एक्सचेंज "क्रेफिश" (ट्रेडर्स) को एक स्किल ट्री दे रहे हैं; क्या Openclaw मानव ट्रेडर्स को पीछे छोड़ देगा?

लेखक: फ्रैंक, PANews

रातोंरात, ऐसा लगता है कि हर कोई क्रेफिश (एक लोकप्रिय क्रिप्टोकरेंसी प्लेटफॉर्म) को तैनात कर रहा है। यह ट्रेंड आखिरकार क्रिप्टो इंडस्ट्री तक पहुंच गया है। 3 मार्च को, Binance और OKX, दो क्रिप्टो दिग्गजों ने एक साथ AI एजेंट्स के लिए AI Skills लाइब्रेरी लॉन्च और ओपन-सोर्स की, जिससे AI एजेंट्स इन प्रोटोकॉल के माध्यम से सीधे ऑन-चेन अल्फा डिस्कवरी और रियल-टाइम ट्रेडिंग हासिल कर सकें। इससे कुछ समय पहले, प्रेडिक्शन मार्केट लीडर Polymarket ने भी एजेंट्स के लिए विशेष रूप से एक CLI टूल लॉन्च किया था।

इस प्रतीत होने वाली संयोग की स्थिति के पीछे यह तथ्य है कि AI क्रिप्टो इंडस्ट्री के भविष्य में मुख्य ट्रेडिंग इकाई बन रहा है, और यह बदलाव पहले ही शुरू हो चुका है।

लेकिन यूजर्स के सामने मुख्य सवाल है: क्या एजेंट-आधारित लेनदेन वास्तव में विश्वसनीय हैं?

आगे बढ़ते हुए, क्रिप्टो आधिकारिक तौर पर AI ट्रेडर्स का स्वागत करता है।

आइए देखें कि Binance और OKX ने इस बार जो Skill ओपन-सोर्स की है, वह वास्तव में क्या कर सकती है।

Binance की सात Skills को "यूनिफाइड इंटेलिजेंट कोर" के रूप में स्थित किया गया है, जो बिखरे हुए क्रिप्टो मार्केट सिग्नल को कार्रवाई योग्य ट्रेडिंग निर्णयों में बदल देती है। विशेष रूप से, वे AI एजेंट्स को स्पॉट ट्रेडिंग निष्पादन को स्वचालित करने में सक्षम बनाती हैं, जैसे कि रियल-टाइम मार्केट डेटा तक पहुंचना और ऑर्डर देना। वे किसी भी वॉलेट एड्रेस का विश्लेषण करके स्मार्ट मनी ट्रैकिंग रिपोर्ट जेनरेट कर सकती हैं, जिसमें विस्तृत होल्डिंग्स शामिल हैं। अन्य फीचर्स में टोकन रिट्रीवल, कॉपी ट्रेडिंग और कॉन्ट्रैक्ट रिस्क मॉनिटरिंग शामिल हैं।

OKX के OnchainOS AI अपग्रेड को "AI एजेंट्स के लिए एक ऑन-चेन ऑपरेटिंग सिस्टम" के रूप में स्थित किया गया है। यह स्वायत्त वॉलेट प्रबंधन, लेनदेन और भुगतान से संबंधित 60 से अधिक ऑन-चेन फंक्शन्स को सपोर्ट करता है। इनमें वॉलेट होल्डिंग्स लुकअप (क्रॉस-चेन एसेट बैलेंस और पोर्टफोलियो), DEX मार्केट डेटा, ट्रेड एक्जीक्यूशन और टोकन डिस्कवरी जैसी विशेषताएं शामिल हैं।

Polymarket का Rust CLI इंटरफेस, जो पहले लॉन्च किया गया था, AI एजेंट्स के लिए एक टर्मिनल है, जो उन्हें Polymarket पर सभी प्रेडिक्शन मार्केट्स को सीधे क्वेरी, ट्रेड और प्रबंधित करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, Bitget और Coinbase ने भी इसी तरह की स्किल लाइब्रेरी जारी की हैं।

कार्यात्मक दृष्टिकोण से, ये स्किल्स सामान्य यूजर्स को ऑन-चेन लेनदेन या अन्य क्रिप्टो लेनदेन में भागीदारी के लिए आवश्यक बुनियादी फंक्शन्स प्रदान करती हैं, जिसमें मार्केट रिसर्च, ऑर्डर एक्जीक्यूशन, स्मार्ट मनी ट्रैकिंग और बहुत कुछ शामिल है।

हालांकि, क्या इसका मतलब यह है कि अब सभी कॉफी का आनंद ले सकते हैं जबकि क्रेफिश पर्दे के पीछे काम करके उनके लिए पैसा कमाती है?

