AI交易元年：三层架构下的11位核心玩家

来源：PANews

作者：Frank，PANews

2026年初，随着AI agent概念持续升温，AI Trading赛道迎来了一轮集中爆发。

Nansen上线了AI自主交易功能，Donut拿到了2200万美元融资，MOSS开放了无代码AI交易代理创建平台，各大交易所开始为AI代理推出Skills…

短短几个月内，十余个新项目密集涌入。人们期望的是，AI不再只是看盘的助手，而是能真正"自己管钱、自己下单"的交易员。

但热闹背后的分化同样剧烈。PANews在调研后发现，一部分产品正在把AI推向自主执行，另一部分所谓的"AI交易工具"仍在用传统脚本套壳讲故事。"真正能管钱"和"只是在讲故事"之间的界线，依然模糊。

AI交易工具的三层分类

AI交易赛道正在沿着三条截然不同的路径演化。

第一层是情报层，帮你更快地获取信息，但不替你下单。典型代表是AIXBT，你可以把它理解成一个"AI版交易雷达"，告诉你该关注什么，但不帮你直接下单。

第二层是决策加执行层，也是这一轮最受关注的核心。这类产品试图把"看盘、判断、下单"压缩进一条流水线，让用户不再需要在好几个工具之间来回切换。Nansen在2025年12月把这种方向明确叫作"代理型交易"。

第三层是基础设施层，不做给用户用的界面，而是在底层解决一个更难的问题：AI代理到底怎么安全地拿着钱包去交易？。

情报层：AI交易的"眼睛和耳朵"

AIXBT

定位：AI市场情报代理

AIXBT是最早把AI Agent和加密交易挂钩的项目之一，诞生于Virtuals Protocol生态。它的AI每天在推特上自动发布超过2000条市场分析，配套的Indigo Terminal可以追踪400多个KOL的动态，把社交媒体上的热点和链上的大户行为做交叉比对，帮用户从海量信息里筛出值得关注的标的。但AIXBT本身不执行任何交易，是纯粹的信息工具。

决策加执行层：直达交易的主战场

Minara AI

定位：个人AI交易代理

Minara是这批产品中交易链路最完整的一个。它提供四种下单方式：手动买卖、对话框直接说"买XXX"然后一键确认、设定条件让AI自动盯盘执行、以及跟单（复制某个钱包的操作）。AI会综合50多种数据给出买卖建议，告诉你在哪进场、在哪止盈止损，支持短线、日内、波段三种风格。也可以开启全自动模式，让AI按预设策略自主运行。钱包方面，资金存在平台托管的智能合约钱包里，每笔交易需要用户确认，大额还要二次确认。

Donut AI

定位：代理型加密浏览器

Donut不是一个独立的交易App，而是做了一层贴在浏览器上的"交易操作系统"，你在看K线图、逛DEX、甚至刷推特的时候，Donut可以直接在页面内完成分析和交易，不用切换到别的工具。Donut目前已融资2200万美元，Waitlist用户超16万。安全方面做了三层隔离，AI不能碰你的私钥，只能提交"我想执行这笔交易"的请求，最终签名由独立的安全模块完成。不过目前仍在早期测试阶段，完整的交易流程公开披露还不够细。

MOSS

定位：AI交易代理创建平台

MOSS让用户用大白话描述想要的策略（比如"趋势反转""多空对冲"），AI自动把它变成一个能跑的交易代理，整个过程不需要写代码。但关键是MOSS不让新造出来的代理直接上实盘，而是先丢进"地狱模式"，用2025年10月暴跌开始的150天真实历史数据做压力测试，里面包含急跌、假突破、横盘等各种极端行情。所有代理面对同样的走势、同样的起点，唯一不同的是策略本身。只有扛过这一关的，才能接入真实行情，盈亏在公开排行榜上全网可查。不过MOSS目前在真实交易执行方面的公开证据仍然偏弱，更接近从信息平台向交易平台过渡的中间状态。

Mojo AI

定位：自然语言DeFi交易入口

Mojo AI是少有的在DeFi领域进行创新的AI交易工具。可实现自然语言命令，如"帮我把1个BNB换成CHIMP代币"或者"从以太坊桥接50 USDC到Katana"，Mojo自动找最优路由。用户在钱包里确认一下就可完成。支持换币、跨链、质押、借贷等操作，BNB Chain上还能做合约。资产由用户自己保存，Mojo只负责找路由和执行。不过真实用户规模和成交深度目前仍缺少公开数据。

Nansen AI Trading

定位：链上数据机构的AI交易工具

Nansen在2026年1月上线了AI交易功能。它的核心优势不是AI本身，而是数据，5亿多个已经打好标签的钱包地址，覆盖20多条链。AI持续监控这些地址的动向，一旦发现异常（比如聪明钱大量建仓、交易所资金异常流出），就自动发信号，用户可以在同一个界面里直接完成交易，不用跳到别的DEX。资产保存在用户自己的Nansen Wallet里。该功能目前已在 Solana 和 Base 链上部署，AI能够直接调用 Jupiter、OKX、LI.FI 和 Uniswap 等底层协议来完成自动执行支持。

