AI, không phải là một tác tử AI. Nó thực hiện một chiến lược tương đối đơn giản dựa trên thông tin được xác định trước. Chúng ta có thể kích hoạt khả năng tự cải thiện, ví dụ, bằng cách cung cấp một danh sách các pool Uniswap v3 và các giá trị mới nhất của chúng và hỏi sự kết hợp nào có giá trị dự đoán tốt nhất.

Bảo vệ chống trượt giá

Hiện tại không có bảo vệ chống trượt giá (opens in a new tab). Nếu báo giá hiện tại là 2000 đô la và giá dự kiến là 2100 đô la, tác tử sẽ mua. Tuy nhiên, nếu trước khi tác tử mua, chi phí tăng lên 2200 đô la, thì không còn ý nghĩa gì để mua nữa.

Để thực hiện bảo vệ chống trượt giá, hãy chỉ định một giá trị amountOutMinimum trong các dòng 325 và 334 của agent.py (opens in a new tab).

Kết luận

Hy vọng rằng bây giờ bạn đã biết đủ để bắt đầu với các tác tử AI. Đây không phải là một cái nhìn tổng quan toàn diện về chủ đề này; có cả những cuốn sách dành riêng cho điều đó, nhưng điều này là đủ để bạn bắt đầu. Chúc may mắn!

Xem thêm công việc của tôi tại đây (opens in a new tab).

Cập nhật trang lần cuối: 3 tháng 3, 2026

qbzztq (opens in a new tab)
OP
wackeroww (opens in a new tab)
+1

Hướng dẫn này có hữu ích không?