सोशल मीडिया पर एक यूजर ने "क्रेफिश" मनी-मेकिंग टूल शेयर किया।

AI एजेंट ≠ क्वांटिटेटिव रोबोट

लेकिन वास्तविक परिणाम अधिकांश लोगों की कल्पना से अलग हो सकता है।

बहुत से लोग "AI ट्रेडिंग" को क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रोबोट के साथ बराबर करते हैं, लेकिन दोनों का अंतर्निहित तर्क मौलिक रूप से अलग है।

अंतर मौलिक है। पारंपरिक क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रोबोट अनिवार्य रूप से स्वचालित प्रोग्राम हैं जो पूर्व-परिभाषित नियमों को निष्पादित करते हैं, जैसे कि "जब RSI 30 से नीचे गिरता है तो खरीदें और जब यह 70 से ऊपर उठता है तो बेचें।" वे अत्यंत तेज हैं, लेकिन उन्हें इस बात की कोई समझ नहीं है कि वे क्या कर रहे हैं, वे समाचार नहीं पढ़ सकते, और उन्हें बाजार की भावना के बारे में पता नहीं है। उनकी रणनीति की प्रभावशीलता पूरी तरह से उस व्यक्ति पर निर्भर करती है जिसने कोड लिखा था।

AI एजेंट के केंद्र में एक बड़ा लैंग्वेज मॉडल है। यह फेडरल रिजर्व द्वारा ब्याज दरें बढ़ाने के बारे में एक समाचार लेख पढ़ सकता है, समझ सकता है कि इसका क्रिप्टो बाजार के लिए क्या अर्थ है, और फिर निर्णय ले सकता है कि होल्डिंग्स को कम करना है या नहीं।

सरल शब्दों में: बॉट नियमों को निष्पादित करता है, और एजेंट निर्णय लेता है।

दूसरे शब्दों में, वर्तमान एजेंट खुद बाजार की निगरानी नहीं करता है और फिर जब अवसर आता है तो सीधे ऑर्डर नहीं देता है। परिणामी टोकन लागत और समय अंतराल ट्रेडिंग के लिए विनाशकारी हैं।

वर्तमान एजेंट ट्रेडिंग "श्रम विभाजन" मॉडल को अपनाती है: पारंपरिक प्रोग्राम निगरानी और निष्पादन के लिए जिम्मेदार हैं, जबकि बड़े मॉडल केवल विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार हैं।

विशेष रूप से, एक पारंपरिक प्रोग्राम एक्सचेंज से लगातार रियल-टाइम कीमतें, ऑन-चेन डेटा, समाचार और अन्य जानकारी खींचता है, फिर इस डेटा को पैकेज करता है और एक बड़े मॉडल को भेजता है। बड़ा मॉडल बाजार की स्थिति, समाचार और ऑन-चेन विसंगतियों जैसी बहु-आयामी जानकारी को एकीकृत करता है और एक ट्रेडिंग निर्णय प्रदान करता है, जैसे कि "ETH खरीदें, 10% पोजीशन, ऑर्डर मूल्य $2450"। अंत में, ट्रेडिंग निर्देश पारंपरिक प्रोग्राम को वापस किया जाता है, जो एक्सचेंज इंटरफेस के माध्यम से ऑर्डर निष्पादित करता है और लगातार परिणामों को ट्रैक करता है।

पारंपरिक कोड एजेंट के "हाथ" और "आंखों" के रूप में कार्य करता है, जबकि समग्र मॉडल "मस्तिष्क" के रूप में कार्य करता है। तीन प्रमुख प्लेटफार्मों द्वारा पेश की गई Skills अनिवार्य रूप से एजेंट को मानकीकृत "हाथ" और "आंखें" प्रदान करती हैं, जिससे यह विभिन्न ट्रेडिंग प्लेटफार्मों के डेटा और ट्रेडिंग क्षमताओं तक जल्दी से पहुंच सके। हालांकि, पर्दे के पीछे, मनुष्य अभी भी विशिष्ट रणनीतियों के आधार पर ट्रेडिंग लॉजिक डिजाइन करते हैं। यह केवल Skill से कनेक्ट करने और अपने अकाउंट बैलेंस को स्वचालित रूप से बढ़ते हुए देखने के बारे में नहीं है।

तकनीक और कार्यक्षमता से परे, दो वास्तविक दुनिया के मुद्दे हैं जिन्हें संबोधित किया जाना चाहिए।