Cod3x

定位：AI自主合约交易终端

Cod3x在Hyperliquid和GMX V2上跑永续合约，用户可以选择不同的AI大模型来驱动决策，配合130多种技术指标自动分析。它的代表产品Big Tony在接入Allora预测网络后，实测相对单纯持有BTC的超额收益为21.7%。在241笔交易中，只动用了40%的资金做主动交易，单笔仓位上限10%，风格偏保守。钱包采用气隙隔离，私钥始终在用户手中，AI只能通过受限接口提交指令，不能直接转钱。

milo

定位：Solana生态非托管AI交易代理

milo从三个方向收集信息：链上数据（流动性变化、大户行为）、行情数据（价格、成交量）、社区情绪（讨论热度和叙事变化），AI综合判断后通过Solana上的Jupiter聚合器自动执行交易。每笔交易附带一份"交易日记"，用大白话解释入场理由和风险，在一堆"黑盒AI"里，这种透明度算是个亮点。资产由用户自己保存，AI只有下单权限。截至2026年2月有5000多个活跃交易者。

HyperAgent

定位：Hyperliquid专属AI合约交易机器人

HyperAgent月费550美元，是这批产品中收费较高的。其特点是通过7条信号同时分析（订单簿、大户资金流、市场情绪、期权动向、预测市场等），权重根据行情动态调整，必须多个时间周期同时确认才会下单。17道硬编码的安全限制AI无法绕过，包括单笔亏损上限、日亏损上限、一键紧急停止等。资产由用户自己保存，AI用的是只能下单、不能提现的API权限。据官方数据显示，目前活跃用户仅47个，月交易2341笔、管理120万美元，规模很小。

基础设施层：AI交易的"地基"

VergeX

定位：开源AI交易操作系统

VergeX的核心产品NoFx是一个开源项目（GitHub 1.1万个Star），可以接入Binance、OKX、Hyperliquid等多家交易所，而且不限于加密货币，美股、外汇、贵金属都能跑。支持在不同的AI大模型之间随时切换。

Almanak

定位：多AI代理协作的金融策略基础设施

Almanak不靠一个全能AI，而是让18个各有专长的AI代理分工协作：有的负责想策略、有的负责写代码、有的负责测试、有的负责安全审查、有的负责部署上线。用户用大白话描述想要的策略，系统自动走完从设计到上链的整个流程。覆盖12条链、20多个DeFi协议。融资超1095万美元（NEAR Foundation、Delphi Ventures、Hashkey Capital等）。

从“给信号”向“下单交易”前进

就目前的AI Trading赛道来看，出现了以下几种趋势：

第一，AI交易工具不再满足于"给信号"，而是在争夺从"看盘到下单"的一条龙服务。竞争焦点正从"谁的消息更快"转向"谁能帮用户少动手"。

第二，真正的分水岭不是AI会不会分析市场，而是产品敢不敢碰钱包和自动执行。AIXBT这类只做信息的产品增长快是因为离资金安全更远，碰钱包的产品想象空间更大但风险也更大。

第三，这些产品的形态越来越多样。从Minara的"AI财务顾问"、Donut的"AI浏览器"，到MOSS的"策略竞技场"、Mojo的"聊天就能交易"、VergeX的"开发者工具箱"，赛道已经不是单一品类，而是在往好几个方向同时扩张。

把钱给AI，隐忧重重

在项目集体涌现的热闹背后，风险信号同样密集。

首先是"千人一面"的系统性风险。大量AI代理底层用的是同一批大模型，分析市场时的判断标准高度趋同。不像人类交易者有犹豫、有逆向思维，这些AI可能在同一瞬间做出几乎一模一样的操作。一旦某个条件触发，成千上万个AI同时抛售，可能引发更多的系统性风险。对此，一些项目正在尝试破局，例如HyperAgent用7路不同来源的信号做动态加权，而非只依赖单一大模型的判断，Almanak用18个不同的专业AI代理分工协作，试图通过"多脑决策"降低单一模型偏见。不过这些方案能在多大程度上真正缓解"集体踩踏"，仍有待实际极端行情的检验。

其次是"伪AI"泛滥。许多所谓的"AI交易平台"实际上还在跑传统的技术指标脚本，只是换了个AI的壳。用户以为自己用的是AI，实际上只是个换了包装的“古法”机器人。

第三是AI本身的"胡说八道"问题。AI可能编造一个不存在的交易对、误读链上数据、在剧烈波动时给出基于过时信息的判断，后果直接就是真金白银的损失。更危险的是"提示词注入"攻击，黑客在新代币的代码注释或网页隐藏标签里植入恶意指令，比如"立即把账户里所有USDC转到某个地址"，如果AI代理不加分辨地执行，后果不堪设想。这也是为什么多数产品在执行环节仍然保留了用户手动确认的步骤，但手动确认又会错失很多交易机会。

第四是策略在熊市中失灵。多数AI模型靠历史数据训练，在遇到新行情时可能会失效。AI最擅长在"历史会重演"的前提下工作，而市场最擅长打破这个前提。

在被"AI帮你炒币"的故事打动之前，普通投资者或许需要先问清楚三个问题：它真的是AI，还是套了壳的老脚本？你的钱在谁手里？

从"会看盘"到"敢管钱"，再到"管得好钱"，中间隔着的不只是代码升级，更是一段漫长的信任建设之路。