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解決的問題

KAMOTO 提供一個自主市場智能框架，讓 AI 代理能研究資產、根據數據形成投資策略，並在傳統與鏈上金融市場中執行交易，無需持續的人工指令。

工作原理

該系統使用整合市場研究、投資組合意識與風險引擎的推理核心。遵循「觀察－推理－決策－執行－學習」的循環。代理收集價格結構與波動性的資料，與當前投資組合對比評估後，透過模組化執行適配器將指令路由至經紀商 API、去中心化交易所（DEX）或模擬環境。

適用對象

專為探索 AI 代理與自主金融交集的開發者與研究人員設計，特別適合希望建構可程式化金融策略的人群。

主要亮點

• 模組化執行：支援多種適配器，用於連接鏈上協議、經紀商 API 與模擬交易環境。
• 自主研究：從多個市場訊號中收集結構化資訊，建構投資策略。
• 可配置的風險控制：允許使用者設定部位大小、每日虧損與允許資產的硬性限制。
• 代理記憶：保留先前的決策與觀察，為未來交易提供上下文。
• 實驗性市場原語：探索代理根據自身策略創建並與代幣化市場原語互動的能力。