पहली गति है। पारंपरिक हाई-फ्रीक्वेंसी क्वांटिटेटिव बॉट्स की ट्रेडिंग लेटेंसी माइक्रोसेकंड से मिलीसेकंड रेंज में होती है, पेशेवर सिस्टम तो सब-मिलीसेकंड लेटेंसी भी हासिल करते हैं। हालांकि, AI एजेंट्स के लिए मुख्य बाधा बड़े पैमाने के मॉडल इनफरेंस के लिए आवश्यक समय में निहित है। एक पूर्ण विश्लेषण और निर्णय आउटपुट आमतौर पर कई सौ मिलीसेकंड से लेकर कई सेकंड तक का समय लेता है, और जटिल परिस्थितियों में, यह 5 सेकंड से भी अधिक हो सकता है। यह पारंपरिक बॉट्स की तुलना में हजारों या यहां तक कि लाखों गुना धीमा है।

इसलिए , एजेंट गति के मामले में क्वांटिटेटिव बॉट्स के साथ प्रतिस्पर्धा बिल्कुल नहीं कर सकते । वे हाई-फ्रीक्वेंसी आर्बिट्रेज नहीं कर सकते या मिलीसेकंड-स्तर के मूल्य अंतर से लाभ नहीं कमा सकते। एजेंटों की प्रतिस्पर्धात्मकता उनके निर्णयों की गुणवत्ता में निहित है : एक क्वांटिटेटिव बॉट मिलीसेकंड में ऑर्डर दे सकता है, लेकिन उसे "फेडरल रिजर्व चेयरमैन ने अभी-अभी एक dovish tweet भेजा" का अर्थ नहीं पता है, जबकि एक एजेंट जानता है। एजेंट प्रति घंटे एक या दो सोच-समझकर किए गए ट्रेड करने के लिए बेहतर अनुकूल हैं, न कि प्रति सेकंड हजारों यांत्रिक संचालन करने के लिए।

दूसरा कारक लागत है। पारंपरिक बॉट्स, एक बार विकसित होने के बाद, केवल सर्वर लागत की आवश्यकता होती है। हालांकि, एजेंट हर बार निर्णय लेते समय बड़े मॉडल इंटरफेस को कॉल करते हैं, जिससे खर्च होता है। उदाहरण के लिए, GPT-5.2 के साथ, यदि कोई एजेंट हर 5 मिनट (दिन में 288 बार) में बाजार का विश्लेषण करता है, तो मासिक इनफरेंस लागत लगभग $106 है। अधिक शक्तिशाली Claude Opus 4.6 का उपयोग करते हुए, यह लगभग $238 है। बड़ी राशि का प्रबंधन करने वाले ट्रेडर्स के लिए यह महत्वपूर्ण राशि नहीं है, लेकिन केवल कुछ हजार डॉलर की पूंजी वाले रिटेल निवेशकों के लिए, यह इनफरेंस लागत, लेनदेन शुल्क के साथ मिलकर, शुद्ध लाभ प्राप्त करना बहुत अधिक कठिन बना देती है।

जब एजेंट के रूप में पैसा कमाने की बात आती है, तो अवसरों से अधिक नुकसान हैं।

इसके अलावा, एजेंट के निर्णय लेने की गुणवत्ता भी एक प्रमुख मुद्दा है। उन प्रतीत होने वाले तार्किक और स्पष्ट निर्णयों के पीछे, बहुत अच्छी तरह से बेतुके निर्णय हो सकते हैं।

2025 में, Nof1 द्वारा आयोजित एक AI ट्रेडिंग प्रतियोगिता ने एक स्पष्ट उदाहरण प्रदान किया। कई बड़े-मॉडल-संचालित एजेंटों ने प्रतिस्पर्धा की, जिसके परिणाम बेतहाशा अलग-अलग थे: GPT-5-संचालित एजेंट ने अपनी प्रारंभिक पूंजी का 62% खो दिया, जबकि Qwen3 और DeepSeek ने क्रमशः 22.3% और 4.89% का लाभ हासिल किया। इस AI ट्रेडिंग प्रतियोगिता में, जबकि कुछ मॉडल अंततः लाभदायक रहे, उन्होंने अत्यंत अस्थिर विशेषताओं का प्रदर्शन किया। विशेष रूप से DeepSeek ने शुरुआत में उच्च रिटर्न का प्रदर्शन किया, जिसके बाद एक महत्वपूर्ण ड्रॉडाउन हुआ, जिसने बाजार की उम्मीदों को कम कर दिया।

प्रयोग के दूसरे सीज़न में, 15 AI बॉट्स ने भाग लिया, प्रत्येक की प्रिंसिपल $10,000 थी। केवल GROK-4.2 ने सकारात्मक रिटर्न हासिल किया। कुल मिलाकर, केवल तीन मॉडलों ने दोनों सीज़न में सकारात्मक रिटर्न हासिल किया, जबकि बाकी घाटे की स्थिति में थे।

