人工智慧正深刻改變加密貨幣交易領域，無論是交易所還是新創公司都在競相部署 AI 助手輔助交易者。
2024 年底，Coinbase 發佈 了「Based Agent」工具包，讓任何人在三分鐘內就能建立區塊鏈 AI 機器人。幣安同樣推出了「AI Chat」助理，協助散戶分析市場數據，而 Bybit 則上線 TradeGPT，作為自動化市場洞察的 AI 副駕駛。就連小眾平台 BingX 也推出了 BingAI，成為全天候個人化交易夥伴。
最近，獨立研究更指出，Pump.Fun 平台九成頂尖交易者其實是機器人。
這一系列發展彰顯了一個更廣泛的趨勢：AI 在加密市場的融入正從一般化機器人進化為針對個別交易者和投資組合量身打造的先進代理。事實上，某些從業者預測這場轉型將帶來深遠改變。Mode Network 的 James Ross 聲稱，一年內「超過 80% 的區塊鏈交易都將由 AI 代理完成」。
這些預測凸顯了自動化交易的高期待。
然而，專家們也提醒，相關技術仍屬初期階段。
大部分 AI 交易專案仍然只是展示性質，市場上「真正可用的產品非常有限」。市場對「代理式 AI」的熱情可能遠超技術成熟度：路透 Breakingviews 警告指出，若缺乏人力監督，這些系統「極易出錯」——例如執行人類無法即時察覺的高風險交易。換句話說，AI 代理雖帶來更快速、數據驅動的交易，同時也新增了不少風險與不確定性。
此時個人化又將 AI 革命推向新層次。和傳統僅用固定策略的機器人不同，個人化代理會依個人目標、風險偏好與行為做出調整。
以新創 TrueNorth 為例，他們推廣的平台能「持續掃描」區塊鏈數據、社群訊息與宏觀指標，針對「用戶的投資組合、交易風格和過往行為」提供及時、重點提醒。藉由過濾雜訊、聚焦個人關心資訊，讓每位用戶「以更大信心更快做決策」。這種以大語言模型、強化學習和精細使用者輪廓分析為基礎的作法，每個 AI 代理都會主動學習交易者的偏好。正如一位 AI 研究員所說，現代 AI 已能「理解情境、適應用戶，並在背景下持續優化決策」。簡言之，個人化 AI 代理能為交易者帶來量身定制的體驗，協助他們應對瞬息萬變的市場。
什麼是個人化 AI 代理？
個人化 AI 交易代理是一種能自動交易或代替用戶做決策的軟體系統，但它和一般機器人不同，會根據個人需求調整。在實務上，代理會依據用戶目標、持有資產、風險承受度甚至交易歷史做訓練或調整。
支撐此類代理的關鍵技術包括：大語言模型（用於對話或語音介面）、強化學習（優化策略）、和進階的人格設定演算法。舉例來說，一個代理可能用 LLM 提供聊天功能（如：「幫我找出最適合我投資組合的交易」），同時利用強化學習基於用戶結果與偏好，持續微調底層交易策略。
這些代理的資料來源非常多元。他們會監控即時市場價格、鏈上交易數據、社交情緒、新聞和經濟指標。更重要的是，也會納入關於用戶的資訊：現有部位、交易紀錄、明確定義的目標（如獲利或長線成長）和其他個人約束。
這讓代理可以做出個人化分析。TrueNorth 共同創辦人就表示，他們的 AI 會「持續掃描...主鏈、社群和巨量數據」，然後將結果過濾成「貼合用戶即時風格與行為」的資訊。換句話說，同一則新聞或價格波動，對不同交易者而言意義不同——代理會因人而異給予提醒。
這類代理另一個特徵是持續回饋與學習。
個人化代理會隨時間進化：每一次交易結果或用戶互動都是強化模型的回饋。比方說，若代理建議的策略一再與用戶風險偏好衝突，它便會重新調整。TrueNorth 技術主管也表示，現代 AI「在背後協助挖掘最重要的事」，同時設計為「能不斷精進決策能力」。長期下來，代理甚至會掌握用戶微妙的習慣（例如偏愛某些代幣類型或排斥部分產業），並自動調整交易策略。反之，一般化機器人不會顧及這些個人細節。
使用個人化 AI 代理於加密貨幣交易的優劣
個人化 AI 交易代理有多項明顯優勢。首先，它能大幅提升效率。AI 代理可同時監測數百市場，毫秒內執行交易，全年無休、無疲勞。
這表示不用再擔心夜間或週末錯過機會。其次，這類代理天生沒有人的情緒干擾，能依計算得出的策略行動，不會因恐懼/FOMO 犯錯。有用戶表示，訓練良好的代理能成為「交易副駕」，在壓力下也不慌亂地監控市場、給予警報。
再來，個人化代理處理資訊的量遠超個人交易者。它們能同時追蹤社群、新聞、鏈上數據和技術指標，協助用戶發現人眼易忽略的新趨勢或異常。
