三大 AI 面對同一個問題，有人想當「保姆」，有人要我「自己悟」。AI 的海量資訊歸納與 Alpha 洞見已進入實際可用階段。


隨著加密產業的不斷成熟，其基礎設施日趨完善，技術敘事也向更底層、更細分的方向演進，新的應用、協議與代幣層出不窮。與此同時，加密市場仍是波動性最大的市場，在這裡我們依舊能見到山寨幣單日上漲 1000% 或者下跌 90% 的情景。這種爆炸式發展又離資金最近的市場，也為身處其中的用戶帶來了顯而易見的挑戰：

資訊壁壘：底層技術與專案機制日益複雜，非專業用戶理解的門檻越來越高。

資訊過載：市場資訊爆炸式增長，真偽難辨、良莠不齊，用戶難以快速捕捉到主流敘事，並從中歸納出全局性、客觀的判斷。
需求分化：不同經驗水平的用戶需求差異顯著。新手需要系統性的引導來快速入門甚至幫其進行決策，而老手們則更需要能提升資訊處理與決策效率的專業工具。
近期，各大頭部交易所紛紛布局，推出了內嵌於其平台的 AI 產品，旨在為用戶提供一站式的資訊獲取與決策輔助服務。

這些 AI 助手能否提供真實、可靠的資訊，能否為用戶提供具有 Alpha 價值的洞見？亦或者是仍在初期的概念性試水產品？它們在真實場景中的表現如何？為了驗證這一問題，我們選取了三款上線已有一定時間的 AI 助手 —— 幣安的小安助手、Bitget 的 GetAgent、Bybit 的 TradeGPT，圍繞 10 月 11 日加密市場的暴跌事件進行一輪深度測評，旨在探究其可用性。

資訊過載時代的交易新解法

你是否曾有過，早上起來發現比特幣大跌 1 萬美元、山寨血流成河又一臉懵逼的情況？早期這種情況下，用戶通常會查看 Odaily 等媒體或 X 平台上 KOL 寫的行情分析及後市展望，而 AI 助手改變了這一局面，用戶能夠不受限於固定資訊來源，更快地獲取回答。但有一點核心差異——媒體的文章來自多重資訊來源並有人工多方審核，品質、準確性和深度具有較高的保障，交易所 Crypto 助手能否達到同等的品質與準確性標準目前仍存疑。

對此，首先我們先向三個 AI 拋出一個比較粗略的問題「10/11 幣圈大跌的原因」進行測試，其回答如下圖所示。




我們按照類別進行梳理，各 AI 回答類型如下




可見從類別上而言，三者從底層設計上就呈現出了巨大差異，GetAgent 為「召回導向型（Recall-oriented）」，其回答最為全面，自主發揮出了大量遠超於用戶要求的解答，對於想要一次性獲取全部資訊的用戶最為便捷；而 TradeGPT 則完全符合「精確導向型（Precision-oriented）」，更傾向於在具體問題上進行深度的挖掘；小安助手則介於二者之間。

資訊深度與差異化洞察

GetAgent 提出了一個其餘 AI 沒有提及的關鍵因素——「某內幕巨鯨在暴跌前 30 分鐘精準做空 BTC，獲利 8800 萬美元」，該巨鯨精準的、疑似最核心的內幕操作，使其成為後市最應當關注的對象，對用戶而言屬於至關重要的資訊，體現出 GetAgent 的巨鯨追蹤和差異化洞察能力。

進一步地，我們向小安助手和 TradeGPT 提問 GetAgent 所提供的標題「當日是否有什麼市場異常現象」，小安助手在回答中提及了該內幕巨鯨，而 TradeGPT 在該回答下沒有提及，僅有當指向性明確地提問「是否有疑似內幕的操作」，它才指明了該巨鯨的存在。

