본 논문은 예측 시장의 단편화를 해결하기 위해 에이전트 기반 AI 파이프라인을 제시합니다. 이 파이프라인은 계약 텍스트 및 메타데이터를 기반으로 자연어 이해를 사용하여 시장을 주제별 그룹으로 클러스터링하고, 해결된 결과 간의 강한 의존성을 보이는 시장 쌍을 식별합니다. Polymarket의 과거 데이터셋을 사용하여 에이전트의 관계 예측 정확도를 평가하고, 이를 거래 전략에 적용하여 실현 가능한 신호로의 매핑을 정량화합니다. 결과적으로 에이전트가 식별한 관계는 약 60-70%의 정확도를 보이며, 유도된 거래 전략은 일주일 동안 평균 20%의 수익률을 달성합니다.
