AI ट्रेडिंग एजेंट: क्रिप्टो में कार्यप्रणाली और समस्याएं

AI ट्रेडिंग एजेंट क्रिप्टो स्वायत्त, उपकरण-उपयोग करने वाले सिस्टम हैं जो एक लक्ष्य लेते हैं जिसे आप साधारण अंग्रेजी में टाइप करते हैं और इसे एक्सचेंज, वॉलेट और ऑन-चेन स्थलों पर कई चरणों की क्रियाओं में बदल देते हैं। लाभ 'स्मार्टर सिग्नल' के बारे में कम है और अधिकतर एक निष्पादन परत को नियंत्रित करने के बारे में है जिसे अविश्वसनीय संदर्भ, गलत-स्पष्ट इरादे, या विषाक्त मेमोरी द्वारा धोखा दिया जा सकता है।

मुख्य निष्कर्ष

• एक एआई ट्रेडिंग एजेंट इरादे को व्याख्या कर सकता है, चरणों की योजना बना सकता है, और कई उपकरणों को कॉल कर सकता है, जबकि एक ट्रेडिंग बॉट आमतौर पर उन निश्चित यदि-तो नियमों को निष्पादित करता है जिन्हें आप पूर्व-निर्धारित करते हैं।
• आधुनिक एजेंट सेटअप 'कौशलों' पर निर्भर करते हैं जो चैट निर्देशों को विशिष्ट API क्रियाओं में मैप करते हैं, जो अनुमतियों और पुष्टि गेट्स को मुख्य सुरक्षा सतह में बदल देता है।
• वास्तविक घटनाएँ एजेंट-विशिष्ट विफलताओं को दिखाती हैं जैसे कि प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, सामाजिक प्रतिक्रियाओं के माध्यम से अप्रत्यक्ष कमांड इंजेक्शन, और स्थायी "नकली यादें" जो लेनदेन को पुनः मार्गदर्शित करती हैं।
• प्लेटफ़ॉर्म तेजी से बढ़ रहे हैं, लेकिन प्रदर्शन के दावे अभी भी ज्यादातर मार्केटिंग हैं, इसलिए मूल्यांकन अधिकतर बुनियादी ढाँचे की उचित परख की तरह दिखता है न कि "अल्फा शॉपिंग" की तरह।

AI ट्रेडिंग एजेंट बॉट्स से कैसे भिन्न होते हैं

नियम-आधारित स्वचालन पहले एक्सचेंज API के समय से मौजूद है, और अधिकांश खुदरा व्यापारी परिचित मेनू देख चुके हैं: ग्रिड, DCA, सरल आर्बिट्राज लूप, और अलर्ट-टू-ऑर्डर स्क्रिप्ट। यह क्लासिक ट्रेडिंग बॉट मॉडल है। उपयोगकर्ता शर्तें और पैरामीटर परिभाषित करता है, बॉट एक मूल्य फ़ीड पर नज़र रखता है, और जब नियम सक्रिय होता है तो आदेश जारी करता है। यह तेज़ और पूर्वानुमानित है, लेकिन यह योजना को फिर से व्याख्या नहीं कर सकता जब बाजार का शासन बदलता है जब तक उपयोगकर्ता नियम नहीं बदलता।

एआई ट्रेडिंग एजेंट इंटरफेस और जिम्मेदारी की सीमा को बदलते हैं। रणनीति डैशबोर्ड को कॉन्फ़िगर करने के बजाय, उपयोगकर्ता प्राकृतिक भाषा में इरादा लिखता है और एजेंट यह तय करता है कि इसे संतुष्ट करने के लिए कौन से कार्य किए जाने चाहिए। यह इस तरह दिख सकता है "मेरी स्पॉट बुक को फिर से संतुलित करें," "यदि फंडिंग बढ़ती है तो जोखिम को कम करें," या "इस घटना के जोखिम को हेज करें," इसके बाद एजेंट डेटा की जांच करता है, उपकरणों का चयन करता है, और आदेश देता या संशोधित करता है। यही कारण है "एआई एजेंट्सबसट्रेडिंग बॉट्स"ChatGPT के साथ" एक श्रेणी त्रुटि है। एजेंट केवल निष्पादन नहीं कर रहा है। यह क्रियाओं का चयन और अनुक्रमण कर रहा है।

