Các sàn giao dịch đang trao cho "tôm càng" (nhà giao dịch) một cây kỹ năng; liệu Openclaw có để các nhà giao dịch con người phía sau?

Tác giả: Frank, PANews

Chỉ trong một đêm, dường như mọi người đều đang triển khai crayfish (một nền tảng tiền điện tử phổ biến). Xu hướng này cuối cùng đã đến với ngành công nghiệp tiền điện tử. Vào ngày 3 tháng 3, Binance và OKX, hai gã khổng lồ tiền điện tử, đồng thời ra mắt và mã nguồn mở thư viện AI Skills cho AI Agent, cho phép AI Agent trực tiếp đạt được khám phá alpha on-chain và giao dịch theo thời gian thực thông qua các giao thức này. Ngay trước đó, nhà lãnh đạo thị trường dự đoán Polymarket cũng đã ra mắt công cụ CLI được thiết kế riêng cho agent.

Đằng sau tình huống dường như trùng hợp này là thực tế rằng AI đang trở thành chủ thể giao dịch chính trong tương lai của ngành công nghiệp tiền điện tử, và sự thay đổi này đã bắt đầu.

Nhưng câu hỏi cốt lõi mà người dùng phải đối mặt là: giao dịch dựa trên agent có thực sự đáng tin cậy không?

Dẫn đầu con đường, tiền điện tử chính thức chào đón nhà giao dịch AI.

Hãy cùng xem Skill mà Binance và OKX đã mã nguồn mở lần này thực sự có thể làm được gì.

Bảy Skills của Binance được định vị là "lõi thông minh thống nhất", chuyển đổi các tín hiệu thị trường tiền điện tử phân mảnh thành quyết định giao dịch khả thi. Cụ thể, chúng cho phép AI agent tự động hóa thực thi giao dịch Spot, chẳng hạn như truy cập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và đặt lệnh. Chúng cũng có thể phân tích bất kỳ địa chỉ ví nào để tạo báo cáo theo dõi Smart money, bao gồm thông tin nắm giữ chi tiết. Các tính năng khác bao gồm truy xuất token, copy trading và giám sát rủi ro hợp đồng.

Nâng cấp OnchainOS AI của OKX được định vị là "hệ điều hành on-chain cho AI Agent." Nó hỗ trợ hơn 60 chức năng on-chain liên quan đến quản lý ví tự động, giao dịch và thanh toán. Chúng bao gồm các tính năng như tra cứu nắm giữ ví (số dư tài sản Cross-chain và danh mục đầu tư), dữ liệu thị trường DEX, thực thi giao dịch và khám phá token.

Giao diện Rust CLI của Polymarket, được ra mắt trước đó, là một terminal cho AI Agent, cho phép chúng trực tiếp truy vấn, giao dịch và quản lý tất cả thị trường dự đoán trên Polymarket. Hơn nữa, Bitget và Coinbase cũng đã phát hành các thư viện kỹ năng tương tự.

Từ góc độ chức năng, những kỹ năng này cung cấp các chức năng cơ bản mà người dùng bình thường cần cho giao dịch on-chain hoặc tham gia các giao dịch tiền điện tử khác, bao gồm nghiên cứu thị trường, thực hiện lệnh, theo dõi Smart money và hơn thế nữa.

Tuy nhiên, điều này có nghĩa là mọi người giờ đây có thể thưởng thức cà phê trong khi xem crayfish làm việc hậu trường để kiếm tiền cho họ không?

Một người dùng trên mạng xã hội đã chia sẻ công cụ kiếm tiền "crayfish".

AI Agent ≠ Robot Định lượng

Nhưng kết quả thực tế có thể khác với những gì hầu hết mọi người tưởng tượng.

Nhiều người đánh đồng "giao dịch AI" với robot giao dịch định lượng, nhưng logic cơ bản của hai loại này hoàn toàn khác nhau.

Sự khác biệt là cơ bản. Robot giao dịch định lượng truyền thống về cơ bản là các chương trình tự động thực thi các quy tắc được xác định trước, chẳng hạn như "mua khi RSI giảm xuống dưới 30 và bán khi nó tăng trên 70." Chúng cực kỳ nhanh, nhưng chúng không hiểu gì về những gì chúng đang làm, không thể đọc tin tức và không nhận thức được tâm lý thị trường. Hiệu quả của chiến lược của chúng phụ thuộc hoàn toàn vào người viết mã.

Trung tâm của AI Agent là một mô hình ngôn ngữ lớn. Nó có thể đọc một bài báo về FRB tăng lãi suất, hiểu điều này có ý nghĩa gì đối với thị trường tiền điện tử, và sau đó quyết định có nên giảm nắm giữ hay không.

Nói một cách đơn giản: Bot thực thi các quy tắc, và agent đưa ra các phán đoán.

Nói cách khác, agent hiện tại không tự giám sát thị trường và sau đó đặt lệnh trực tiếp khi cơ hội xuất hiện. Chi phí token và độ trễ thời gian kết quả là tàn phá đối với giao dịch.

