取引論文生成エージェントの構築：Arrays と Agent Stack を活用

本チュートリアルは、Circle Agent Wallet と USDC 決済、Arrays の市場データを組み合わせて、研究に基づいた取引論文を生成する AI 取引エージェントの構築方法を解説するものです。

従来の取引ワークフローでは、価格データ、ファンディングレート、建玉、トレーダーのポジション、トークンアンロックイベント、市場センチメント、流動性指標などを収集するために、複数のデータツールへの登録、API キー管理、クレジット購入、利用制限の確認、そして結果の手動統合が必要です。このプロセスは人間にとっても AI エージェントにとっても非効率です。Circle Agent Stack は、エージェントがデータサービスを発見し、支払いを行い、結果を利用し、予算内に収め、実行内容の証拠を返すことを可能にします。

チュートリアルでは、エージェントが単一の資産を対象に、Circle Agent Marketplace を通じて Arrays の市場データへの支払いを行い、強気の論証と弱気の論証、無効化条件、注意事項、支出ログを含む取引論文を返すワークフローを構築する方法を説明しています。テスト時点では、Arrays は 15 のマーケットプレイスサービスを公開しており、各サービスは Circle Gateway 経由で Base USDC による支払いに対応し、特定の市場シグナルを返すものでした。なお、価格・入力項目・提供状況は変わる可能性があるため、支払い前に最新のサービス条件を確認することが推奨されています。

この手法により、研究の各ステップ（使用したデータ、支払い済みサービス、消費した USDC 額）が追跡可能になります。また、データプロバイダーにとっては、人間向けのサブスクリプション販売に加え、エージェントが必要に応じて発見・支払いできる新たな流通経路となります。同様のパターンは、スポーツ・選挙・マクロ・暗号資産市場などを対象とした予測市場の研究にも拡張できます。