例如，BingX 新 AI 助手便主打「AI 新聞快訊」，會針對每位用戶過濾熱門消息和社群情緒，同時提供個人化「趨勢預測」、「持倉分析」等功能，根據使用者狀態提出風險管理建議。實際上，這可能讓代理提醒某用戶該收緊停損，卻建議另一位依個人屬性持續持有。TrueNorth 共同創辦人強調，AI 可「簡化」決策過程，輸出的分析會隨用戶調整，讓交易者「以更大信心更快作決定」。總的來說，個人化能有效減少市場雜訊與認知負荷。
另一大優勢是隨時可用且反應迅速。人類交易者無法同時關注太多幣種或策略，但個人化代理能毫不停歇迅速掃描所有重要資訊，有新訊號立刻行動。比如遇到喜愛幣種暴漲或暴跌，代理可在用戶察覺前即下單。「全自動」執行是 Bybit AI 助手受歡迎的原因之一。
對散戶來說，這種 24 小時助理尤其有利，因為他們不像機構有大量人力資源。同時，連對沖基金或專業交易公司也能藉個人化代理自動化部分例行作業，讓人力專注於更高階策略。
然而，個人化代理也有不少必須注意的風險。
最大的疑慮之一是先進 AI 的「黑盒」特性。許多深度學習模型或 LLM 其決策過程難以解釋。當 AI 代理決定進出大額部位時，一般人很難理解背後原因，此一不透明性讓風險管理變得困難。路透 Breakingviews 警告金融業需格外謹慎，若 AI 無人監控即有可能批准高風險交易或放貸。加密市場的高波動性使此風險進一步放大。個人化代理可能繼承用戶過去成功的策略，卻在市場突變時栽大跟斗。
過度擬合也是問題。個人化代理就設計本質來說，會根據專屬用戶數據調整，若設計不良，可能只是複製用戶既有的誤判或偏見。例如某人過於偏好迷因幣，AI 代理受此訓練就可能高比例配置這類資產，錯失更好機會。這種「學壞習慣」的風險，代表代理必須持續有人監督與驗證。同時，監管面也充滿不確定。多數司法轄區目前尚無針對自主交易代理的明確規範。問題多多：若 AI 操盤違規誰負責？交易所能否僅依靠 AI 建議就符合法規？在官方表態前，使用這類代理恐引發不可預料的法律問題。
安全與倫理議題也需留意。
當您的 AI 代理綁定了加密錢包，風險跟著升高： hacked agent or stolen API keys could drain an account automatically. Ethical concerns include the possibility that widely-used AI strategies might amplify trends or cause flash crashes if many agents act in unison.
最後，還有人為因素：過度依賴 AI 工具可能會削弱交易者本身的技能。
如果散戶投資人把所有決策都交給演算法，他們可能會變得自滿，信任不透明的模型，卻對市場缺乏了解。值得注意的是，CoinDesk 的觀察者指出，這類技術的採用目前仍「處於早期階段」，大多數是原型代理，只少數系統經過實戰驗證。在這些問題獲得解決、信任建立之前，交易者應將 AI 代理作為輔助工具，而不是全自動駕駛。
AI 改變加密貨幣交易的 5 大方式
根據個人化需求即時分析市場情緒
個人化 AI 代理的其中一大好處，是具備客製化情緒分析的能力。不再只是一般性新聞摘要，代理會過濾新聞與社群媒體內容，只標示對你最相關的事件。
舉例來說，代理會優先關注你投資組合中的幣種或你關注的產業新聞。BingX 新推出的 BingAI 助手就明確提供「AI 新聞快訊」，協助每位交易者掌握當前受關注的加密新聞和社群情緒。實際上，如果 Twitter 上出現大量討論你持有的代幣，代理會立刻提醒你，而無關的炒作則被忽略。
但這還不止如此。
散戶交易者能藉此掌握重要資訊，不用一一篩選所有頻道。AI 代理可能僅在出現高概率信號時（例如大戶調動資金、或有影響力人物發文涉及你的持倉）才主動提醒你。企業用戶也同樣受益：分析師可以將自家投資組合送進 AI 引擎，由它主動搜尋新聞並計算專屬於該策略的情緒分數。這兩種情境下，代理都會不斷學習哪些資訊來源與信號最能帶來成功交易，針對每一個用戶持續優化。久而久之，AI 會釐清什麼才是真正影響你決策的「情緒」──不論是法規新聞、技術進展還是市場傳聞，都會排到最上層。
根據個人投資歷史動態調整風險管理
個人化 AI 代理能依據每位交易者的風險屬性，動態調整風險管理措施。
例如，如果你偏向保守型投資，代理會建議設置更嚴格的停損線；若你勇於承擔風險，就可能獲得更大膽的目標。BingX 的 BingAI 就有「智能持倉分析」功能：它會評估你目前的部位，針對風險管理給出客製建議，幫助你繼續持有或調整倉位。