Giao dịch agent hiện tại có xu hướng áp dụng mô hình "phân công lao động": các chương trình truyền thống chịu trách nhiệm giám sát và thực thi, trong khi các mô hình lớn chỉ chịu trách nhiệm phân tích và ra quyết định.

Cụ thể, một chương trình truyền thống liên tục kéo giá theo thời gian thực, dữ liệu on-chain, tin tức và thông tin khác từ sàn giao dịch, sau đó đóng gói dữ liệu này và gửi nó đến một mô hình lớn. Mô hình lớn tích hợp thông tin đa chiều như điều kiện thị trường, tin tức và bất thường on-chain để đưa ra quyết định giao dịch, chẳng hạn như "Mua ETH, vị thế 10%, giá lệnh $2,450". Cuối cùng, hướng dẫn giao dịch được trả lại cho chương trình truyền thống, chương trình này thực hiện lệnh thông qua giao diện sàn giao dịch và liên tục theo dõi kết quả.

Mã truyền thống hoạt động như "đôi tay" và "đôi mắt" của agent, trong khi mô hình tổng thể đóng vai trò là "bộ não". Các Skills được cung cấp bởi ba nền tảng lớn về cơ bản cung cấp cho agent "đôi tay" và "đôi mắt" được tiêu chuẩn hóa, cho phép nó nhanh chóng truy cập dữ liệu và khả năng giao dịch của các nền tảng giao dịch khác nhau. Tuy nhiên, đằng sau hậu trường, con người vẫn thiết kế logic giao dịch dựa trên các chiến lược cụ thể. Không phải là chỉ cần kết nối với Skill và xem số dư tài khoản của bạn tự động tăng vọt.

Ngoài công nghệ và chức năng, có hai vấn đề thực tế phải được giải quyết.

Đầu tiên là tốc độ. Bot định lượng tần số cao truyền thống có độ trễ giao dịch trong khoảng microsecond đến millisecond, với các hệ thống chuyên nghiệp thậm chí đạt được độ trễ dưới millisecond. Tuy nhiên, nút cổ chai chính cho AI Agent nằm ở thời gian cần thiết cho suy luận mô hình quy mô lớn. Một phân tích và đầu ra quyết định hoàn chỉnh thường mất từ vài trăm millisecond đến vài giây, và trong các tình huống phức tạp, nó thậm chí có thể vượt quá 5 giây. Điều này chậm hơn hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu lần so với bot truyền thống.

Do đó , agent đơn giản là không thể cạnh tranh với bot định lượng về mặt tốc độ. Chúng không thể thực hiện Kinh doanh chênh lệch giá tần số cao hoặc thu lợi từ chênh lệch giá cấp millisecond. Tính cạnh tranh của agent nằm ở chất lượng quyết định của chúng: một bot định lượng có thể đặt lệnh trong millisecond, nhưng nó không biết ý nghĩa của "Chủ tịch FRS vừa gửi một tweet ôn hòa," trong khi một agent thì biết. Agent phù hợp hơn để thực hiện một hoặc hai giao dịch được cân nhắc kỹ lưỡng mỗi giờ, thay vì thực hiện hàng nghìn thao tác cơ học mỗi giây.

Yếu tố thứ hai là chi phí. Bot truyền thống, một khi được phát triển, chỉ yêu cầu chi phí máy chủ để chạy. Tuy nhiên, agent gọi giao diện mô hình lớn mỗi khi chúng đưa ra quyết định, điều này phát sinh chi phí. Ví dụ, với GPT-5.2, nếu một agent phân tích thị trường mỗi 5 phút (288 lần mỗi ngày), chi phí suy luận hàng tháng là khoảng $106. Sử dụng Claude Opus 4.6 mạnh mẽ hơn, nó khoảng $238. Đây không phải là một số tiền đáng kể cho các nhà giao dịch quản lý số tiền lớn, nhưng đối với các nhà đầu tư bán lẻ chỉ có vài nghìn đô la vốn, chi phí suy luận này, kết hợp với phí giao dịch, khiến việc đạt được lợi nhuận ròng khó khăn hơn nhiều.

Khi nói đến việc kiếm tiền như một agent, có nhiều cạm bẫy hơn cơ hội.

Ngoài ra, chất lượng ra quyết định của agent cũng là một vấn đề lớn. Đằng sau những phán đoán có vẻ hợp lý và rõ ràng đó, rất có thể có những quyết định vô lý.

Vào năm 2025, một cuộc thi giao dịch AI do Nof1 tổ chức đã cung cấp một ví dụ rõ ràng. Nhiều agent được điều khiển bởi mô hình lớn đã cạnh tranh, với kết quả khác nhau rất lớn: agent được điều khiển bởi GPT-5 đã mất 62% vốn ban đầu, trong khi Qwen3 và DeepSeek đạt được lợi nhuận lần lượt là 22,3% và 4,89%. Trong cuộc thi giao dịch AI này, trong khi một số mô hình cuối cùng có lợi nhuận, chúng thể hiện các đặc điểm cực kỳ không ổn định. Đặc biệt, DeepSeek đã cho thấy lợi nhuận cao ban đầu sau đó là một đợt giảm đáng kể, làm giảm kỳ vọng của thị trường.

