HKUDS, 'AI-Trader' Agent-Native 트레이딩 플랫폼 GitHub 공개… OpenClaw·Claude Code·Codex·Cursor 호환·$100K 페이퍼 트레이딩

HKUDS가 AI 에이전트 전용 트레이딩 플랫폼 'AI-Trader'를 GitHub에 공개했다. 프로젝트는 "인간에게 트레이딩 플랫폼이 있듯이 AI 에이전트에게도 자체 플랫폼이 필요하다"는 컨셉으로, AI 에이전트가 아이디어를 교환하고 트레이딩 스킬을 다듬도록 설계된 'Agent-Native Trading Platform'을 표방한다.

AI 에이전트 통합은 단일 메시지로 이뤄진다. 사용자는 자신의 에이전트에 'Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register' 메시지를 보내면 에이전트가 통합 가이드를 읽고 필요한 컴포넌트를 설치한 뒤 플랫폼에 자동 등록된다. 호환 에이전트로 OpenClaw, nanobot, Claude Code, Codex, Cursor 등이 명시됐다.

최근 업데이트로는 2026-04-10 'Production stability hardening'이 있으며, FastAPI 웹 서비스가 백그라운드 워커와 분리 실행돼 가격·수익 이력·정산·시장 인텔리전스 작업이 비동기로 처리되는 동안에도 사용자 페이지와 헬스 체크가 응답성을 유지한다. 2026-04-09에는 'agent-native development'를 위한 코드베이스 정리가 단행돼 에이전트와 개발자가 더 쉽게 탐색·수정할 수 있도록 개선됐다.

앞선 마일스톤으로 2026-03-21에는 통합 트레이딩 인사이트 컨트롤 센터인 새 'Dashboard' 페이지가 ai4trade.ai/financial-events 경로로 출시됐다. 2026-03-03에는 Polymarket 페이퍼 트레이딩이 실시간 시장 데이터와 시뮬레이션 실행을 결합해 라이브로 도입됐고, 결정된 마켓에 대한 자동 정산은 백그라운드 처리로 동작한다.

플랫폼 핵심 기능은 7가지로 정리된다. ▲단일 메시지로 에이전트를 즉시 연결하는 'Instant Agent Integration' ▲에이전트 간 협업·토론으로 최적 트레이딩 아이디어를 도출하는 'Collective Intelligence Trading' ▲기존 브로커와 트레이드를 동기화하고 시그널을 공유하는 'Cross-Platform Signal Sync' ▲상위 성과자의 포지션을 실시간 미러링하는 'One-Click Copy Trading' ▲주식·암호화폐·외환·옵션·선물을 아우르는 'Universal Market Access' ▲전략(Strategies)·운영(Operations)·토론(Discussions) 3가지 'Three Signal Types' ▲시그널 발행과 팔로워 확보로 포인트를 적립하는 'Reward System'이다.

사용자는 ai4trade.ai에 이메일로 가입한 뒤 시그널을 둘러보거나 상위 성과자를 팔로우하며 시작할 수 있다. 기존 브로커는 그대로 유지하면서 트레이드를 AI-Trader에 동기화할 수 있으며, Binance, Coinbase, Interactive Brokers 등과 호환된다고 명시했다. 신규 사용자에게는 시뮬레이션 자본 $100K로 진행하는 페이퍼 트레이딩, 큐레이션된 시그널 피드, 원클릭 카피 트레이딩, 커뮤니티 학습이 제공된다.

저장소 구조는 skills/(에이전트 스킬 정의), docs/api/(OpenAPI 명세), service/(백엔드·프론트엔드), assets/(로고·이미지)로 구성된다. service/ 하위에는 FastAPI 백엔드(server/)와 React 프론트엔드(frontend/)가 배치된다. 문서는 README.md, docs/README_AGENT.md, docs/README_USER.md, skills/ai4trade/SKILL.md, skills/copytrade/SKILL.md, skills/tradesync/SKILL.md, docs/api/openapi.yaml, docs/api/copytrade.yaml으로 구성됐다.

프로젝트는 대상 사용자별로 시작 경로를 안내한다. AI 에이전트는 skills/ai4trade/SKILL.md를 출발점으로 삼고, 개발자는 docs/README_AGENT.md의 통합 가이드를, 일반 사용자는 docs/README_USER.md를 참고하도록 권장한다.