GetAgent: Hur omformar AI "spelreglerna" för kryptohandel?

När GPT-4o fräschar upp kognitionen med multimodal interaktion, och när AI-målare dyker upp inom digital konst, inledde biljondollarmarknaden för kryptovalutor äntligen en intelligent assistent som verkligen kan "rekonstruera transaktionslogik" - GetAgent. Som världens första allsidiga kryptohandelsagent som släppts av Bitget, utför den inte bara funktionell superposition som traditionella verktyg, utan löser även de tre grundläggande smärtpunkterna för handlare från botten: "informationsöverbelastning, besvärlig drift och kognitiva hinder", och kallas till och med för "AI-vapen för icke-professionella investerare mot institutioner" av vissa branschinsiders. Det viktigaste är att GetAgent kan användas gratis genom att registrera sig direkt, det finns ingen anledning att betala till institutionen för att prenumerera på datainformationstjänster och anställa professionella analytiker, GetAgent ger användarna en one-stop-lösning för kryptohandel gratis.

Idag kommer vi att demontera det spelbrytande sättet för denna nya AI-produkt inom kryptohandel.

1. Branschens smärtpunkter drabbas direkt: de "trippla bojorna" i den traditionella handelsmodellen

Innan vi går in på den tekniska analysen av GetAgent kan vi ta en titt på den nuvarande statusen för kryptohandelsbranschen:

• Dilemmat med informationsvirveln: mer än 100 000 stycken on-chain-data, tusentals forskningsrapporter och diskussioner på miljontals sociala medier flödar på olika plattformar varje dag, och vanliga handlare måste upprepade gånger hoppa mellan börser, DApps och informationswebbplatser, och informationsscreeningens effektivitet är 80 % lägre än för institutioner (data från Chainalysis-forskning).
• Operativ anti-mänsklig design: Det har visat sig att för att slutföra hela processen från att titta på marknaden, kontrollera information, analysera indikatorer och lägga beställningar, är det nödvändigt att växla mellan mer än 5 sidor, och mer än 30 % av kortsiktiga möjligheter går förlorade på grund av driftförseningar.
• Befäst kognitivt gap: Coinbases användarforskning visar att 82 % av nybörjarna lämnar marknaden inom 6 månader eftersom de inte förstår tekniska indikatorer och on-chain-data, och den höga tröskeln för professionella verktyg har blivit en naturlig tröskel för kryptohandel.

Framväxten av GetAgent är som att installera ett "intelligent operativsystem" på det traditionella transaktionssättet för kryptohandel, med hjälp av AI för att öppna upp hela länken från informationsbehandling till transaktionsutförande.

2. Nedmontering av kärnfördelar: omdefiniera de tre dimensionerna av "transaktionseffektivitet".

Den interaktiva revolutionen med konversation-som-transaktion: att lägga professionella verktyg i chattrutan

Till skillnad från traditionella plattformar som behöver lära sig handelsslang som K-lines och indikatorparametrar, översätter GetAgent alla funktioner till interaktioner på naturligt språk. Här är ett typiskt scenario:

• Vanlig användardrift: Öppna plattform A för att se BTC-marknaden→ byt till plattform B för att kontrollera institutionella positioner→ gå till community C för att se KOL-vyer→ gå tillbaka till börsen för att lägga en order (det tar 10 minuter)
• GetAgent användaroperation: Fråga direkt "Är BTC lämpligt att köpa nu?" → AI slutför synkront nätverksomfattande datahämtning + teknisk analys + spårning på kedjan→ Ger direkt förslag med punkter och riskvarningar→ Användare utför transaktioner direkt med ett klick

Den underliggande logiken för denna handel i chattstil är att integrera 30+ professionella verktyg (t.ex. on-chain-analys, övervakning av den allmänna opinionen och kvantitativa strategimoduler) i AI-hjärnan, så att användarna inte behöver bry sig om de tekniska detaljerna bakom dem, och bara behöver använda vardagliga frågor för att få resultat. Mätningar visar att tiden för vanliga användare att slutföra transaktionsbeslut med GetAgent har förkortats från i genomsnitt 25 minuter till mindre än 3 minuter.

Full-link intelligent tjänst closed-loop: automatisk bearbetning från information till policyer

Medan de flesta AI-verktyg på marknaden får hjälp av en enda funktion (t.ex. enkla marknadsvarningar eller indikatoranalys), bygger GetAgent ett komplett handelsekosystem:

• Informationsbehandlingslager: 7× 24 timmar för att automatiskt fånga datakällorna för stora informationsmedier på hela marknaden, filtrera brus genom NLP-modellen och förfina effektiv information till "handelsmöjligheter";
• Strategigenereringslager: baserat på användarens position och riskpreferens, ring automatiskt 30+ förinställda verktyg för bearbetning och generera handelsstrategier;
• Utförandeoptimeringslager: stöder konversationsombalansering, AI kommer automatiskt att beräkna köp- och säljpunkterna för den optimala transaktionen och till och med undvika illikvida mynt;
• Learning Evolution Layer: Algoritmfunktioner för djupinlärning optimerar kontinuerligt användarporträtt genom varje interaktion mellan användare;

Värdet av denna one-stop serviceagent är att icke-professionella handlare också kan ha ett forskningsteam + handlare + riskkontrollantkonfigurationsteam av liknande institutioner, medan kostnaden är nästan försumbar.