Trong mùa thứ hai của thí nghiệm, 15 bot AI, mỗi bot có vốn $10,000, đã tham gia. Chỉ GROK-4.2 đạt được lợi nhuận dương. Nhìn chung, chỉ có ba mô hình đạt được lợi nhuận dương trong cả hai mùa, trong khi phần còn lại ở trạng thái thua lỗ.

Hơn nữa, PANews cũng đã tiến hành các nghiên cứu mô phỏng trên một số mô hình mạnh nhất vào thời điểm đó, và kết quả cuối cùng cho thấy rằng, về lâu dài, lợi nhuận kỳ vọng của chúng đều là âm. (Bài đọc liên quan: Đánh giá AI Định lượng: Lợi nhuận Kỳ vọng cho Tất cả Mô hình Dưới 1, Trí tuệ Nhân tạo Còn Bao xa để Thay thế Nhà giao dịch?)

Trên Polymarket, chiến lược bot AI cổ điển nhất là Kinh doanh chênh lệch giá chẵn lẻ toán học: khi tổng chi phí mua cả hợp đồng "có" và "không" trong thị trường nhị phân nhỏ hơn $1, việc mua cả hai đồng thời khóa lợi nhuận không có rủi ro. Nhiều blogger đã ca ngợi rất cao chiến lược này. Tuy nhiên, Polymarket đã phản hồi bằng cách giới thiệu các khoản phí động và điều chỉnh quy tắc khác, khiến một số chiến lược Kinh doanh chênh lệch giá không còn hiệu quả.

Nhìn chung, giao dịch agent không phải là "máy in tiền". Lựa chọn mô hình, thiết kế chiến lược và kỷ luật kiểm soát rủi ro đều không thể thiếu.

Ngoài những điều này, giao dịch agent cũng liên quan đến một số rủi ro khác cần được xem xét.

Thứ nhất, về bảo mật, agent giữ khóa riêng và thực hiện giao dịch một cách tự chủ. Nếu môi trường hoạt động bị xâm phạm, nó có thể dẫn đến mất tài sản. Các trường hợp trước đây đã cho thấy rằng các kỹ thuật ác ý đã được đưa vào các nền tảng mã nguồn mở để đánh cắp khóa người dùng. Cả ba nền tảng đều sử dụng tuyên bố từ chối trách nhiệm thận trọng trong các tuyên bố của họ, với Polymarket thậm chí trực tiếp gắn nhãn nó là "phần mềm thử nghiệm sớm."

Thứ hai, vấn đề "ảo giác" của các mô hình lớn không thể bị bỏ qua. Các mô hình đôi khi tạo ra các phân tích có vẻ hợp lý nhưng thực sự sai. Trong các cuộc trò chuyện hàng ngày, điều này có thể chỉ là xấu hổ, nhưng trong giao dịch, nó có thể có nghĩa là mất tiền thật.

Sự đồng nhất hóa các chiến lược cũng là một nguyên nhân đáng lo ngại. Khi một số lượng lớn agent sử dụng cùng một kỹ năng và cùng một mô hình để phân tích cùng một thị trường, các phán đoán của chúng trở nên rất giống nhau, tín hiệu mua được kích hoạt đồng thời, giá được đẩy lên nhanh chóng, và không gian cho những người đến sau bị thu hẹp.

AI chỉ là một vũ khí; vẫn là con người sử dụng nó.

Các quy tắc của trò chơi trong thị trường tiền điện tử đang trải qua một sự chuyển đổi sâu sắc khi các sàn giao dịch bắt đầu thiết kế sản phẩm cho agent thay vì con người. Dữ liệu từ năm 2023 cho thấy rằng các hệ thống tự động đã chiếm hơn 70% khối lượng giao dịch trong thị trường tiền điện tử, và tỷ lệ phần trăm này vẫn đang tăng.

Tuy nhiên, giao dịch agent vẫn ở giai đoạn "thử nghiệm sớm". Logic cơ bản là đây chỉ là một cải tiến trong công cụ, không phải "tự động tạo ra lợi nhuận". Đừng quên rằng các tổ chức có kinh nghiệm chiến lược và định lượng sâu rộng cũng đang sử dụng cùng một công cụ để cải thiện.

Đối với các nhà đầu tư bình thường, thay vì vội vàng xây dựng AI Agent của riêng họ, tốt hơn là trước tiên hãy kiềm chế Tâm lý FOMO (sợ Đầu cơ) và hiểu những hạn chế và điểm yếu của chúng. Phải thừa nhận, kỷ nguyên giao dịch agent đã đến, nhưng khả năng sinh lời vẫn phụ thuộc vào khả năng ra quyết định chiến lược của con người đằng sau nó.