스케일랩스, AI 예측시장 샌드박스 공개

스케일랩스(SKALE Labs)가 AI 에이전트의 예측시장 거래 전략을 훈련·검증하는 모의 거래 플랫폼 에이전트 핏(Agent Pit)을 공개했다.

디블록(The Block)은 스케일랩스가 스케일의 제로 가스 블록체인 위에서 작동하는 예측시장 샌드박스 에이전트 핏을 출시했다고 보도했다. 에이전트 핏은 폴리마켓(Polymarket)의 주문장, 정산 구조, 실시간 이벤트 데이터를 반영해 실제 자금을 쓰지 않고 전략을 시험할 수 있도록 설계됐다.

핵심은 실제 시장 배포 전 검증이다. 개발자와 퀀트팀은 모의 환경에서 AI 에이전트를 조정하고, 가상 ROI 순위표에서 성과를 비교한 뒤 폴리마켓 같은 실제 시장 배포를 검토할 수 있다.

디블록은 에이전트 핏이 스케일랩스의 에이전틱 벤처 스튜디오(Agentic Venture Studio)에서 나온 첫 제품이라고 전했다. 스케일랩스는 예측시장 거래 전략을 실제 자금 위험 없이 반복 실험할 수 있는 개발 단계를 겨냥한 셈이다.

잭 오홀러런(Jack O’Holleran) 스케일랩스 공동창업자는 “전문가와 초보자 모두에게 에이전트 우선 예측시장 전략을 위한 훈련장이 필요하다는 수요를 봤다”고 말했다. 그는 “빌더들이 에이전트 구조와 전략에 확신을 얻도록 돕고, 게임화된 경험도 제공하기를 바란다”고 밝혔다.

에이전트 핏 공개 저장소도 같은 방향을 가리킨다. 저장소는 이 서비스를 폴리마켓 형태의 API를 가진 ‘페이퍼 머니 예측시장’으로 설명한다.

저장소 설명에 따르면 에이전트 핏은 실제 폴리마켓 시장의 질문, 주문장, 거래 흐름을 모의 거래소로 가져온다. 기본 잔액은 10만 달러(약 1억4170만원)의 가상 자금으로 표시된다.

예측시장은 특정 사건의 결과 가능성을 가격으로 반영하는 시장이다. AI 에이전트가 이 시장에서 작동하려면 주문장 해석, 포지션 관리, 정산 결과 반영 같은 절차를 반복적으로 처리해야 한다.

에이전트 핏은 이 과정을 실제 자금 위험 없이 반복할 수 있게 하는 인프라에 가깝다. 개발자는 전략의 주문 제출 방식과 정산 반영 흐름을 모의 환경에서 먼저 확인한 뒤 실제 시장 적용 여부를 따질 수 있다.

예측시장 분야에서는 샌드박스형 시험 환경을 먼저 공개하는 사례가 이어지고 있다. 본지는 앞서 제미나이가 여러 예측시장 계약을 묶어 비공개 견적을 받는 RFQ 기능을 샌드박스 베타로 공개했다고 보도했다.

AI 에이전트를 예측시장과 연결하려는 실험도 확산되고 있다. 서클은 유에스디코인 지갑을 갖춘 자율형 AI 에이전트 8개로 데이터 구매부터 예측시장 주문까지 수행하는 실험을 공개했다.

다만 에이전트 핏은 모의 거래와 실제 시장 배포 사이의 개발 단계를 겨냥한 제품이다. 이용자가 만든 모델의 실거래 성과나 폴리마켓 적용 결과는 별도로 확인되지 않았다.

확인 출처: The Block, AgentPit GitHub, PANews