महत्वपूर्ण परिणाम संचालनात्मक है, दार्शनिक नहीं। एक ट्रेडिंग बॉट की विफलता के तरीके खराब पैरामीटर, खराब डेटा, या टूटे हुए एक्सचेंज कनेक्शन के चारों ओर समूहित होते हैं। एक स्वायत्त ट्रेडिंग एजेंट की विफलता के तरीके इनमें शामिल होते हैं, साथ ही इरादे की गलत व्याख्या और उपकरणों का दुरुपयोग। यदि एजेंट ब्राउज़ कर सकता है, सामाजिक फ़ीड पढ़ सकता है, और पैसे भी हिला सकता है, तो खतरे का मॉडल "क्या रणनीति काम की" से "क्या एजेंट को नियंत्रित किया जा सकता है" में विस्तारित हो जाता है। यही कारण है कि जीतने की स्थिति एक एआई ट्रेडिंग एजेंट को एक जूनियर ट्रेडर की तरह मानती है: उपयोगी, तेज, और बिल्कुल भी खुली विवेकाधिकार के साथ भरोसेमंद नहीं।

एजेंटिक ट्रेडिंग के पीछे का तंत्र

एक टाइप की गई निर्देश और भरी गई आदेश के बीच तीन परतें होती हैं: व्याख्या, योजना, और उपकरण कॉल। वह भाग जिसे अधिकांश उपयोगकर्ता नोटिस करते हैं वह चैट UI है। जो भाग महत्वपूर्ण है वह उपकरण सीमा है जहाँ शब्द API लेखन में बदल जाते हैं।

एक सामान्य प्रवाह इस तरह दिखता है:

1. उपयोगकर्ता इरादा प्रदान करता है। एक अच्छा प्रॉम्प्ट आदेश टिकट की तरह पढ़ता है: उपकरण, स्थान, दिशा, आकार, समय-में-बल, अधिकतमस्लिपेज, और स्पष्ट “कुछ न करें जब तक X न हो” शर्तें। 2. एजेंट व्याख्या करता है और योजना बनाता है। यह लक्ष्य को उप-कार्य में तोड़ता है जैसे “बैलेंस चेक करें,” “मार्केट प्राइस खींचें,” “ऑर्डर प्रकार चुनें,” “ऑर्डर दें,” और “पोजिशन की पुष्टि करें।” 3.

एजेंट उपकरणों के माध्यम से निष्पादित करता है। ये उपकरण आमतौर पर “स्किल्स” के रूप में पैकेज किए जाते हैं, जिसका अर्थ है मानकीकृत मॉड्यूल जो ऑर्डर देने, ऑर्डर रद्द करने, पोजिशन पूछने, या फंड स्थानांतरित करने जैसी कार्यक्षमताओं को उजागर करते हैं। 4. सुरक्षा उपाय यह तय करते हैं कि लेखन होता है या नहीं। यहीं पुष्टि गेट, आकार चेतावनियाँ, टेस्टनेट डिफ़ॉल्ट, और अनुमति स्कोपिंग होती हैं।

दो ठोस कार्यान्वयन दिखाते हैं कि “स्किल्स” का क्या अर्थ है। Bybit का AI हब 274 Bybit API एंडपॉइंट्स से AI सहायक को जोड़ने के रूप में वर्णित किया गया है और लेखन क्रियाओं के लिए एक टाइप किया गया CONFIRM चरण आवश्यक है, बड़े ऑर्डर के लिए अतिरिक्त चेतावनियों के साथ। WEEX “एजेंट स्किल्स” को एक मानकीकृत क्षमता इंटरफेस के रूप में वर्णित करता है जहां डेवलपर्स उपकरण कार्यों को स्किल मॉड्यूल में पैकेज करते हैं जिन्हें प्राकृतिक भाषा के माध्यम से कॉल किया जा सकता है।

वह “स्किल्स” परत असली उत्पाद सतह क्षेत्र है। हर नई स्किल एजेंट की क्षमताओं का विस्तार करती है, और हर विस्तार एक और अनुमति सीमा है जहां इरादा गलत तरीके से निर्दिष्ट किया जा सकता है या दुर्भावनापूर्ण रूप से फिर से फ्रेम किया जा सकता है। मॉडल IQ इसे ठीक नहीं करता। नियंत्रण करते हैं।

जहाँ एजेंट क्रिप्टो में उपयोग किए जाते हैं

वर्तमान उपयोग के मामले निष्पादन सुविधा और कार्यप्रवाह संकुचन के चारों ओर समूहित हैं। एजेंटों को स्वचालित क्रिप्टो ट्रेडिंग के लिए एक फ्रंट-एंड के रूप में रखा जा रहा है: निष्पादन के समान विंडो में शोध, कम क्लिक, कम संदर्भ स्विचिंग, और उपयोगकर्ता के बिना मल्टी-स्टेप कार्य चलाने की क्षमता।

