什么是 AI？

简单来说，人工智能（AI）就是让机器学会像人一样思考和学习的学问。它和传统软件最大的区别在哪？传统程序是程序员写好一套固定的规则，按部就班执行；而AI系统则是自己“吃”进去海量数据，从中摸索出规律，然后面对新情况时，能做出自己的判断。

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• 弱人工智能：这个大家见得最多，它专精于某一项特定任务，比如识别人脸、下围棋或者推荐电影，是目前AI应用的主流。

• 通用人工智能：这可是个“大目标”，指的是能像人类一样，灵活处理各种跨领域任务的智能体。目前还处于前沿研究阶段。

• 至于它们之间的关系，可以这么理解：机器学习是AI的一个重要实现途径，而深度学习又是机器学习中目前最火、效果最突出的一个分支。

大语言模型（LLM）

如果说AI Agent是能干的“数字员工”，那么大语言模型（LLM）就是它的“大脑”。这个大脑是怎么训练出来的？答案是“阅读”了互联网上几乎所有的文本资料。通过这个过程，它学会了在给定一段话之后，预测下一个最可能出现的词是什么。我们熟悉的ChatGPT、Claude、Gemini，底层都是这个原理。

这里有两个关键概念得弄清楚：一个是Token，你可以把它理解为LLM处理文本的“最小零件”，大概相当于0.75个英文单词。另一个是上下文窗口，它决定了这个“大脑”一次性能记住和处理多长的对话或文本。

• Transformer架构：这是LLM的“核心技术引擎”。它通过一种叫“自注意力机制”的巧妙设计，让模型能真正理解一句话里每个词和其他词之间的关联，而不是孤立地看每个字。

• LLM的局限：当然，这个“大脑”也不是万能的。它无法获取实时信息，有时会一本正经地“胡说八道”（即产生幻觉），而且，它自己并不能动手操作任何东西——它只负责“想”。

提示词工程

提示词，就是你跟LLM这个“大脑”沟通的语言。话说回来，沟通方式的好坏，直接决定了AI输出的质量是高是低。在AI交易这个场景里，Prompt就是你向AI描述交易策略逻辑的那份“核心说明书”，写得好不好，至关重要。

三大核心提示技巧

• 零样本提示：不给例子，直接下达指令。比如“总结这篇文章”。这种方式适合任务简单、要求明确的情况。

• 少样本提示：先给AI看2到5个例子，让它明白你想要什么样的格式和风格。这就像教小孩做题，先示范几道。

• 思维链：当问题比较复杂时，在Prompt里加上“请一步一步思考”这样的引导，能迫使AI把推理过程拆解开，往往能得到更靠谱、更逻辑清晰的答案。

来看一个交易策略的Prompt示例，感受一下：“当BTC的RSI指标跌破30，并且EMA20均线位于EMA50均线下方时，以市价买入0.01个BTC，同时将止损设置在入场价下方3%的位置，止盈设置在入场价上方8%的位置。”

什么是 AI Agent？

AI Agent，或者说智能体，是在LLM这个“大脑”基础上，给它装上了“手脚”和“记忆系统”。它不再仅仅是一个回答问题的聊天框，而是一个能主动使用工具、规划步骤、执行操作，并且根据执行结果进行自我调整的智能系统——你可以把它想象成一位“能自己动手干活”的AI助手。

Agent 的四大核心组件

• 大脑：LLM。负责理解你的意图、进行逻辑推理并做出最终决策。

• 记忆：分为短期记忆（记住当前对话的上下文）和长期记忆（通常使用向量数据库来存储和检索历史经验与知识）。

• 工具：这是Agent的“手脚”。可以是调用各种API、进行网络搜索、执行代码，当然，也包括连接交易接口进行买卖操作。

• 规划：负责把一个大任务分解成可执行的小步骤，并在执行过程中进行自我反思和调整，确保任务能一步步完成。

AI Agent 的工作原理

AI Agent的工作，本质上是一个“感知 → 思考 → 行动”的循环。把它放到数字资产交易这个具体场景里，整个过程就非常清晰了：实时读取最新的市场行情数据（这是感知）→ 根据你预先设定的策略Prompt进行分析和判断（这是思考）→ 下达买入或卖出的指令（这是行动）→ 观察交易结果，并根据市场变化调整后续策略（这是反馈）。

AI 交易机器人基础

传统的交易机器人什么样？需要程序员一行行敲代码，用if-else这样的条件语句把交易规则固定死。而AI交易机器人，则完全碘伏了这个模式：你只需要用自然语言把你的策略逻辑描述清楚，AI会自动理解并执行，整个过程完全不需要编写任何代码。

两者的区别一目了然：传统机器人依赖编程、规则僵化、适合执行简单策略、无法自适应市场变化；而AI机器人则通过自然语言输入、策略灵活可变、能处理复杂逻辑、并且具备根据市场反馈进行调整的潜力。

