术语表
代理交易
一种交易方法，AI代理通过CLI、MCP服务器和Skill等工具参与研究、分析和执行工作流，同时由人类定义约束并审批风险。
代理交易 是使用AI代理运行交易生命周期的部分环节：数据收集、假设检验、执行计划，有时还包括订单操作。
关键不是完全自动化。关键是在明确约束下的委托工作流执行。
为什么代理交易在增长
现代交易工作流被重复操作所过载：
- 扫描多种工具
- 跨工具检查背景
- 保持一致的交易前纪律
- 执行后记录决策
代理可以处理大部分流程负担，释放人类专注于更高层次的判断。
代理交易 vs 算法交易
| 维度 | 传统算法 | 代理交易 |
|---|---|---|
| 核心引擎 | 固定编程规则 | LLM推理 + 工具 |
| 适应性 | 限于编码逻辑 | 可在提示/Skill约束内适应 |
| 交互方式 | 主要是代码/配置 | 通常是自然语言 + 操作手册 |
| 失败特征 | 代码缺陷和模型漂移 | 护栏失效和工具误用 |
两种模型可以共存。代理交易通常补充而非取代现有的系统化基础设施。
三层操作栈
大多数实用的代理系统结合：
这种分层模型同时支持灵活性和控制。
优秀的代理交易是什么样的
健康的工作流包括：
- 交易前清单强制执行
- 明确的执行审批门控
- 硬性仓位/风险限制
- 交易后日志和审查
- 定期对账户真实情况进行验证
代理交易应该提高流程质量，而不仅仅是速度。
常见失败模式
- 将流利的语言误认为可靠的判断
- 在没有明确确认的情况下允许执行
- 在证明流程一致性之前增加仓位
- 不分离分析模式和执行模式
早期采用中的大多数损失来自工作流设计错误，而非工具本身。
常见问题
代理交易只适合技术用户吗？
不。非技术用户如果使用清晰的模板、有限的范围和严格的审批规则，也可以受益。
代理交易可以用于长期投资吗？
可以。代理可以协助投资组合检查、再平衡计划和基于规则的审查工作流，不仅限于短期交易。
我应该信任代理自动执行吗？
只有在分阶段验证之后。从只读工作流开始，然后是小额实盘测试，再到受控扩大规模。
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