綜上，各 AI 在提供資訊方面存在非常明顯的差異化：

GetAgent 旨在成為一站式助手，完成從是什麼、為什麼到怎麼做的全鏈路閉環，交由用戶根據需要選擇對應的資訊和方案；而 TradeGPT 則最為聚焦，只回答用戶問題最核心的部分，絕不會進行二次延伸，需要用戶有能夠精準判斷關鍵問題的能力，而小安助手則介於二者之間。

從「是什麼」到「如何交易」：Alpha 洞見評測

明確發生了什麼之後，用戶更關心的是後市如何操作，在 GetAgent 大而全的第一版回答中已經提供了短期和中期的操作指南：

短期策略（1-2 週） 逢低布局優質標的：當前恐慌情緒已達極值，歷史經驗顯示這往往是中期底部信號 重點關注 BTC 和 ETH：主流幣種在市場恐慌時具備相對抗跌性 規避高風險 Meme 幣：流動性枯竭的小幣種面臨進一步下跌風險。中期展望（1-3 個月） 基於歷史數據，加密市場從暴跌中恢復通常需要 175-478 天。考慮到當前宏觀環境和技術面修復需求，預計市場將在未來 2-3 個月內逐步企穩。

同樣地，向小安助手和 TradeGPT 提問「分析短期和中期操作策略」，得到答案如下：

小安助手： 當前市場情緒處於「恐懼」狀態，市場廣度極差，多數幣種下跌。機構資金方面，比特幣 ETF 在經歷連續多日的大額流入後，於 10 月 10 日出現小幅流出，而以太坊 ETF 則出現顯著淨流出。這表明市場短期內可能面臨下行壓力，機構資金的謹慎態度值得關注。投資者在制定中期和短期策略時，應充分考慮當前的市場情緒和機構資金流向，警惕潛在的市場回調風險。

TradeGPT： 1.控制倉位，降低槓桿：當前市場波動劇烈，建議降低槓桿倍數，避免高槓桿帶來的爆倉風險。Bybit 支持多檔風險限額，合理控制倉位規模，防止被強制平倉。2.關注關鍵支撐位和阻力位技術面上，關注比特幣 10 萬美元、以太坊 3000 美元等關鍵支撐位，若價格企穩可考慮低吸;若跌破則謹慎觀望或做空。 3.避免追漲殺跌

GetAgent 的特色主要在於其嚴格遵循「普適規律 – 對應策略」給到用戶操作建議，交易期望為正，更給出了不同時間周期下的方案，幫助不同交易風格的讀者明確對應時間下的操作方向，具備不模糊、意見非常明確的特點。

小安助手的回答更多停留在資訊複述層面。它詳細羅列了 ETF 流向與市場廣度等往期數據，但這些歷史資訊更多地是「下跌」的伴生數據，只要大幅下跌則必然發生，往往不能作為市場的前瞻基準。

TradeGPT 則回覆了一種模糊的雙向答案，給出漲了做多跌了做空的策略，屬於中規中矩但價值不足的「安全回答」。

二次測試：ETH 後市如何？

為了進一步探究三個 AI 的回答風格，我們向其提問「預測 ETH 未來一個月的走勢」，三個 AI 的回覆如下圖所示。




GetAgent 再次給出了明確的點位，但判斷基準由普適規律變為了技術分析，並且同樣轉變為雙向方案，但差異在於 GetAgent 給出了更為明確的交易指引，包括分批抄底區間、明確的止盈區間等詳細方案；小安助手則再次複述了大量歷史數據，但沒有具體的操作指引；而 TradeGPT 則再次給到了「壓力位 – 支撐位」的多空雙向方案。

以上問題的提問在 10 月 12 日反彈之前所進行，彼時 ETH 價格約為 3820 美元，截至發文時 ETH 最高觸及 4280 美元後回落，並在 4000 美元 -4200 美元價格之間來回震盪，已有 10% 左右正向收益，驗證了 GetAgent 策略的可靠性。