欧易 AI 交易策略

在欧易平台上创建一个AI交易策略，其实就三步：首先，选择你要交易的标的物；接着，配置需要关注的市场数据，比如哪些技术指标、看什么时间周期；最后，也是最核心的一步，用自然语言清晰描述你的交易逻辑。系统会自动将你的描述转化成对应的Prompt，你确认无误后，就可以直接运行回测，或者一键启动实盘交易了。想深入了解具体操作？可以参考这篇文档：快速了解AI策略。

Agent Trade Kit 入门

欧易的Agent Trade Kit，是一套基于MCP协议的开源工具集。这个协议就像一座桥梁，能把你的AI助手和欧易交易账户直接连接起来。这意味着什么？意味着你只需要用大白话告诉AI你想做什么，比如“看看我BTC的持仓盈亏”，它就能自动调用背后的工具，帮你把结果查出来。无需记忆复杂的命令，沟通即操作。更多细节可以查看：什么是 Agent Trade Kit？

风险管理与安全

在让AI帮你进行交易之前，做好安全设置是头等大事，这绝非老生常谈。

• 专属子账号：为AI交易单独创建一个子账号，并分配有限的、独立的资金。这样做的好处是，即使出现问题，也能与你的主账户资产完全隔离，控制风险范围。

• 只读模式：在测试或学习阶段，强烈建议使用 --read-only 参数。在这个模式下，AI只能查询市场数据和账户信息，无法执行任何真实的交易指令，绝对安全。

• 模拟盘先行：利用 --demo 模式，用虚拟资金完整地测试你的策略逻辑。只有经过充分的历史回测和模拟盘验证，确认策略有效且稳定后，再考虑投入真实资金。

• 谨慎安装Skills：需要警惕的是，请务必仅安装经由OKX平台官方审核并上架的Skills。安装来源不明的第三方Skills存在极高的安全风险，可能导致资产损失，务必谨慎操作。

Skills 技能市场

Skills，可以理解为欧易打造的AI交易“技能应用商店”。开发者可以将自己开发的、模块化的交易功能封装成Skill发布，用户则可以根据自己的需要，像给手机装APP一样，为你的AI助手安装这些技能，瞬间扩展它的能力边界。

• 每一个Skill在上架前，都必须经过平台自动安全扫描，这包括恶意内容检测、防止Prompt注入攻击检查以及数据泄露风险扫描等多重关卡。

• 所有官方上架的Skill都带有平台的数字签名。你在安装时，系统会自动验证这个签名，这从根本上致力于防止安装包被篡改，保障技能来源的纯净与安全。

OnchainOS 与链上 AI

OnchainOS是欧易面向开发者推出的链上操作系统，现在，它已经集成了完整的AI层。这意味着什么？意味着AI Agent的能力可以直接延伸到区块链上：它可以自主地在超过60条公链、500多个去中心化交易所（DEX）之间进行巡弋、分析和交易，整个过程无需人工介入。

• AI Skills：直接用自然语言调用链上的各种服务，比如“在Uniswap上用最低滑点兑换1个ETH”，省去了复杂的API集成工作。

• MCP 集成：像Claude Code、Cursor这类主流的AI编程工具，现在可以直接通过MCP协议调用OnchainOS的链上操作能力，开发体验更加无缝。

• Agent Payments Protocol（APP）：这套协议旨在支持AI Agent自主完成从报价、议价、资金托管、服务计量到最终结算的完整商业流程，为链上自动化经济奠定了基础。

常见 AI 与交易术语

• LLM：大语言模型，AI理解和生成文本内容的核心引擎。

• Token：LLM处理文本时的最小单位，大约等于0.75个英文单词。

• Prompt：你输入给AI的指令或问题，是与AI沟通的起点。

• AI Agent：能够自主规划并执行任务的智能体系统。

• MCP：模型上下文协议，是AI调用外部工具的一套标准通信方式。

• Context Window：上下文窗口，决定了LLM单次能处理的最大文本量（Token数量）。

• Hallucination：幻觉，指AI生成的内容听起来合理，但实际上是错误或虚构的。

• RAG：检索增强生成，通过给LLM接入外部知识库来提升回答的准确性和时效性。

• Skills：欧易平台（>>>点击下载欧易官方APP<<<）上的模块化AI交易技能插件。

• Backtest：回测，使用历史市场数据来验证交易策略的有效性。

如果想探索更多关于AI的细节知识，可以参考这里。

注意

必须明确的是，AI本身不提供任何投资建议。您使用本产品，并不意味着授权OKX对您的账户交易活动行使任何自主决策权。所有展示的历史收益、预期收益或概率预测，都仅供参考，并不代表也无法保证未来的实际表现。利用AI进行交易相关活动，可能导致您所投入资产的全部损失。具体条款与条件以平台规定为准。

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