इसके अलावा, PANews ने भी उस समय के कुछ सबसे शक्तिशाली मॉडलों पर सिमुलेशन अध्ययन किया, और अंतिम परिणामों से पता चला कि, लंबे समय में, उनके अपेक्षित लाभ सभी नकारात्मक थे। (संबंधित पठन: क्वांटिटेटिव AI असेसमेंट: सभी मॉडलों के लिए अपेक्षित लाभ 1 से कम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ट्रेडर्स को बदलने से कितनी दूर है? )

Polymarket पर, सबसे क्लासिक AI बॉट रणनीति गणितीय समता आर्बिट्रेज है: जब एक बाइनरी मार्केट में "yes" और "no" दोनों कॉन्ट्रैक्ट्स खरीदने की कुल लागत $1 से कम होती है, तो दोनों को एक साथ खरीदने से जोखिम-मुक्त लाभ लॉक हो जाता है। कई ब्लॉगर्स ने इस रणनीति की अत्यधिक प्रशंसा की है। हालांकि, Polymarket ने डायनेमिक फीस और अन्य नियम समायोजन पेश करके प्रतिक्रिया दी है, जिससे कुछ आर्बिट्रेज रणनीतियां अप्रभावी हो गई हैं।

कुल मिलाकर, एजेंट ट्रेडिंग "मनी प्रिंटिंग मशीन" नहीं है। मॉडल चयन, रणनीति डिजाइन और जोखिम नियंत्रण अनुशासन सभी अपरिहार्य हैं।

इनके अलावा, एजेंट लेनदेन में कई अन्य जोखिम भी शामिल हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है।

सबसे पहले, सुरक्षा के संबंध में, एजेंट प्राइवेट की रखता है और स्वायत्त रूप से लेनदेन निष्पादित करता है। यदि ऑपरेटिंग वातावरण से समझौता किया जाता है, तो इससे एसेट नुकसान हो सकता है। पिछले मामलों से पता चला है कि यूजर कीज़ चोरी करने के लिए ओपन-सोर्स प्लेटफॉर्मों में दुर्भावनापूर्ण तकनीकों को इंजेक्ट किया गया है। सभी तीन प्लेटफार्मों ने अपने बयानों में सतर्क अस्वीकरण का उपयोग किया, Polymarket ने तो सीधे इसे "प्रारंभिक प्रयोगात्मक सॉफ़्टवेयर" के रूप में लेबल किया।

दूसरे, बड़े मॉडलों की "भ्रम" समस्या को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है। मॉडल कभी-कभी ऐसे विश्लेषण उत्पन्न करते हैं जो उचित लगते हैं लेकिन वास्तव में गलत होते हैं। रोजमर्रा की बातचीत में, यह केवल शर्मनाक हो सकता है, लेकिन ट्रेडिंग में, इसका मतलब वास्तविक पैसे का नुकसान हो सकता है।

रणनीतियों का समरूपीकरण भी चिंता का विषय है। जब बड़ी संख्या में एजेंट एक ही skills और एक ही मॉडल का उपयोग करके एक ही बाजार का विश्लेषण करते हैं, तो उनके निर्णय अत्यधिक समान हो जाते हैं, buy सिग्नल एक साथ ट्रिगर होते हैं, कीमतें तेजी से ऊपर जाती हैं, और बाद में आने वालों के लिए स्थान सीमित हो जाती है।

AI केवल एक हथियार है; इसे चलाने वाला अभी भी मनुष्य है।

क्रिप्टो बाजार में खेल के नियम एक गहरे बदलाव से गुजर रहे हैं क्योंकि एक्सचेंज मनुष्यों के बजाय एजेंटों के लिए उत्पाद डिजाइन करना शुरू कर रहे हैं। 2023 के डेटा से पता चलता है कि क्रिप्टो बाजार में स्वचालित सिस्टम पहले से ही ट्रेडिंग वॉल्यूम का 70% से अधिक हिस्सा हैं, और यह प्रतिशत अभी भी बढ़ रहा है।

हालांकि, एजेंट ट्रेडिंग अभी भी "प्रारंभिक प्रयोगात्मक" चरण में है। अंतर्निहित तर्क यह है कि यह केवल टूल में एक सुधार है, न कि "स्वचालित लाभ उत्पादन।" यह मत भूलें कि व्यापक रणनीति और क्वांटिटेटिव अनुभव वाले संस्थान भी सुधार करने के लिए उन्हीं टूल का उपयोग कर रहे हैं।

सामान्य निवेशकों के लिए, अपने खुद के AI एजेंट बनाने के लिए जल्दबाजी करने के बजाय, पहले FOMO (अटकलों का डर) को रोकना और उनकी सीमाओं और कमजोरियों को समझना बेहतर है। निश्चित रूप से, एजेंट ट्रेडिंग का युग आ गया है, लेकिन लाभप्रदता अभी भी इसके पीछे के मनुष्यों की रणनीतिक निर्णय लेने की क्षमताओं पर निर्भर करती है।