원문 출처: Bitget

GPT-4o가 멀티모달 상호작용으로 인지 기능을 강화하고, AI 화가들이 디지털 아트 분야에 등장하면서, 1조 달러 규모의 암호화폐 시장은 마침내 진정한 "거래 로직 재구성"이 가능한 지능형 비서, GetAgent를 선보이게 되었습니다. Bitget이 출시한 세계 최초의 만능 암호화폐 거래 에이전트인 GetAgent는 기존 도구처럼 단순히 기능 중첩만 수행하는 것이 아니라, 거래자들이 겪는 세 가지 핵심적인 문제, 즉 "정보 과부하, 복잡한 작업, 인지 장벽"을 처음부터 해결합니다. 일부 업계 관계자들은 GetAgent를 "기관을 상대로 한 개인 투자자의 AI 무기"라고 부르기도 합니다. 가장 중요한 것은 GetAgent를 직접 등록하면 무료로 사용할 수 있다는 것입니다. 기관이 데이터 정보 서비스를 구독하고 전문 분석가를 고용할 필요가 없습니다. GetAgent는 사용자에게 암호화폐 거래를 위한 원스톱 솔루션을 무료로 제공합니다.

오늘은 암호화폐 거래 분야에서 이 새로운 AI 제품이 보여준 획기적인 성과를 분석해 보겠습니다.

1. 업계의 고충: 기존 거래 모델의 "삼중 족쇄"

GetAgent의 기술 분석을 시작하기에 앞서, 암호화폐 거래 업계의 현황을 살펴보겠습니다.

· 정보의 소용돌이: 10만 개 이상의 온체인 데이터, 수천 건의 연구 보고서, 그리고 수백만 건의 소셜 미디어 토론이 매일 다양한 플랫폼에서 쏟아져 나옵니다. 일반 트레이더는 거래소, DApp, 정보 웹사이트를 오가야 하며, 정보 검색 효율성은 기관보다 80% 낮습니다(Chainalysis 연구 자료).

· 반인간적 운영 설계: 실제 테스트 결과, 시장 조회-정보 확인-지표 분석-주문 체결까지 전체 프로세스를 완료하려면 5페이지 이상을 전환해야 하며, 운영 지연으로 인해 단기 투자 기회의 30% 이상이 손실되는 것으로 나타났습니다.

· 인지 격차 심화: 코인베이스 사용자 설문 조사에 따르면 초보자의 82%가 기술 지표와 온체인 데이터를 이해하지 못해 6개월 이내에 시장을 떠난다고 합니다. 전문 도구에 대한 높은 문턱은 암호화폐 거래의 자연스러운 문턱이 되었습니다.

GetAgent의 등장은 마치 기존 암호화폐 거래 모델에 "지능형 운영 체제"를 설치하는 것과 같습니다. AI를 활용하여 정보 처리부터 거래 실행까지 모든 과정을 연결해 줍니다.

2. 핵심 이점 해체: "거래 효율성"의 세 가지 차원 재정의

대화를 거래로 전환하는 상호작용 혁명: 전문 도구를 채팅창에 통합

K-라인 및 지표 매개변수와 같은 거래 전문 용어를 학습해야 하는 기존 플랫폼과 달리, GetAgent는 모든 기능을 자연어 상호 작용으로 변환합니다. 일반적인 시나리오는 다음과 같습니다.

· 일반 사용자 조작: 플랫폼 A를 열어 비트코인 시장 보기 → 플랫폼 B로 전환하여 기관 보유량 확인 → 커뮤니티 C로 이동하여 KOL 의견 확인 → 거래소로 돌아와 주문하기(10분 소요)

· GetAgent 사용자 조작: "지금 비트코인 매수에 적합한가요?"라고 직접 질문 → AI가 전체 네트워크 데이터 검색 + 기술 분석 + 온체인 추적을 동기식으로 완료 → 포인트 및 위험 경고와 함께 직접 제안 → 사용자가 클릭 한 번으로 직접 거래 실행

이 채팅 스타일 거래의 기본 원리는 온체인 분석, 여론 모니터링, 정량적 전략 모듈 등 30개 이상의 전문 도구를 AI 브레인에 통합하는 것입니다. 사용자는 이러한 도구의 기술적 세부 사항에 신경 쓸 필요 없이 구어체 질문만으로 결과를 얻을 수 있습니다. 실제 측정 결과, 일반 사용자가 GetAgent를 사용하여 거래 결정을 완료하는 데 걸리는 시간은 평균 25분에서 3분 미만으로 단축되었습니다.