「我」該怎麼做

交易策略不止在客觀角度存在差異，例如交易週期長短、止盈止損策略，在主觀視角上也「千人千面」，每個人都有其風險偏好和不同的倉位配置需求。在價位策略的基礎上若能根據個人帳戶情況給出建議，則能進一步地實證 AI 助手的可用性與可靠性。對此，我們向 AI 提問「分析我當前資產組合，提出洞察和建議」：




GetAgent 分析出了帳戶配置不平衡、哪些代幣為弱勢代幣已不建議持有等問題，從而給出明確且可執行的操作指令，並在最後附上了配置理由，為用戶提供了清晰的長期調倉目標。

小安助手的回覆則更多停留在觀察層面。 它同樣識別出了資產集中的問題，但給出的建議卻相對籠統，建議雖然正確，但缺乏具體的指導，用戶仍需自行判斷「適當」是多少以及該配置哪些「潛力幣種」，未能有效降低用戶的決策門檻。

TradeGPT 在交易層面依舊呈現出了「打太極」的風格，「ETH 有潛力」、「想賺錢得把 USDT 換成 ETH」屬於正確的廢話，在當下用戶自然明確 ETH 仍具有長期增值潛力，但用戶更希望了解當前還能不能買、應該買多少，而非給「我」一個長期一定對但永遠不知道何時兌現的內容。

結論

我們可以得出結論：交易所內置的 AI 助手在資訊處理和提供 Alpha 洞見方面具備了相當的可用性。

對於入門用戶而言，這些工具能夠快速整合複雜事件的多方資訊，並給出結構化的分析，極大地降低了資訊獲取與理解的門檻。而對於經驗豐富的交易者，AI 助手能夠幫助其快速發現巨鯨異常動向、提供有價值的交易參考方案，進一步提升其效率與 Alpha 水準。

無論是希望快速跟上市場節奏的新手，還是尋求高效工具的老手，這些日益成熟的 AI 助手都值得一試，它們已成為輔助交易決策的有力工具。

三大 AI 面對同一個問題，有人想當「保姆」，有人要我「自己悟」。AI 的海量資訊歸納與 Alpha 洞見已進入實際可用階段。


隨著加密產業的不斷成熟，其基礎設施日趨完善，技術敘事也向更底層、更細分的方向演進，新的應用、協議與代幣層出不窮。與此同時，加密市場仍是波動性最大的市場，在這裡我們依舊能見到山寨幣單日上漲 1000% 或者下跌 90% 的情景。這種爆炸式發展又離資金最近的市場，也為身處其中的用戶帶來了顯而易見的挑戰：

資訊壁壘：底層技術與專案機制日益複雜，非專業用戶理解的門檻越來越高。

資訊過載：市場資訊爆炸式增長，真偽難辨、良莠不齊，用戶難以快速捕捉到主流敘事，並從中歸納出全局性、客觀的判斷。
需求分化：不同經驗水平的用戶需求差異顯著。新手需要系統性的引導來快速入門甚至幫其進行決策，而老手們則更需要能提升資訊處理與決策效率的專業工具。
近期，各大頭部交易所紛紛布局，推出了內嵌於其平台的 AI 產品，旨在為用戶提供一站式的資訊獲取與決策輔助服務。

這些 AI 助手能否提供真實、可靠的資訊，能否為用戶提供具有 Alpha 價值的洞見？亦或者是仍在初期的概念性試水產品？它們在真實場景中的表現如何？為了驗證這一問題，我們選取了三款上線已有一定時間的 AI 助手 —— 幣安的小安助手、Bitget 的 GetAgent、Bybit 的 TradeGPT，圍繞 10 月 11 日加密市場的暴跌事件進行一輪深度測評，旨在探究其可用性。

