agent-financial-interactions

Purple Flea Agent Financial Interactions 是一个面向自主AI代理与金融基础设施交互的数据集，主要用于训练处理加密货币、交易、赌博、域名注册、托管和免费入门等金融操作的AI代理。数据集包含500个训练样本，涵盖多种金融服务的API交互示例，包括赌场/赌博、加密货币钱包操作、永续交易、域名注册等类别。每个样本包含唯一ID、类别、自然语言指令、完整的HTTP请求（方法、URL、头信息、正文）、响应（状态和正文）、结果摘要和元数据（难度、认证要求等）。数据集还包含推荐链结构数据，展示多级推荐关系。数据设计遵循多样化参数、真实错误案例、多样化指令措辞等原则，确保数据的真实性和多样性。数据集采用MIT许可证发布，适用于文本生成和问答等任务。

原始信息汇总

Purple Flea Agent Financial Interactions 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：Purple Flea Agent Financial Interactions
• 发布者：Purple Flea
• 发布日期：2025年
• 许可证：MIT
• DOI：10.5281/zenodo.18808440
• 数据集大小：小于1K样本
• 语言：英语
• 任务类别：文本生成、问答
• 标签：agent, finance, crypto, trading, api, tool-use, autonomous-agents, casino, gambling, domains, wallet, mcp, passive-income, defi, escrow, faucet

数据集描述

该数据集包含自主AI代理与Purple Flea平台API之间的真实请求/响应周期数据。旨在作为监督微调或演示数据，用于训练处理加密货币、交易、赌博、域名注册、托管和通过水龙头免费注册等金融基础设施的代理。

数据集结构

数据集包含三个配置：

1. api_examples：包含结构化API交互示例，数据文件为 data/api-examples.jsonl。
2. referral_chains：包含多级推荐链图结构，数据文件为 data/referral-chains.jsonl。
3. full_train：包含完整的500个示例，采用指令/输入/输出格式，数据文件为 train.jsonl。

数据文件详情

文件	描述	行数
data/api-examples.jsonl	具有明确请求/响应字段的结构化API交互示例	50
data/referral-chains.jsonl	多级推荐链图结构	12
train.jsonl	完整的500个示例，采用指令/输入/输出格式	500
casino_ops.jsonl	仅限赌场的示例（指令/输入/输出）	100
trading_ops.jsonl	仅限交易的示例（指令/输入/输出）	100
wallet_ops.jsonl	仅限钱包的示例（指令/输入/输出）	100
domain_ops.jsonl	仅限域名的示例（指令/输入/输出）	100
multi_product.jsonl	跨平台工作流示例	100

数据模式

data/api-examples.jsonl 模式

每个样本包含以下字段：

• id：唯一示例ID。
• category：类别，取值为 casino、wallet、trading、domains 之一。
• instruction：给代理的自然语言任务。
• api_call：完整的HTTP请求对象，包括方法、URL、头部和主体。
• response：HTTP状态码和响应主体。
• outcome：结果的纯语言摘要。
• metadata：元数据对象，包含难度、认证标志、错误标志等标签。

data/referral-chains.jsonl 模式

每个样本描述一个推荐链，包含 chain_id、description、structure、total_levels、total_agents、commission_config 和 nodes 等字段。

train.jsonl 模式

每个样本包含 instruction、input 和 output 三个字段。

覆盖的服务类别与API端点

数据集涵盖以下七项服务及其API端点：

1. 赌场/赌博：基础URL为 https://casino.purpleflea.com，支持游戏包括 coin_flip、dice、slots、roulette、blackjack、crash。
2. 加密货币钱包操作：基础URL为 https://wallet.purpleflea.com，支持以太坊、Solana、Arbitrum、Optimism、Polygon、Base、比特币、波场等链。
3. 永续交易：基础URL为 https://trading.purpleflea.com，支持BTC-PERP、ETH-PERP、SOL-PERP、AVAX-PERP、ARB-PERP、DOGE-PERP等市场。
4. 域名注册：基础URL为 https://domains.purpleflea.com，支持 .io、.xyz、.ai、.dev、.gg、.fi、.com、.net 等TLD。
5. 代理水龙头：基础URL为 https://faucet.purpleflea.com，为新代理提供1美元赌场信用。
6. 代理托管：基础URL为 https://escrow.purpleflea.com，提供两个代理之间的无信任托管服务，收取1%佣金。
7. 代理交换：基础URL为 https://swap.purpleflea.com，为自主代理提供DEX聚合器REST API，支持XMR隐私路由，收取0.3%费用。

数据设计原则

• 参数多样化：没有两个示例共享相同的代理ID、钱包地址、域名或仓位ID。
• 真实错误案例：约10%的示例展示了4xx错误响应及相应的代理后续操作。
• 多样化的指令措辞：每个类别有多个指令模板。
• 真实的JSON负载：请求/响应主体符合Purple Flea API模式。
• 多链覆盖：钱包示例涵盖以太坊、Solana、Arbitrum、Optimism、Polygon、比特币、波场。
• 推荐深度：链结构范围从单代理单体到具有20多个节点的4级树。

