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TL;DR
Opus 5와 GPT-5.6 모델을 활용하여 Polymarket 예측 시장에서 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 AI 에이전트 대결 실험이 진행되었다. SerpApi를 통해 검색 엔진 결과 데이터가 구조화된 JSON 형식으로 에이전트에 주입되어, 모델이 편향 없이 객관적인 예측 확률을 산출하도록 스캐폴딩이 구성되었다. 실험 결과, Opus 5와 GPT-5.6은 서로 다른 예측 분포를 보였으며, 실제 시장 데이터와 비교하여 모델의 예측 성능이 검증되었다. AI 에이전트는 외부 도구를 활용해 복잡한 실시간 의사결정을 수행하는 워크플로를 구현한다.
챕터별 상세
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Polymarket 예측 대결 개요
Opus 5와 GPT-5.6 모델을 Polymarket 예측 시장 이벤트에 투입하여 성능을 비교하는 실험이 시작된다. 두 모델은 SerpApi를 활용해 실시간 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 예측 확률을 산출한다. 실험은 모델의 예측 정확도와 편향성을 평가하는 데 목적이 있다.
04:56
스캐폴딩 프레임워크 구축
AI 에이전트가 예측을 수행하기 위한 스캐폴딩 과정이 정의된다. 이벤트 선정, 데이터 수집, 확률 분포 산출, 결과 제출의 단계를 거치며, 모델이 시장 데이터에 편향되지 않도록 시장 정보를 제거한 질문이 구성된다. 각 모델은 독립적으로 연구를 수행하고 예측 확률을 제출한다.
스캐폴딩은 AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행할 때 필요한 단계별 가이드라인과 프레임워크를 의미한다.
07:39
SerpApi 활용 및 데이터 수집
SerpApi를 사용하여 검색 엔진 결과가 구조화된 JSON 데이터로 변환되어 에이전트에 제공된다. 이는 모델이 웹 검색 결과를 일관된 형식으로 처리하게 하여, 모델 간의 검색 성능 차이를 최소화하고 공정한 비교를 가능하게 한다. 검색 결과는 모델의 예측 근거로 활용된다.
SerpApi는 검색 엔진 결과를 구조화된 JSON 데이터로 제공하는 API 서비스이다.
08:53
에이전트 실행 및 예측 수행
Claude Code 에이전트를 사용하여 Opus 5와 GPT-5.6 모델이 실행된다. 각 모델은 instructions.md 파일을 읽고, SerpApi를 통해 실시간 데이터를 수집하여 예측 확률을 계산한다. 최종적으로 각 모델은 예측 결과를 JSON 형식으로 제출한다.
13:59
예측 결과 비교 및 분석
Opus 5와 GPT-5.6의 예측 결과가 비교 분석된다. 두 모델은 서울의 최저 기온과 연준의 금리 결정에 대해 서로 다른 확률 분포를 제시했다. 실험 결과는 모델의 예측 성향과 시장 데이터에 대한 반응을 보여주며, 향후 더 많은 모델을 포함한 대결로 확장될 예정이다.
언급된 리소스
DemoPolymarket
API DocsSerpApi
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 29.수집 2026. 07. 29.출처 타입 YOUTUBE
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