本質上，代理成了你的私人風控分析師，不斷以你的槓桿、資產配置與市場狀況，配合你設定的風險參數檢查持倉。
現實中的平台也開始提供這些能力。例如 Bybit 的 TradeGPT 就明確標榜能提供有針對性的市場見解，有效引導用戶避開壞交易、把握好交易。實務情境例如：代理會在價格波動劇烈時提醒你調整部位、或建議你對已達個人波動度門檻的幣種實現獲利。
對散戶來說，這減少了猜測成分──AI 實際上是在執行你設定的風險規則。對機構來說，這可以與自動執行系統整合：只要風險值 (VaR) 超過上限，基金的代理會自動降低曝險，這是人在劇烈行情中很容易忽略的細節。無論是哪一種情境，個人化代理都會將風控直接連結到你的交易歷史與目標。
透過強化學習建立高度個人化的交易策略
個人化代理能運用先進的機器學習，打造完全符合用戶個性的交易策略。常見方法就是強化學習 (RL)：AI 會模擬成千上萬筆交易，找出過往最能提升收益、降低後悔機率的方法。
舉例來說，TrueNorth 使用「專家蒸餾式強化學習模型」，在幕後動態調整策略，協助交易員的投資組合靠近預期目標。
實務上，代理會根據你的慣性風格，發展動量追蹤策略（若你常追漲）、或者均值回歸策略（若你常逢低買進）。
這種策略的好處就是不墨守成規，能根據個人行為與習慣不斷演化。想像兩位加密貨幣投資人：一個偏好穩定幣和大型幣，另一個專注高波動的山寨幣。兩人都能擁有用 RL 訓練、專為自身偏好設計的交易信號。
散戶的好處是獲得幾乎等同專業交易團隊的策略引擎。機構同樣受益，無須組大規模量化團隊就能部署專屬演算法。一些公司如 TokenMetrics 已提供以 AI 驅動的投資組合建議──等同高端專屬策略，用於指導客戶。隨著代理累積你更多交易數據，模型優化效益也會愈來愈好，持續根據你的風險與報酬偏好調整。
無須動手，跨交易所自動套利
由於 AI 代理全天候運作，能夠持續自動執行跨交易所套利策略，這對人類交易者而言近乎不可能。加密市場同一種幣在不同交易所有時會出現小幅價差，想立即捕捉到這些機會需要極高速度。
個人化 AI 代理能同時監控多個交易平台，一旦偵測到套利機會，會自動調撥資金，迅速執行操作，完全不受人類主觀遲疑或操作延遲的影響，真正 7/24 運作。
舉例來說，假設你的代理偵測到比特幣在交易所 A 的價格略高於交易所 B。
它就會立即在 B 買進，在 A 賣出，賺取價差，並依你設定的限額與手續費條件進行。這種「全自動套利」對於在多個交易所設有帳戶的機構特別有利；他們能設定 AI，讓它主動從這些微小效率中優化報酬。
散戶也同樣能受惠：只要你在單一介面上運行代理，便能自動捕捉套利機會，不需反覆切換不同 App。總的來說，個人化代理就像你的專屬自動做市商，在你的風險控管設定下，隨時讓投資組合達到最佳化利潤。
AI 聲控副駕：語音操作交易新境界
最後，個人化 AI 代理真的讓無須動手交易成為可能。透過自然語言與語音指令，你可以直接告訴交易機器人你想要做什麼。
例如，未來的手機 App 可能讓你直接說：「用我的穩定幣餘額買進 50% 以太幣」，代理便會立即執行。這樣的模式已初見端倪：新加坡新創 Traderflow 正在開發 AI「副駕」能觀察使用者習慣並適時發出交易提醒，甚至依語音指令直接下單。區塊鏈上，SynFutures 交易所也啟動了 Synthia AI 代理，用戶能輸入或語音下達「將 100 USDC 換成 ETH」等指令，代理就會執行跨 DEX 調換。
對散戶而言，語音啟動代理讓交易轉變為「與助手對話」這麼簡單。新手可以直接問代理：「根據目前市場和我的設定，現在做什麼交易最合適？」，無需手動看圖分析。機構交易員同樣可以把 AI 副駕整合到交易桌，只需幾句話就能快速下現貨單或選擇權單。無論哪種情境，其便利性和可及性無人能及：任何經驗層級的交易者都等於口袋裡帶著智慧交易助理。
金融科技評論者指出，這類副駕不僅能減少盯螢幕時間，也大幅精簡作業流程，徹底改變我們參與市場的方式。
結語
個人化 AI 代理有潛力將加密貨幣交易徹底升級，把人類的策略與機器效率結合。理論上，它們能大幅提升報酬：以光速執行策略、全年無休追蹤機會、提供獨一無二的風控與洞察，不再是一套適用所有人的「萬用機器人」。
主流加密公司已經重金投入於這類工具；有人認為未來一年，透過 AI 代理自動化交易會大幅成長。
但這項技術並非萬靈丹。正如專家強調，目前仍屬實驗階段。這類系統未必透明，缺乏完善護欄時可能出錯甚至過度交易。安全、倫理與法規的不確定因素仍存在。目前來說，交易員應將個人化代理視為強大助手──而非完全取代顧問──並保持警覺。