प्लेटफ़ॉर्म पक्ष पर, Bybit AI हब को एक एक्सचेंज-स्केल स्किल परत के रूप में फ्रेम करता है जो सामान्य सहायकों में प्लग करता है और मार्केट डेटा और खाता क्रियाओं के लिए एक बड़ा सेट एंडपॉइंट्स को उजागर करता है, जिसमें पुष्टि सुरक्षा उपाय होते हैं। एक्सचेंज के निकटवर्ती पक्ष पर, WEEX “एजेंट स्किल्स” को प्राकृतिक भाषा से सीधे एक्सचेंज कार्यों को कॉल करने के लिए AI सहायकों को अनुमति देने के तरीके के रूप में उजागर करता है, और यह एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र और ढांचे की सूची बनाता है जो उपकरणों के उपयोग और मेमोरी पर जोर देते हैं।

अडॉप्शन मैट्रिक्स प्रदर्शन पर साक्ष्य आधार की तुलना में तेजी से आगे बढ़ रहे हैं। WEEX रिपोर्ट करता है कि वर्चुअल्स प्रोटोकॉल 15,800+ AI परियोजनाओं की मेज़बानी कर रहा है और फरवरी 2026 तक “एजेंटिक GDP (aGDP)” में $477 मिलियन उत्पन्न कर रहा है। यह यह भी रिपोर्ट करता है कि टोकनबॉट/CLANKER ने एक दिन में 21,870 टोकन लॉन्च किए और साप्ताहिक प्रोटोकॉल शुल्क $8 मिलियन तक पहुंच गए, जिसमें शुल्क का उपयोग CLANKER को वापस खरीदने और जलाने के लिए किया गया। ये संख्याएँ पैमाने और प्रयोग का संकेत देती हैं, न कि ऑडिटेड ट्रेडिंग एज।

यहाँ भी “कॉपी ट्रेडिंग” मानचित्र में फिट बैठता है। कॉपी ट्रेडिंग एक मानव-से-मानव प्रतिनिधित्व मॉडल है जहां उपयोगकर्ता किसी अन्य खाते के ट्रेडों को मिरर करता है। एजेंटिक ट्रेडिंग मानव-से-एजेंट प्रतिनिधित्व है जहां उपयोगकर्ता निष्पादन और अनुक्रमण को सॉफ़्टवेयर को सौंपता है। ओवरलैप यह है कि दोनों कार्यप्रवाह के कुछ हिस्सों को आउटसोर्स कर रहे हैं। अंतर यह है कि एजेंट एक नया नियंत्रण स्तर पेश करते हैं: प्रॉम्प्ट, कौशल, मेमोरी, और बाहरी संदर्भ अधिग्रहण।

सुरक्षा विफलताएँ और वास्तविक हमले के रास्ते

दो वास्तविक घटनाएँ और एक शोध रेखा एजेंट-विशिष्ट खतरे के मॉडल को परिभाषित करती हैं: प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, अविश्वसनीय सामग्री के माध्यम से अप्रत्यक्ष आदेश इंजेक्शन, और मेमोरी विषाक्तता जो बनी रहती है।

अकिन्सीबॉर्ग नवंबर 2024 में फ्रेसा घटना का वर्णन करता है जहां एक स्वायत्त एजेंट ने 13.19 ETH (लगभग $47,000) का स्थानांतरण किया, जिसे कार्य और इरादे के भ्रम के माध्यम से हेरफेर किया गया। हमले ने यह पुनः परिभाषित किया कि एक उपकरण कॉल का क्या अर्थ है, एजेंट को स्थानांतरण निष्पादित करने के लिए मोड़ते हुए जबकि उसने "विश्वास" किया कि वह अपने नियमों का पालन कर रहा है। यही मुख्य एजेंट समस्या है: मॉडल भाषा पर तर्क करता है, और भाषा प्रतिकूल हो सकती है।

अकिन्सीबॉर्ग मार्च 2025 में एक AIXBT घटना का भी वर्णन करता है जिसमें लगभग 55 ETH (लगभग $100,000) का नुकसान हुआ, जो अनधिकृत डैशबोर्ड एक्सेस और दुर्भावनापूर्ण सोशल-मीडिया-प्रेरित आदेश इंजेक्शन से जुड़ा था। प्रतिक्रिया में डैशबोर्ड को रोकना, सर्वर को माइग्रेट करना, और कुंजी को घुमाना शामिल था। पाठ यह नहीं है "सोशल मीडिया न पढ़ें।" पाठ यह है कि एक एजेंट को X उत्तर पढ़ने और धन-स्थानांतरण क्रियाएँ निष्पादित करने देना एक ऐसा रास्ता बनाता है जहां हमलावर को सीधे आपके वॉलेट में सेंध लगाने की आवश्यकता नहीं होती। वे पहले से भरोसेमंद इनपुट के माध्यम से एजेंट को मोड़ सकते हैं।