使用方式

可通过Hugging Face datasets 库加载，支持按配置和类别筛选，并提供了用于微调的Alpaca/指令格式示例代码。

引用格式

bibtex @dataset{purpleflea2025, title = {Purple Flea Agent Financial Interactions}, author = {Purple Flea}, year = {2025}, publisher = {HuggingFace}, url = {https://huggingface.co/datasets/purpleflea/agent-financial-interactions}, license = {MIT} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自主智能体与金融基础设施交互的背景下，本数据集通过系统化采集Purple Flea平台七个实时服务（包括赌场、钱包、交易、域名、水龙头、托管和交换）的API请求与响应周期构建而成。数据构建过程遵循严谨的设计原则，涵盖了多样化的参数设置、真实的错误案例以及多链操作场景。具体而言，数据来源于结构化的API交互示例、多级推荐链图以及按类别划分的工作流，总计包含500条训练样本，确保了请求与响应体均严格符合平台API模式，从而为智能体训练提供了高质量、高保真的监督数据。

特点

该数据集的核心特征体现在其高度的领域专业性与结构多样性上。它不仅覆盖了加密货币交易、去中心化金融、博彩及域名注册等多个金融科技子领域，还细致地包含了每个交互的完整HTTP请求与响应细节，如方法、URL、头部及载荷。此外，数据集特别引入了推荐链结构数据，揭示了多层级激励模型，并提供了包含错误案例的示例，以模拟真实世界中的异常处理场景。这种设计使得数据集能够支持复杂、多步骤的金融操作任务，为训练具备稳健工具使用能力的自主智能体奠定了坚实基础。

使用方法

为有效利用该数据集进行模型训练，研究者可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载不同配置的数据，例如结构化的API示例或完整的监督微调格式。数据集支持按类别（如赌场、交易）或特定元数据（如错误案例）进行灵活筛选，便于针对特定任务进行定制化训练。在微调过程中，数据可被格式化为类似Alpaca的指令遵循模板，将自然语言指令、具体输入与期望的API调用及响应输出相结合，从而教导模型理解并执行复杂的金融工具操作序列，最终赋能自主智能体在去中心化金融环境中进行安全、有效的交互。

背景与挑战

背景概述

在人工智能与金融科技深度融合的时代背景下，自主智能体（Autonomous AI Agents）执行复杂金融操作的需求日益增长。Purple Flea Agent Financial Interactions 数据集应运而生，由 Purple Flea 研究团队于2025年创建并发布，旨在为训练能够处理加密货币交易、赌博、域名注册、托管支付及多产品工作流的智能体提供高质量的监督微调数据。该数据集的核心研究问题聚焦于如何构建真实、结构化的API交互序列，以促进智能体在去中心化金融（DeFi）和自主经济协议中的可靠行为学习，对推动AI智能体在开放式金融基础设施中的实际应用具有重要影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决自主智能体在复杂金融领域中进行多工具调用与决策的挑战，其核心问题在于如何让AI模型理解并执行涉及高风险、实时性及多步骤的金融操作，例如跨链资产交换、永续合约交易或基于智能合约的托管支付。在构建过程中，研究人员面临多重挑战：需确保API交互示例在参数、错误案例及指令表述上具有高度多样性和真实性；必须模拟涵盖以太坊、Solana等多条区块链的异构环境；同时，还需设计反映多层次推荐激励结构的复杂图数据，以捕捉金融生态中的社交与经济动力学。

常用场景

经典使用场景

在自主智能体与金融基础设施交互的研究领域，该数据集为训练能够处理加密货币交易、博彩、域名注册及去中心化金融等复杂场景的AI代理提供了标准化的监督微调数据。其经典使用场景集中于模拟真实API请求-响应循环，通过涵盖多种金融操作类别，如赌场投注、钱包管理、永续合约交易等，为智能体学习工具调用和决策制定提供了丰富的交互范例。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可直接用于训练能够操作Purple Flea平台七大服务的生产级AI代理，包括赌场投注、多链钱包管理、衍生品交易及域名注册等。通过集成水龙头免费入金和去信任托管支付等新型服务，智能体可实现零风险初始化和安全跨代理交易，为自动化金融代理的部署提供了即用型解决方案。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典工作包括《Purple Flea：面向自主AI系统的多代理金融基础设施协议》研究论文，该文献系统阐述了三层推荐激励结构与智能体被动收入模型。同时催生了多项关于跨服务工作流优化、代理间信任机制设计以及MCP端点集成的研究，为自主智能体在复杂金融生态中的协同操作奠定了理论基础。