資訊過載時代的交易新解法

你是否曾有過，早上起來發現比特幣大跌 1 萬美元、山寨血流成河又一臉懵逼的情況？早期這種情況下，用戶通常會查看 Odaily 等媒體或 X 平台上 KOL 寫的行情分析及後市展望，而 AI 助手改變了這一局面，用戶能夠不受限於固定資訊來源，更快地獲取回答。但有一點核心差異——媒體的文章來自多重資訊來源並有人工多方審核，品質、準確性和深度具有較高的保障，交易所 Crypto 助手能否達到同等的品質與準確性標準目前仍存疑。

對此，首先我們先向三個 AI 拋出一個比較粗略的問題「10/11 幣圈大跌的原因」進行測試，其回答如下圖所示。




我們按照類別進行梳理，各 AI 回答類型如下




可見從類別上而言，三者從底層設計上就呈現出了巨大差異，GetAgent 為「召回導向型（Recall-oriented）」，其回答最為全面，自主發揮出了大量遠超於用戶要求的解答，對於想要一次性獲取全部資訊的用戶最為便捷；而 TradeGPT 則完全符合「精確導向型（Precision-oriented）」，更傾向於在具體問題上進行深度的挖掘；小安助手則介於二者之間。

資訊深度與差異化洞察

GetAgent 提出了一個其餘 AI 沒有提及的關鍵因素——「某內幕巨鯨在暴跌前 30 分鐘精準做空 BTC，獲利 8800 萬美元」，該巨鯨精準的、疑似最核心的內幕操作，使其成為後市最應當關注的對象，對用戶而言屬於至關重要的資訊，體現出 GetAgent 的巨鯨追蹤和差異化洞察能力。

進一步地，我們向小安助手和 TradeGPT 提問 GetAgent 所提供的標題「當日是否有什麼市場異常現象」，小安助手在回答中提及了該內幕巨鯨，而 TradeGPT 在該回答下沒有提及，僅有當指向性明確地提問「是否有疑似內幕的操作」，它才指明了該巨鯨的存在。

綜上，各 AI 在提供資訊方面存在非常明顯的差異化：

GetAgent 旨在成為一站式助手，完成從是什麼、為什麼到怎麼做的全鏈路閉環，交由用戶根據需要選擇對應的資訊和方案；而 TradeGPT 則最為聚焦，只回答用戶問題最核心的部分，絕不會進行二次延伸，需要用戶有能夠精準判斷關鍵問題的能力，而小安助手則介於二者之間。

從「是什麼」到「如何交易」：Alpha 洞見評測

明確發生了什麼之後，用戶更關心的是後市如何操作，在 GetAgent 大而全的第一版回答中已經提供了短期和中期的操作指南：

短期策略（1-2 週） 逢低布局優質標的：當前恐慌情緒已達極值，歷史經驗顯示這往往是中期底部信號 重點關注 BTC 和 ETH：主流幣種在市場恐慌時具備相對抗跌性 規避高風險 Meme 幣：流動性枯竭的小幣種面臨進一步下跌風險。中期展望（1-3 個月） 基於歷史數據，加密市場從暴跌中恢復通常需要 175-478 天。考慮到當前宏觀環境和技術面修復需求，預計市場將在未來 2-3 個月內逐步企穩。

同樣地，向小安助手和 TradeGPT 提問「分析短期和中期操作策略」，得到答案如下：

小安助手： 當前市場情緒處於「恐懼」狀態，市場廣度極差，多數幣種下跌。機構資金方面，比特幣 ETF 在經歷連續多日的大額流入後，於 10 月 10 日出現小幅流出，而以太坊 ETF 則出現顯著淨流出。這表明市場短期內可能面臨下行壓力，機構資金的謹慎態度值得關注。投資者在制定中期和短期策略時，應充分考慮當前的市場情緒和機構資金流向，警惕潛在的市場回調風險。