प्रिंसटन-शैली का "संदर्भ हेरफेर" स्थिरता जोड़ता है। प्रिंसटन अनुसंधान का एक मीडियम सारांश वर्णन करता है कि हमलावर एजेंट के संग्रहीत संदर्भ में "नकली यादें" इंजेक्ट करते हैं, जिसमें निर्देश शामिल होते हैं जो बाद में लेनदेन को प्रभावित करते हैं। अस्पष्टता के तरीके में हेक्स और अदृश्य यूनिकोड वर्ण शामिल हैं, और हमले X या डिस्कॉर्ड जैसी एकीकरणों का लाभ उठा सकते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि यह "वर्तमान प्रॉम्प्ट ठीक लग रहा है" के सरल सुरक्षा मॉडल को तोड़ता है। दुर्भावनापूर्ण निर्देश को संग्रहीत, बाद में पुनः प्राप्त, और अन्यथा सामान्य अनुरोध के दौरान लागू किया जा सकता है।

गलत धारणा जो उपयोगकर्ताओं को नुकसान पहुँचाती है वह यह है कि मुख्य जोखिम बुरे संकेत हैं। बुरे संकेत पुराने तरीके से पैसे खो देते हैं। प्रॉम्प्ट और मेमोरी हमले पैसे खो देते हैं जबकि उपयोगकर्ता सोचता है कि सिस्टम सामान्य रूप से व्यवहार कर रहा है।

धन को जोड़ने से पहले व्यावहारिक सुरक्षा उपाय

गार्डरेल "अच्छा होने के लिए" UX नहीं हैं। वे एजेंटिक निष्पादन के लिए न्यूनतम व्यवहार्य सर्किट ब्रेकर हैं, क्योंकि एजेंट का काम अस्पष्ट भाषा को अपरिवर्तनीय लेखन में बदलना है।

एक सुरक्षित रोलआउट एक क्रम का पालन करता है:

1. एक सैंडबॉक्स में शुरू करें। यदि प्लेटफ़ॉर्म डिफ़ॉल्ट रूप से टेस्टनेट व्यवहार प्रदान करता है, तो इसे अनिवार्य मानें जब तक लॉग यह न दिखा दें कि एजेंट के टूल कॉल इरादे से मेल खाते हैं। 2. अनुमति को स्थिति आकार की तरह सीमित करें। सबसे छोटे API कुंजी स्कोप और सीमाएँ उपयोग करें जो अभी भी इच्छित कार्यों की अनुमति देती हैं। केवल तब विस्तार करें जब आप यह समीक्षा करें कि एजेंट ने वास्तव में क्या किया। 3.

लिखने के लिए स्पष्ट पुष्टि की आवश्यकता है। टाइप की गई पुष्टि और "बड़ी ऑर्डर" चेतावनियाँ वह घर्षण हैं जो एक गलत पढ़ी गई निर्देश को भरी हुई ऑर्डर में बदलने से रोकती हैं। Bybit का AI हब डिज़ाइन, लिखने के कार्यों के लिए टाइप की गई CONFIRM और बड़ी ऑर्डरों के लिए अतिरिक्त चेतावनियाँ, सही पैटर्न है। 4.

ऑर्डर टिकट की तरह प्रॉम्प्ट लिखें। उपकरण, स्थान, दिशा, आकार, समय-इन-फोर्स, अधिकतम स्लिपेज और "कुछ न करें जब तक" शर्तों को निर्दिष्ट करें। अस्पष्टता वह है जिससे एजेंट "सहायता" करते समय गलत कार्य करते हैं। 5. मेमोरी को एक देनदारी के रूप में मानें। यदि एजेंट नोट्स, संक्षेप या प्राथमिकताएँ संग्रहीत करता है, तो उन्हें एक कार्यक्रम पर घुमाएँ या साफ़ करें और कभी भी मेमोरी को ट्रांसफर या अनुमोदनों के लिए एक अप्रयुक्त सत्य के स्रोत के रूप में न बनने दें।

यहां "एजेंट कौशल" पर संदेह करना भी उचित है। कौशल शक्तिशाली होते हैं क्योंकि वे कोडिंग को हटा देते हैं, लेकिन वे इरादे को गलत तरीके से निर्दिष्ट करने के तरीकों की संख्या को भी गुणा करते हैं। हर नया कौशल मॉड्यूल एक और सीमा है जहां एक हानिरहित-सी ध्वनि वाली अनुरोध को एक खतरनाक कार्य में मैप किया जा सकता है।

