Otonom bir yapay zeka ajanı (AI Agent) temelde birbirinden izole üç modülün bir araya gelmesiyle oluşur: on-chain veri toplayıcı (RPC nodeları ve indexer API'leri), bilişsel çekirdek (düşük gecikmeli LLM) ve işlem yürütme ağ geçidi (Action Layer). Alım-satım mantığınızı GPT-4o gibi katı sansür mekanizmalarına sahip ticari modellere bağlamaya çalışırsanız, piyasanın en volatil anında API anahtarlarınızın banlanmasıyla karşı karşıya kalabilirsiniz; çünkü bu modellerin dahili güvenlik filtreleri, işlem sinyali akışını sıklıkla bir finansal risk üretimi olarak etiketler. Kesintisiz bir otomasyon için, merkeziyetsiz sunucularda barındırılan ya da Venice AI gibi özelleştirilmiş ağ geçitleri üzerinden erişilebilen sansürsüz, açık kaynaklı modeller (Llama 3.3 70B, DeepSeek V3 gibi) kullanmak şarttır.
Yürütme katmanı (execution layer), ping süresi minimum olan bir altyapıya bağlanmalıdır. Vadeli işlem (perps) tarafında, emirleri 0.1 saniye gibi bir sürede işleyebilen özel bir L1 uygulama zinciri (appchain) üzerinde çalıştığı için Hyperliquid API şu an sektör standardı haline gelmiş durumda. Bilişsel çekirdeğin cüzdana doğrudan erişimi yoktur: model piyasa metriklerinden oluşan bir veri paketini alır ve JSON formatında bir öneri sunar; yerel bir Python betiği ise bu yanıtı ağa göndermeden önce katı risk limitlerine göre filtreler.
Kod aşağıda, Hyperliquid API dokümantasyonuna ise buradan göz atabilirsiniz: https://hyperliquid.gitbook.io/hyperliquid-docs/for-developers/api/info-endpoint/perpetuals
import osimport jsonimport requestsfrom eth_account import Account# anahtarları ortam değişkenlerinden çekiyoruz, private key'i koda hardcode etmek tam bir intihardır
VENICE_URL = "https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions"
VENICE_KEY = os.getenv("VENICE_API_KEY", "")
WALLET_KEY = os.getenv("AGENT_PRIVATE_KEY", "0x0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef")def get_market_data(coin="ETH"):
# emir defterini ve güncel funding verisini doğrudan Hyperliquid appchain'inden çekiyoruz
try:
r = requests.post("https://api.hyperliquid.xyz/info", json={"type": "metaAndAssetCtxs"}, timeout=8)
res = r.json()
universe = res[0]["universe"]
ctxs = res[1]
idx = next(i for i, a in enumerate(universe) if a["name"] == coin)
return {
"ticker": coin,
"price": float(ctxs[idx]["midPrice"]),
"funding": float(ctxs[idx]["funding"]),
"oi": float(ctxs[idx]["openInterest"])
}
except Exception:
return None # HL'de gecikme varsa emirlere dokunmuyoruz, güvenlik her şeyden önce gelirdef ask_brain(context):
if not VENICE_KEY:
return {"action": "HOLD", "pct": 0, "leverage": 1}
headers = {"Authorization": f"Bearer {VENICE_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
# modeli bir kalıba sokuyoruz ki saçma sapan metinler üretmesin, bize temiz bir json lazım
prompt = (
"You are a trading bot execution engine. Analyze the metrics. "
"Return JSON ONLY. No markdown blocks, no text explanations. "
"Format: {\"action\": \"BUY\"|\"SELL\"|\"HOLD\", \"pct\": int, \"leverage\": int}"
)
payload = {
"model": "llama-3.3-70b-instruct",
"messages": [
{"role": "system", "content": prompt},
{"role": "user", "content": f"Data: {json.dumps(context)}"}
],
"temperature": 0.1 # halüsinasyonları ve yaratıcılığı sıfırlıyoruz
}
try:
r = requests.post(VENICE_URL, json=payload, headers=headers, timeout=12)
out = r.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
# model saçmalayıp kod bloğu markdown'ı eklediyse backtick'leri temizliyoruz
if "```" in out:
out = out.split("```")[1].replace("json", "").strip()
return json.loads(out)
except Exception:
return {"action": "HOLD", "pct": 0, "leverage": 1}def filter_limits(decision, current_price):
# katı emniyet kilidi; model delirse bile kod onu burada durdurur
if decision["action"] not in ["BUY", "SELL"]:
return None
# kaldıracı maksimum 3x, işlem boyutunu ise kasanın %5'i ile sınırlandırıyoruz
leverage = min(int(decision.get("leverage", 1)), 3)
pct = min(int(decision.get("pct", 0)), 5)
if pct <= 0:
return None
# emrin hemen gerçekleşmesi için %0.3'lük bir sapma (slippage) payı koyuyoruz
slip = 1.003 if decision["action"] == "BUY" else 0.997
return {
"coin": "ETH",
"side": decision["action"],
"px": round(current_price * slip, 2),
"lev": leverage,
"size_pct": pct
}def run_pipeline():
if WALLET_KEY != "0x0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef":
acc = Account.from_key(WALLET_KEY)
print(f"[+] Bot şu adres için aktif edildi: {acc.address}")
ctx = get_market_data("ETH")
if not ctx:
print("[-] HL ile bağlantı kurulamadı.")
