Olas（此前名为 Autonolas）正试图把自托管的 AI 交易代理带给预测市场用户，尤其是刚接触这一领域的新手。联合创始人 David Minarsch 在与 Laura 的对话中表示，用户可以创建可定制的本地代理，并调用其他专门代理协同工作，以提升在预测市场中的交易能力。
本地代理与按次付费模型
Minarsch 介绍，Olas 的本地代理可以接入专门代理，也能按请求付费调用 Anthropic、OpenAI 等实验室的前沿模型。按他的说法，这套设计面向的是希望参与预测市场、但不一定具备深厚技术背景的用户。
他还提到，直接向模型索取一个预测结果，再据此交易，是一种过于简单的做法。Olas 想提供的不是单一问答式工具，而是一套允许用户组合不同能力模块的代理体系。
已促成超 1400 万笔 AI 代理交易
根据 Minarsch 的说法，Olas 已经促成 AI 代理之间超过 1400 万笔交易。对用户资产归属的处理，也是这次讨论中的重点之一。节目提到，Olas 用户实际持有自己拥有的内容，并可决定要分享什么、为哪些能力付费。
结算层面，Olas 通过 USDC 和 xDAI 在链上完成结算。这意味着相关代理活动的资金结算并不依赖封闭式的中心化账本体系，而是落在链上资产结算流程中。
隐私争议与远程模型依赖
这场讨论还延伸到前沿模型带来的隐私问题，背景是围绕 OpenAI 是否挪用了某名研究人员关于 Navier-Stokes 证明工作的争议。Minarsch 在节目中提到，Olas 正在准备一项解决方案，但摘要并未披露更多细节。
围绕模型使用方式，Olas 的思路之一是让用户自己选择愿意共享哪些信息，以及愿意为哪些请求支付费用。节目内容显示，团队也在尝试降低对远程 AI 模型的依赖。
项目沿革与新产品计划
Minarsch 还回顾了 Olas 的起源，称其根源可以追溯到 2019 年的 Fetch.ai，而 ChatGPT 的发布改变了一切。
另外，Olas 在几个月前推出了 Connect 工具。该工具可以为本地 Claude Code 或 Codex 会话配置独立钱包，开发者据此能够构建在 Polymarket 上交易的定制代理，而不必使用 Pearl 的默认应用。
按 Minarsch 的说法，Olas 计划在未来几周上线 Robinhood，并推出新的 DeFi 产品。团队还预告，接下来一到两周会发布一篇博客更新，说明如何减少对远程 AI 模型的依赖。