बड़ी बात यह है कि एजेंटिक ट्रेडिंग एक निष्पादन परत है। व्यापारियों को इसे उसी तरह से मूल्यांकन करना चाहिए जैसे वे बुनियादी ढांचे का मूल्यांकन करते हैं: अनुमतियाँ, लॉग, पुष्टि गेट और विफलता नियंत्रण। यह मानसिकता स्वचालित क्रिप्टो ट्रेडिंग की बड़ी श्रेणी में फिट बैठती है, जहां कठिनाई शायद ही कभी प्रवेश होती है और लगभग हमेशा नियंत्रण विमान होता है।

AI ट्रेडिंग एजेंटों के बारे में सामान्य भ्रांतियाँ

"AI एजेंट बस ChatGPT के साथ ट्रेडिंग बॉट हैं" विफल होता है क्योंकि यह योजना और उपकरणों के समन्वय को नजरअंदाज करता है। बॉट पूर्व-निर्धारित लॉजिक चलाते हैं। एजेंट इरादे की व्याख्या करते हैं, संदर्भ के साथ तर्क करते हैं, और उपकरणों के बीच कार्यों को अनुक्रमित करते हैं, यही कारण है कि वे एकल रणनीति लूप से अधिक कर सकते हैं।

"मुख्य जोखिम खराब संकेत हैं" नए विफलता वर्ग को चूक जाता है। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और अप्रत्यक्ष कमांड इंजेक्शन सामान्य अनुरोधों को फंड-हिलाने वाले कार्यों में पुनर्निर्देशित कर सकते हैं, और मेमोरी हेरफेर सत्रों के बीच स्थायी हो सकता है। जोखिम केवल बाजार जोखिम नहीं है। यह निर्देश जोखिम है।

"यदि यह एक प्रतिष्ठित प्लेटफ़ॉर्म पर है, तो यह सुरक्षित है" गार्डरेल्स को गारंटी के साथ भ्रमित करता है। पुष्टि गेट और चेतावनियाँ आकस्मिक निष्पादन को कम करती हैं, लेकिन AIXBT जैसे घटनाएँ दिखाती हैं कि नुकसान अविश्वसनीय इनपुट और नियंत्रण-प्लेन कमजोरियों जैसे डैशबोर्ड और कुंजी प्रबंधन से आ सकते हैं। सुरक्षा एक प्रणाली की संपत्ति है, न कि एक ब्रांड की संपत्ति।

"अधिक कौशल का मतलब बेहतर एजेंट है" यदि अनुमतियाँ पहले से डिज़ाइन नहीं की गई हैं तो यह उल्टा है। कौशल हमले की सतह हैं। बिना कड़े स्कोपिंग के अधिक कौशल नए ऑर्डर प्रकार जोड़ने के समान है बिना सीमाएँ जोड़े।

निष्कर्ष

मैंने व्यापारियों को इस बात पर obsess करते देखा है कि क्या एक एजेंट "बेहतर प्रविष्टियाँ खोजता है" जबकि वास्तव में खेल को बदलने वाले भाग को नजरअंदाज करते हैं: कई उपकरणों के बीच निष्पादन। एक बार जब एक AI ट्रेडिंग एजेंट X उत्तर या Discord संदेश पढ़ सकता है और साथ ही वॉलेट या एक्सचेंज कार्यों को कॉल कर सकता है, तो यह मान लेना चाहिए कि इसे अंततः धोखा दिया जाएगा। केवल सवाल यह है कि क्या गार्डरेल्स नुकसान को सीमित करते हैं।

मैंने हर संस्थागत डेस्क पर स्वचालन की लहर में एक ही पैटर्न देखा है: महंगे गलतियाँ नियंत्रण-स्तर की लापरवाही से आती हैं, न कि मॉडल के बेवकूफ होने से। AIXBT-शैली का रास्ता, जहाँ सामाजिक इनपुट और डैशबोर्ड एक्सेस छह अंकों के नुकसान में बदल जाते हैं, एक साफ़ अनुस्मारक है। टाइप की गई पुष्टि, सीमित अनुमतियाँ, और आक्रामक मेमोरी स्वच्छता "पैरानॉयड" नहीं हैं। ये स्वचालित क्रिप्टो ट्रेडिंग के भीतर एजेंटिक निष्पादन का उपयोग करने की कीमत हैं।

स्रोत

• बायबिट लर्न
• WEEX
• अकिंसिबॉर्ग सुरक्षा
• मीडियम