丁肇飛 HashKey Group首席分析師

智能體（Agent）與大語言模型（LLM）的結合，正將AI從「數據分析師」升級為「全能交易員」。這些系統不僅能解讀市場信號，還能自主制定策略、執行交易，甚至撰寫分析報告。本文將揭秘這一技術如何重塑加密貨幣交易的未來。

智能體的核心能力包括：感知環境：實時抓取鏈上數據、新聞、訂單簿等信息。自主決策：基於強化學習動態調整買賣策略。行動執行：通過 API 自動下單，速度遠超人類交易員。例如，CryptoTrade 智能體通過分析Coinbase和Binance的價差，可在0.1秒內完成套利交易。

LLM讓AI讀懂「人話」

大語言模型（如 GPT-4）為智能體注入以下兩項超能力。自然語言理解：解析美聯儲政策聲明或 Vitalik Buterin 的推文，提取關鍵信號。2.多模態分析：結合文本、圖表和鏈上地址數據，生成多維市場畫像。

例如輸入以下內容：分析以下信息，預測比特幣一周趨勢（上漲/下跌）。信息：美聯儲加息50基點、Coinbase交易量激增、馬斯克發推支持狗狗幣。

所得出的輸出結果：上漲。理由：宏觀利空已被市場消化，Coinbase 量價齊升顯示資金流入，名人效應提振情緒。

從單兵作戰邁團隊協作

多智能體系統（Multi-Agent System）則通過分工協作進一步提升效率：

情報員：專攻社交媒體情緒分析。

策略師：優化投資組合權重。

執行者：負責高頻套利和做市。

這種架構在2024年的測試中，實現了年化收益45%且最大回撤僅12%的優異表現。

技術持續進化 未來可期

儘管LLM在理解和生成自然語言方面表現出色，但它們在理解與物理世界直接相關的概念時則顯得力不從心。在實現完全可信、自省以及對數字敏感的應用之前，仍有許多技術障礙需要克服。其中，幻覺（hallucination）和過度自信（overconfidence）是兩個尤為突出的問題。

幻覺問題即大語言模型生成的內容可能包含事實性錯誤或虛構的信息，這就需要精確信息的任務，例如分析鏈上數據和經濟財報。過度自信則指模型傾向於對其輸出的確信度過高，即使是在其預測不準確的情況下也是如此。此外，LLM在處理涉及token級別的操作任務上存在困難，例如複雜計數問題。這種缺陷限制了模型在需要精細數據處理的應用中的有效性。

儘管智能體和LLM潛力巨大，但仍需解決幻覺（生成錯誤信息）、過度自信（忽視風險）等問題。未來，隨着可解釋性AI（Explainable AI，XAI）和多智能體協同的發展，加密交易或將進化為「透明戰場」，為普通投資者創造公平機會。

題為編者所擬。本版文章，為作者之個人意見，不代表本報立場。