Tusentals människor och tusentals ansikten: känn till dina handelsvanor bättre än du

Det mest subversiva med GetAgent är inte tekniken i sig, utan logiken bakom tillväxttjänster. Här är två typiska fall:

• Fall 1: En konservativ investerare frågar "hur man kan minska risken" vid den inledande frågan, och AI:n rekommenderar och matchar automatiskt [strategi för valutasäkring] för användaren baserat på användarens position, och trycker automatiskt på [råd om defensiv ombalansering] före varje marknadskrasch;
• Fall 2: En annan användare av hot spot-spåraren frågar ofta om det "nya meme-myntet", och AI:n lär sig gradvis att prioritera analysen av indikatorer som narrativ popularitet, tillväxttakt för överföring på kedjan och interaktion med sociala medier.

Den här typen av personalisering är inte en enkel klassificering av etiketter, utan en kontinuerlig inlärning baserad på dynamiska data, som verkligen inser att ju mer du använder den, desto smartare blir den.

3. Scenariomätning: Hur skriver GetAgent om den dagliga transaktionssituationen?

Scenario 1: Smart Money Tracking – Institutionell trendutjämning

När användaren frågar "vad har Grayscale köpt nyligen" kommer AI:n att analysera det i realtid:

• Data för att öka BTC/ETH i Grayscale-plånboken
• Trender när det gäller överföringar av stora värden i kedjan.
• långa-korta signaler från institutionella forskningsrapporter;

Det gör det möjligt för icke-professionella investerare att samtidigt få tillgång till information som ursprungligen endast var tillgänglig för institut för betalning.

Scenario 2: Meme-förutsägelse av hotspots – från att följa trenden till att förutsäga

I den traditionella modellen tenderar privata investerare att jaga högre efter att Meme-myntet skjuter i höjden, men med hjälp av GetAgent kan de hitta möjligheter i förväg genom en flerdimensionell datamodell:

• Spåra inflödeshastigheten för medel i kedjan;
• Analysera KOL-omnämnandets frekvens och interaktionsfrekvens (om det rekommenderas av 50+ influencers samtidigt);

När måttet når tröskelvärdet skickar AI:n aktivt en avisering.

Scenario 3: Positionsdiagnostik – Optimera portföljer dynamiskt

Ange "Hjälp mig att se min position" så kommer AI:n att analysera den från flera dimensioner, till exempel:

• Riskdimension: kontrollera om det finns en hög koncentrationsrisk.
• Möjlighetsdimension: Jämför passformen mellan positionens valuta och den heta platsen på marknaden (t.ex. att missa den senaste tidens ökning inom AI-sektorn)
• Kostnadsdimension: beräkna avvikelsen mellan den genomsnittliga innehavskostnaden för varje valuta och det aktuella marknadspriset;

Genom professionell analys från flera dimensioner får användarna slutligen specifika ombalanseringsförslag.

4. Branschpåverkan: AI omformar den underliggande logiken i handelsekosystemet

Demokratiseringen av transaktioner går allt snabbare

I den traditionella modellen investerar institutioner mer än 1 miljard dollar per år i datatjänster och kvantitativa verktyg, och GetAgent "utjämnar" dessa möjligheter genom AI. Både smart analys och strategigenerering finns tillgängliga i form av konversationer gratis eller till ett lågt pris, vilket innebär att icke-professionella investerare för första gången har möjlighet till "verktygsjämlikhet" med institutioner.

Språng i marknadseffektivitet

När GetAgent används av fler och fler användare tror vi att effektiviteten i bearbetningen av användarinformation, noggrannheten i beslutsfattandet och den genomsnittliga transaktionsfrekvensen på kryptohandelsmarknaden kommer att leda till en enorm ökning. Denna effektivitetsvinst kommer att överföras från den genomsnittliga handlaren till hela kryptohandelsmarknaden - eftersom fler handlare snabbt kan smälta information kommer hastigheten på prisupptäckten att påskyndas, irrationell volatilitet kommer att minska och marknadens mognad kommer att förväntas röra sig närmare den traditionella finansmarknaden.

Ett nytt paradigm för samarbete mellan människa och maskin

GetAgent är inte positionerat för att ersätta handlare, utan snarare en personlig superassistent för varje kryptohandlare. Medan AI hanterar 90 % av det repetitiva arbetet, kommer handlare att vara mer fokuserade på 10 % av de kreativa besluten. Denna arbetsfördelning har bevisats inom traditionell finans (som Bridgewaters system för samarbete mellan människa och robot), och GetAgent tog den till kryptohandelsmarknaden för första gången.

5. Slutsats: Hur ser framtiden ut för handel i AI-eran?

Om kärnan i Web3 är "decentralisering", så använder GetAgent AI för att uppnå en annan dimension av jämlikhet – så att professionella handelsmöjligheter inte längre monopoliseras av resurser. Istället, genom fulllänkslösningen med "interaktiv rekonstruktion + fulllänksintelligens + personlig inlärning", löser den verkligen de grundläggande smärtpunkterna för vanliga handlare.

För branschen kommer betydelsen av GetAgent att gå långt utöver en AI-produkt i sig: det bevisar att tillämpningen av AI inom kryptohandel inte bör stanna vid ytfunktionen, utan gå djupt in i den underliggande omvandlingen av handelslogiken. När AI kan förstå transaktionsavsikt som människor, och till och med bättre på att bearbeta data än människor, kommer konkurrensreglerna på kryptomarknaden att omdefinieras - den framtida handelskungen kanske inte är den mest tekniskt kunniga, men den mest samarbetsvilliga med AI.

Om du fortfarande är orolig över den enorma mängden information och orolig för komplexa operationer, kanske du kan prova att öppna Bitget-appen och säga "hur är marknaden idag" till GetAgent – kanske har framtiden för din handel anlänt i samma ögonblick som du startar konversationen och du kan ge dig själv en chans att skjuta i höjden din förmögenhet, och den ligger i dina händer.