AI 交易代理：利器還是資安地雷？

AI 交易代理在幾乎不需要人工介入的情況下，已開始執行越來越大比例的加密市場訂單。然而，圍繞這些系統的安全防護措施，遠未跟上其普及速度。由此產生了一種新型市場風險，同時體現在個人帳戶安全層面，和自主系統大規模運行時的群體行為層面。

過去一年間，AI 在加密交易中的應用已達到一個臨界點。早期的交易機器人遵循簡單固定的買賣規則，而現在的代理系統則能即時吸收新聞資訊流、社群情緒與鏈上數據，並在幾乎沒有人工監管的情況下，直接將這些訊號轉化為實際交易。

在運作正常的前提下，其優勢顯而易見：全天候不間斷監控市場、對市場變化快速反應、嚴格執行規則且不受情緒干擾。這對機構而言極具吸引力，除了作為交易工具，還能在精簡人力成本的前提下，同步擴大市場覆蓋範圍並標準化執行流程。

問題在於，這些系統的安全防護未能跟上採用速度。對於個人使用者而言，權限控管疏漏與監管機制匱乏可能導致慘重損失。而在規模化應用下，最大的威脅在於多個 AI 代理可能同時對錯誤或具誤導性的信號做出反應，進而產生群聚效應並威脅市場穩定性。

問題根源在於權限設定

若配置保守，API 金鑰僅限執行交易；若配置過於寬鬆，則可能賦予代理系統提幣權限或不必要的帳戶存取能力。2022 年與 2023 年的 3Commas 資安事件清晰說明了失控後的後果：約 10 萬名使用者的 API 金鑰遭到洩露，造成逾 2,000 萬美元的損失，其中大量金鑰所配置的權限遠超機器人實際所需。

僅允許代理系統具備交易執行權限並關閉提幣功能是重要的第一步，但這只能解決部分問題。擁有執行權限的代理仍可能因異常交易造成嚴重損失，而攻擊者也不需要提幣權限，只需操縱代理所接收的資訊或行為模式即可。SlowMist 的安全研究顯示，植入數據資訊流、Discord 頻道或第三方 API 中的惡意指令，可能被代理系統吸收進其儲存的上下文記憶中，並影響多個交易週期的決策行為。插件與技能擴展模組也帶來類似風險，它們不僅拓展代理的運作能力，也擴張了攻擊者在組件受損時所能觸及的損害範圍。此類攻擊能夠誘導代理進入錯誤的市場、下達錯誤規模的訂單，或站錯交易方向，讓攻擊者得以通過操縱交易而非直接提幣的方式轉移資金。

即使代理本身未遭攻擊，若缺乏倉位限制、最大回撤閾值或緊急終止機制，一個誤讀訊號、將雜訊誤判為確信度、或在不利環境中強行交易的模型，都能造成相當嚴重的損害。

在 DeFi 平台上，這一風險更為直接。代理系統通常直接持有私鑰或 Session 授權，無需中介機構管理憑證。一旦私鑰洩露或授權範圍設定錯誤，資產可能在數秒內被清空，且鏈上交易一旦完成即無法撤銷。

在所有上述案例中，根本性的失誤都指向同一問題：在缺乏明確權限定義、風險約束與運作邊界的情況下，貿然賦予系統操作即時市場的權力。

AI 代理如何引發市場層面的風險

當大量代理同時接收到相同的訊號並做出一致反應，即便彼此之間並無通訊，仍會產生集體推動市場的效果。前 SEC 主席 Gary Gensler 參與撰寫的一篇金融市場中同質化深度學習的研究表明，競爭壓力往往推動開發者趨向相似的模型架構，並進一步導致相似的失效模式。

加密市場已多次呈現這種集中效應在流動性收縮時放大壓力的現象。2025 年 10 月的閃崩事件是加密史上規模最大的單一強制平倉事件，約 160 萬個帳戶遭到強制平倉，清算規模達 193 億美元，比特幣在 1 小時內跌幅達 14%，隨後迅速反彈。事件的直接成因至今仍有爭議，目前亦無公開證據直接將此次事件與 AI 代理掛鉤，但這揭示了當前市場架構的底層邏輯：自動清算引擎、槓桿與跨幣種保證金系統的聯動效應，足以讓局部價格波動迅速演變為波及全場的系統性震盪。更令人憂慮的是，這種群聚行為無需任何惡意意圖驅動，甚至不需要「意圖」本身。

Wharton 商學院與香港科技大學 2025 年的一篇論文進一步揭示了更深層的問題，研究人員將 AI 交易代理置於模擬市場中進行觀察，發現它們開始呈現類似卡特爾的集體行為，即在未被設計為合作的前提下，自發性地降低激進交易，以維護共同獲利空間。

這一發現指向一個遠超使用者端管控的系統性需求。若要讓代理交易走向安全規模化，市場需要的不僅是更嚴格的風控，還需要這些系統在構建方式上更趨多元，以及在壓力情境下更嚴格的行為邊界約束。

降低風險的實踐步驟

對使用者而言，第一道防線是憑證權限範圍的界定。API 金鑰應限制為純交易執行，關閉提幣功能，並在平台允許的情況下啟用 IP 白名單。同時應定期輪換金鑰，並從交易所及代理資料庫中刪除舊有憑證。例如，Bitfinex 具備精細的 API 金鑰權限設定，允許使用者針對交易、數據讀取及提幣功能分別授權，並支援每個金鑰最多 20 個地址的 IP 白名單配置。

然而，嚴格的憑證管理僅解決了部分問題，它無法決定代理能夠交易什麼、可以承擔多少風險，以及何時應當停止。這些邊界必須在代理層面加以硬性規定。擁有執行權限的代理需要針對可操作的平台及標的設定明確限制，將低市值與流動性薄弱的資產排除在外。除此之外，還需對其自身行為設定上限，包括最大回撤閾值、異常損失後暫停交易的緊急終止機制，以及單次交易周期的交易量上限。這些正是使用者在急於上線代理時最容易忽略的環節，也往往是區分「可控事故」與「帳戶歸零」的關鍵所在。

代理的記憶層是最難監管的一層，也是大多數運營者從未認真審視的部分。系統營運者應定期審查記憶日誌，排查代理無法從常規交易中獲取的異常紀錄，並盤點所有插件或功能擴充，確保能明確掌握各組件的來源與授權範圍。對抗性輸入之所以能在此層級跨會話持續存在，恰恰是因為無人對其進行審核。

強而有力的工具——前提是必須有完善的約束機制

對個人交易者而言，這意味著應當視代理為一個擁有實盤交易權的自動化實體，而非僅僅是在背景靜默運行的軟體。對整體市場而言，則意味著需要認知到問題不止於使用者端的管控。如果大量代理建立在相似的假設和數據訓練、並在壓力情境下呈現相似的行為，最終形成的將是一個更加脆弱的交易環境。要讓代理交易走向更具韌性的未來，可能需要比現狀更強的約束條件，以及更高程度的系統多樣性。

這項技術的實用價值毋庸置疑。AI 代理交易未來是否能發展成可靠的市場基礎設施，取決因素不在代理本身，而在圍繞其使用的紀律、多元性與安全防護體系。