전체 링크 지능형 서비스 폐쇄 루프: 정보에서 전략으로의 자동 처리

시장에 있는 대부분의 AI 도구는 단일 기능 지원 수준(예: 간단한 시장 알림 또는 지표 분석)에 머물러 있는 반면 GetAgent는 완전한 거래 생태계를 구축했습니다.

· 정보 처리 계층: 전체 시장의 주요 정보 미디어 데이터 소스를 24시간 내내 자동으로 캡처하고 NLP 모델을 통해 노이즈를 필터링하며 효과적인 정보를 "거래 기회"로 추출합니다.

· 전략 생성 계층: 사용자 위치 및 위험 선호도를 기반으로 30개 이상의 사전 설정 도구를 자동으로 호출하여 처리하고 거래 전략을 생성합니다.

· 실행 최적화 계층: 대화 위치 조정을 지원하고 AI가 최적의 거래 지점을 자동으로 계산하며 유동성이 낮은 통화도 피합니다.

· 학습 진화 계층: 딥 러닝 알고리즘 기능으로 모든 사용자 상호 작용을 통해 사용자 초상화를 지속적으로 최적화합니다.

이것은 원스톱 서비스 에이전트 GetAgent의 가치는 비전문 트레이더가 기관과 유사한 리서치팀 + 트레이더 + 위험 관리 담당자로 구성된 구성팀을 운영할 수 있도록 하는 데 있으며, 비용은 거의 무시할 수 있습니다.

수천 명을 위한 맞춤 설정 기능: 자신의 거래 습관을 자신보다 더 잘 알고 있습니다.

GetAgent의 가장 혁신적인 점은 기술 자체가 아니라 성장 지향적 서비스의 논리입니다. 다음은 두 가지 일반적인 사례입니다.

· 사례 1: 보수적인 투자자가 처음에 "위험을 줄이는 방법은 무엇입니까?"라고 질문했습니다. AI는 사용자의 포지션을 기반으로 교차 통화 헤지 전략을 자동으로 추천하고, 시장이 폭락하기 전에 방어적인 포지션 조정을 자동으로 제안했습니다.

· 사례 2: 핫스팟 추적자인 또 다른 사용자는 "새로운 밈 코인"에 대해 자주 질문했습니다. AI는 내러티브 열, 온체인 전송 성장률, 소셜 미디어 상호작용과 같은 지표 분석의 우선순위를 점차 정하는 법을 학습했습니다. 열 지수의 변동을 감지하면, 사용자에게 미리 알림을 제공하여 거래 기회를 찾을 수 있도록 도와줍니다.

이러한 개인화는 단순한 라벨 분류가 아니라 동적 데이터를 기반으로 한 지속적인 학습으로, 사용할수록 더욱 스마트해집니다.

III. 시나리오 테스트: GetAgent는 어떻게 일일 거래를 재구성할까요?

시나리오 1: 스마트 머니 추적 - 기관 투자자 동향 균등화

사용자가 "Grayscale은 최근 무엇을 매수하고 있나요?"라고 질문하면 AI는 다음을 실시간으로 분석합니다.

· Grayscale 지갑의 BTC/ETH 보유량 데이터

· 체인 상의 대량 이체 동향;

· 기관 연구 보고서의 장단기 신호;

소매 투자자도 원래 기관 투자자만 결제 목적으로 제공했던 정보를 동시에 얻을 수 있습니다.

시나리오 2: 밈 핫스팟 예측 - 추세 추적에서 예측까지

기존 모델에서는 밈 코인이 급등한 후에 개인 투자자들이 고가를 쫓는 경우가 많지만, GetAgent를 사용하면 다차원 데이터 모델을 통해 사전에 기회를 발견할 수 있습니다.

· 체인에서 자본 유입 속도를 추적합니다.

· KOL 언급 빈도와 상호작용 비율(예: 50개 이상의 빅 V가 동시에 추천함)을 분석합니다.

지표가 임계값에 도달하면 AI가 적극적으로 신호 경고를 보냅니다.