return
raw_decision = ask_brain(ctx)
final_order = filter_limits(raw_decision, ctx["price"])
if final_order:
print(f"[+] Emir oluşturuldu: {json.dumps(final_order)}")
else:
print("[*] Koşullar bekleniyor, mevcut pozisyon değiştirilmedi.")if __name__ == "__main__":
run_pipeline()Kredi Piyasalarında Yield Farming Otomasyonu
Spot DeFi tarafında ajanlar genellikle izole havuzlardaki (Morpho Blue veya Fluid gibi) ya da emektar Aave V3 üzerindeki borç pozisyonlarını yönetmek üzere eğitilir. Buradaki en büyük karın ağrısı, sağlık faktörünü (Health Factor - HF) kesintisiz olarak hesaplamaktır; aksi takdirde pozisyonunuz saniyeler içinde likidite edilerek un ufak olur. Bot, RPC üzerinden PoolLens kontratını çağırır ve risk analizi için klasik formülü çalıştırır:
Piyasa çakılmaya başladığında ve teminat (collateral) değer kaybettiğinde, ajanın kendi kendine borç azaltma (Self-Deleverage) sürecini tetiklemesi gerekir. Kendi nakit akışını sıkıştırmamak adına, Balancer veya Uniswap V3 üzerinden flash loan (flaş kredi) döndürür. Bu hamle oldukça kritiktir; çünkü Morpho gibi platformlarda likidasyon cezaları (penalty) çok yüksektir ve bir anda tüm kasanın %10-15'ini masada bırakabilirsiniz.
Eğer botunuz yüksek APY kovalama hevesiyle havuzdan havuza atlıyorsa, koda kesinlikle katı bir işlem maliyeti (gas) hesaplama mantığı entegre etmelisiniz. Betik, ParaSwap veya 1inch API'sine istek atarak güncel fiyat tekliflerini alır, gaz ücreti ile sapma (slippage) kayıplarını hesaplar ve bunları toplam getiriden düşer. Örneğin, stabil kripto paraların Arbitrum'dan Base ağına taşınması maliyetini 72 saatten uzun sürede amorti edecekse, modele doğrudan "dur" denir. LLM'in tahminlerinde bu işlem en yüksek önceliğe ve rüzgara sahip olsa bile, işlem daha betiğin temel mantık katmanında engellenir.
Otonom Sistemler İçin Risk Matrisi
Cüzdan yönetimini tamamen bir LLM'in eline bırakmak her zaman büyük bir kumardır. Yapay zeka modellerinin, geleneksel algoritmik trade dünyasında daha önce hiç görülmemiş, kendilerine has bir sürü tuhaf bug'ı vardır.
- Veri Akışının Zehirlenmesi (Data Poisoning)
Saldırganlar zincir üstünde (on-chain) sahte hacim yaratabilir ya da sosyal medyada bot hesaplarla yalan haber pompalayabilir. Yapay zeka bunu "büyük bir trendin başlangıcı" olarak yorumlayıp en tepeden (ATH seviyesinden) alıma geçebilir.
Çözüm - Çoklu kaynak doğrulaması. Betik, sosyal medyadaki metin tabanlı gürültüyü, doğrudan blokzincirinden gelen ham işlem hacimleriyle çapraz kontrol etmelidir. Havuzda gerçek bir likidite derinliği yoksa işlem es geçilir. - Formatlama Hataları (JSON Break)
Piyasada sert bir volatilite başladığında model panikler; bir tırnak işaretini kapatmayı unutur, yanıta fazladan metin sıkıştırır veya JSON yapısını bozar. Betik çöker, bot devre dışı kalır.
Çözüm - Katı try/except blokları. LLM'den gelen yanıtı ayrıştırırken (parse ederken) oluşacak en ufak bir sözdizimi hatası, mantığı anında HOLD (bekleme) moduna çekmelidir. Güvenlik, her zaman kârlılıktan önce gelir. - Yeniden Dengelenmenin Önden Koşulması (Frontrunning)
Bot, likiditeyi taşımak için işlemi halka açık havuzuna (public mempool) gönderir ve orada pusuya yatmış MEV botlarının radarına takılır. Sonuç: devasa bir slippage dalgasıyla para kaybedersiniz.
Çözüm - Özel RPC kullanımı. Tüm işlemleri, halka açık mempool'u tamamen baypas ederek, kimsenin bizi göremediği Flashbots Protect veya BuilderRPC gibi özel kanallar üzerinden gönderiyoruz. - Ağ Gecikmesinin Tetiklediği Likidasyon (Cascading Latency)
Sert düşüşlerde L1 ağlarındaki gaz ücretleri uzaya çıkar. Botun teminatı desteklemek için gönderdiği işlemler havada asılı kalır ve pozisyon göz göre göre likidite olur.
Çözüm - Gaz ve likidite tamponu. Cüzdan bakiyesinde her zaman toplam fonun %15-20'sini ağın yerel tokenı (ETH/SOL) cinsinden dokunulmaz olarak tutuyoruz ve maxFeePerGas parametresine ağın o anki medyan değerinin en az +%50'si kadar bir ek marj gömüyoruz.
Özetle; risk yönetimini bilişsel katmana (LLM) bırakmak tam anlamıyla bindiğin dalı kesmektir. Model; gizli korelasyonları, arbitraj fırsatlarını ve kârlı havuzları bulma konusunda esnek bir analist olarak harikalar yaratabilir. Ancak pozisyon büyüklükleri, maksimum kaldıraç oranları ve acil durum piyasadan çıkış (emergency exit) tetikleyicileri kodun içerisine kopmaz birer halatla hardcode edilmelidir.