TradeGPT： 1.控制倉位，降低槓桿：當前市場波動劇烈，建議降低槓桿倍數，避免高槓桿帶來的爆倉風險。Bybit 支持多檔風險限額，合理控制倉位規模，防止被強制平倉。2.關注關鍵支撐位和阻力位技術面上，關注比特幣 10 萬美元、以太坊 3000 美元等關鍵支撐位，若價格企穩可考慮低吸;若跌破則謹慎觀望或做空。 3.避免追漲殺跌

GetAgent 的特色主要在於其嚴格遵循「普適規律 – 對應策略」給到用戶操作建議，交易期望為正，更給出了不同時間周期下的方案，幫助不同交易風格的讀者明確對應時間下的操作方向，具備不模糊、意見非常明確的特點。

小安助手的回答更多停留在資訊複述層面。它詳細羅列了 ETF 流向與市場廣度等往期數據，但這些歷史資訊更多地是「下跌」的伴生數據，只要大幅下跌則必然發生，往往不能作為市場的前瞻基準。

TradeGPT 則回覆了一種模糊的雙向答案，給出漲了做多跌了做空的策略，屬於中規中矩但價值不足的「安全回答」。

二次測試：ETH 後市如何？

為了進一步探究三個 AI 的回答風格，我們向其提問「預測 ETH 未來一個月的走勢」，三個 AI 的回覆如下圖所示。




GetAgent 再次給出了明確的點位，但判斷基準由普適規律變為了技術分析，並且同樣轉變為雙向方案，但差異在於 GetAgent 給出了更為明確的交易指引，包括分批抄底區間、明確的止盈區間等詳細方案；小安助手則再次複述了大量歷史數據，但沒有具體的操作指引；而 TradeGPT 則再次給到了「壓力位 – 支撐位」的多空雙向方案。

以上問題的提問在 10 月 12 日反彈之前所進行，彼時 ETH 價格約為 3820 美元，截至發文時 ETH 最高觸及 4280 美元後回落，並在 4000 美元 -4200 美元價格之間來回震盪，已有 10% 左右正向收益，驗證了 GetAgent 策略的可靠性。

「我」該怎麼做

交易策略不止在客觀角度存在差異，例如交易週期長短、止盈止損策略，在主觀視角上也「千人千面」，每個人都有其風險偏好和不同的倉位配置需求。在價位策略的基礎上若能根據個人帳戶情況給出建議，則能進一步地實證 AI 助手的可用性與可靠性。對此，我們向 AI 提問「分析我當前資產組合，提出洞察和建議」：




GetAgent 分析出了帳戶配置不平衡、哪些代幣為弱勢代幣已不建議持有等問題，從而給出明確且可執行的操作指令，並在最後附上了配置理由，為用戶提供了清晰的長期調倉目標。

小安助手的回覆則更多停留在觀察層面。 它同樣識別出了資產集中的問題，但給出的建議卻相對籠統，建議雖然正確，但缺乏具體的指導，用戶仍需自行判斷「適當」是多少以及該配置哪些「潛力幣種」，未能有效降低用戶的決策門檻。

TradeGPT 在交易層面依舊呈現出了「打太極」的風格，「ETH 有潛力」、「想賺錢得把 USDT 換成 ETH」屬於正確的廢話，在當下用戶自然明確 ETH 仍具有長期增值潛力，但用戶更希望了解當前還能不能買、應該買多少，而非給「我」一個長期一定對但永遠不知道何時兌現的內容。

結論

我們可以得出結論：交易所內置的 AI 助手在資訊處理和提供 Alpha 洞見方面具備了相當的可用性。

對於入門用戶而言，這些工具能夠快速整合複雜事件的多方資訊，並給出結構化的分析，極大地降低了資訊獲取與理解的門檻。而對於經驗豐富的交易者，AI 助手能夠幫助其快速發現巨鯨異常動向、提供有價值的交易參考方案，進一步提升其效率與 Alpha 水準。

無論是希望快速跟上市場節奏的新手，還是尋求高效工具的老手，這些日益成熟的 AI 助手都值得一試，它們已成為輔助交易決策的有力工具。