美国加密货币交易所Gemini宣布推出Agentic Trading，这是其面向用户开放的AI代理交易功能。根据官方披露，这是首个由受美国监管的交易所直接提供的AI代理交易工具，意味着用户可以将兼容模型直接接入交易流程，让人工智能在授权框架下完成下单、分析和执行等操作。
从产品定位来看，Gemini此次上线并不只是增加一个自动化工具，而是试图把AI模型纳入交易基础设施本身。平台通过Model Context Protocol（MCP）运行，这是一套开放标准，可让AI代理获得直接API访问能力，并代表用户执行具体操作。Gemini表示，其已将整个交易API与MCP打通，使AI模型能够调用交易所的完整功能。
支持ChatGPT、Claude等模型接入
按照Gemini公布的信息，交易者可连接任何兼容MCP的AI模型，包括Anthropic的Claude和OpenAI的ChatGPT。在此基础上，AI代理可以执行从简单买卖指令到复杂多腿仓位管理在内的多种策略。对于活跃交易者而言，这意味着AI不再只是辅助生成观点，而是可以进一步参与执行层，帮助用户将策略转化为具体交易动作。
Gemini同时推出了名为Trading Skills的模块化功能组件，方便AI代理调用特定能力。首批上线的三个模块分别是：Get Market Data，用于获取实时市场价格；Find the Spread，用于进行买卖价差分析；Retrieve Candles，用于调用历史K线数据。这样的设计思路，实际上是在为AI交易提供标准化“工具箱”，降低模型与真实交易场景连接的复杂度。
AI执行交易，用户聚焦策略制定
Gemini在博文中将这一产品描述为金融市场交互方式转变的一部分。其核心逻辑是：由AI负责执行、识别模式并保持纪律性，而用户更多聚焦于策略和目标设定。对于加密市场来说，这一叙事具有较强吸引力，因为数字资产交易7×24小时运行、波动频繁，传统人工盯盘模式往往难以持续，而AI代理在理论上更适合承担实时响应和重复执行任务。
不过，AI代理交易也意味着更高的风控要求。尽管Gemini强调其产品建立在受监管交易所环境之上，但AI模型接入真实交易API后，仍可能带来误判执行、策略偏移或参数设置错误等风险。尤其是在复杂多腿交易中，执行链条越长，对模型理解能力、指令边界和权限管理的要求也越高。对用户而言，AI提高了自动化效率，但并不意味着可以放弃对仓位、风险和授权范围的审查。
业务收缩之后，Gemini继续押注AI效率
值得注意的是，此次发布也与Gemini此前的经营调整形成呼应。该公司曾在今年2月表示，将裁减25%员工，并退出欧盟、英国和澳大利亚业务，以进一步聚焦美国市场。彼时Gemini就提到，将加大AI的使用力度，以帮助规模更小的团队提升效率。从这一背景看，Agentic Trading不仅是一项面向客户的新功能，也反映出公司内部对AI驱动运营和产品创新的持续押注。
市场表现方面，素材显示，Gemini相关股票当日自开盘以来上涨约0.25%，最新报4.40美元；近一个月上涨约7%，但年初至今仍累计下跌超过55%。这说明资本市场虽然对新功能发布给予了一定正面反馈，但整体仍对公司全年表现保持谨慎态度。AI概念能否转化为业务增长和收入改善，仍需后续用户采纳率与交易活跃度来验证。
AI与加密基础设施的融合正在加快
Gemini并非唯一推动AI与加密基础设施融合的参与者。报道提到，由Coinbase孵化、目前归于Linux Foundation旗下的x402协议，正在为AI机器人提供加密钱包和工具访问能力；与此同时，由Stripe支持的Tempo网络开发的Machine Payments Protocol，则面向机器与机器之间的自动化支付场景。多个项目同步推进，表明市场竞争焦点正逐步从单纯的“AI叙事”转向“AI如何真正调用链上与交易所基础设施”。
从行业影响看，Gemini此次上线Agentic Trading的意义主要体现在三个层面。首先，它将AI代理交易从概念验证推进到受监管平台的正式产品化阶段。其次，开放标准MCP的引入，有助于不同模型与交易系统之间建立更统一的连接方式。第三，随着更多交易所、钱包和支付协议加入，AI未来可能不只是辅助分析工具，而会成为数字资产生态中的实际操作主体。
总体而言，Gemini此次动作释放出一个清晰信号：合规交易所正尝试把AI从“客服、研究、运营优化”进一步推向“交易执行核心环节”。如果后续有更多机构跟进，AI代理交易可能成为下一阶段加密市场产品竞争的重要方向。但在效率提升之外，透明授权、风险控制和责任归属，仍将是这一新范式能否大规模落地的关键前提。