Anthropic 剛剛開源了他們工程師使用的 exact playbook

它解釋了如何建立生產用 AI 代理：
多代理系統、記憶層、協調器、情境工程。
大多數人像看其他隨意的 GitHub 倉庫一樣滑過它。
我沒有。
一天之內，我用一個任務建立了 3 個代理：
找到 Polymarket 錢包，這些錢包不是靠預測事件賺錢，而是利用結構來套利。
他們發現了 3 個地址。
每個都用相同的原理，只是在不同的市場上。
錢包 #1 - Elon Musk 推文市場
它買下所有 27 種可能結果，每個約 3¢。
結果：
贏得 27 種結果中的 7 種 → 仍然有利可圖。
僅一個系列就賺了 $2,270。
總損益：$130,000
錢包 #2 - 紐約氣溫市場
買下所有 9 種結果，每個約 6¢。
結果：
贏得 1 種結果 → 仍然有利可圖。
投資 $1,000 → $250 盈利
總損益：$75,000
一開始我無法理解數學。
然後我明白了。
如果一個市場有 10 種結果，每個價格 5¢，買下所有結果總共花費 50¢。
但贏的結果支付 $1.00。
不管哪個結果發生，你都賺。
你不需要預測。
你只需要所有概率之和 < 100¢ 的市場。
這不是賭博。
這是概率套利。
然後我加入了第 4 個代理。
建立在 LLM 作為裁判的原則上——一個不搜尋，只評估的代理。
它對：
• 回撤
• 穩定性
• 策略韌性
進行了壓力測試。
它選擇了這個錢包：

錢包 #3 — Trump Truth Social 發帖市場
策略：
以約 10¢ 買入所有可能的發帖範圍。
範例結果：
贏得 6 種結果中的 3 種 → 仍然有利可圖。
每日盈利：$674 – $1,100
沒有預測。
沒有新聞。
沒有運氣。
裁判代理選擇這個錢包，不是因為它賺得最多，而是因為策略最穩定。
天氣可能劇烈變化。
推文數量難以預測。
但特朗普的發帖頻率在統計上是一致的——因為特朗普就像特朗普一樣行事。
所以我連接了一個跟單交易機器人，開始鏡像每筆交易：

現在我不：
• 分析市場
• 計算概率
• 跟蹤新聞
三個代理找到了策略。
第四個選擇了最好的那個。
機器人只是複製它。
Anthropic 給了每個人相同的工具。
唯一的問題是你用它們建造什麼。