시나리오 3: 포지션 진단 - 투자 포트폴리오를 동적으로 최적화

"포지션 확인을 도와주세요"라고 입력하면 AI가 여러 차원에서 분석합니다.예:

· 위험 차원: 고집중 위험이 있는지 확인합니다.

· 기회 차원: 보유 통화와 시장 핫스팟(최근 AI 부문 수익 놓침 등) 간의 적합성을 비교합니다.

· 비용 차원: 각 통화의 평균 보유 비용과 현재 시장 가격 간의 편차를 계산합니다.

다차원의 전문적인 분석을 통해 사용자는 포지션을 조정하기 위한 구체적인 제안을 받게 됩니다.

IV. 산업 영향: AI, 거래 생태계의 근본 논리를 재편하고 있습니다.

거래 민주화 가속화

기존 모델에서 기관들은 매년 10억 달러 이상을 데이터 서비스와 정량 분석 도구에 투자하지만, GetAgent는 AI를 활용하여 이러한 역량을 "균등화"합니다. 지능형 분석과 전략 생성은 모두 무료 또는 저렴한 가격으로 대화 형식으로 제공되며, 이는 개인 투자자가 처음으로 기관 투자자와 "균등화 도구"를 사용할 수 있음을 의미합니다.

시장 효율성 도약

GetAgent를 사용하는 사용자가 증가함에 따라 암호화폐 거래 시장의 사용자 정보 처리 효율성, 의사 결정 정확도, 그리고 평균 거래 빈도가 크게 향상될 것으로 예상합니다. 이러한 효율성 향상은 일반 거래자에서 전체 암호화폐 거래 시장으로 확산될 것입니다. 더 많은 거래자가 정보를 빠르게 파악할 수 있게 되면 가격 발견 속도가 빨라지고, 비이성적인 변동이 줄어들며, 시장 성숙도가 기존 금융 시장 수준에 가까워질 것으로 예상됩니다.

인간-기계 협업의 새로운 패러다임

GetAgent는 거래자를 대체하는 것이 아니라 모든 암호화폐 거래자를 위한 개인 슈퍼 비서 역할을 할 것입니다. AI가 반복적인 작업의 90%를 담당하게 되면, 거래자는 창의적인 의사 결정의 10%에 더 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 분업 모델은 기존 금융 분야(예: 브리지워터 펀드의 인간-기계 협업 시스템)에서 검증되었으며, GetAgent는 이를 암호화폐 거래 시장에 처음으로 적용했습니다.

V. 결론: AI 시대 트레이딩의 미래는 무엇일까요?

Web3의 핵심이 "탈중앙화"라면, GetAgent는 AI를 활용하여 또 다른 차원의 평등을 실현합니다. 즉, 전문적인 트레이딩 역량이 더 이상 자원에 의해 독점되지 않도록 하는 것입니다. GetAgent는 "인터랙티브 재구성 + 풀링크 인텔리전스 + 개인 맞춤형 학습"의 완벽한 솔루션을 통해 일반 트레이더의 핵심적인 어려움을 진정으로 해결합니다. GetAgent는 업계에 있어 AI 제품 그 자체의 중요성을 훨씬 넘어설 것입니다. 암호화폐 거래 분야에서 AI의 적용은 표면적인 기능에 그치지 않고 근본적인 트레이딩 로직의 변화까지 깊숙이 파고들어야 함을 증명합니다. AI가 인간처럼 거래 의도를 이해하고, 인간보다 더 뛰어난 데이터 처리 능력을 갖추게 되면 암호화폐 시장의 경쟁 규칙이 재정의될 것입니다. 미래의 트레이딩 킹은 기술을 가장 잘 이해하는 사람이 아니라 AI와 가장 잘 협력할 수 있는 사람이 될 것입니다.

막대한 정보량과 복잡한 운영 방식에 여전히 불안함을 느끼신다면, Bitget 앱을 열고 GetAgent에 "오늘 시장 상황은 어때요?"라고 물어보세요. 대화를 시작하는 순간, 당신의 트레이딩 미래가 눈앞에 펼쳐지고, 큰돈을 벌 기회를 잡을 수도 있습니다.

이 글은 BlockBeats의 의견을 대변하는 것이 아니라, 기고자의 의견으로 작성되었습니다.

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