写在前面：研究背景与测评动机

加密市场的信息密度和策略复杂度与日俱增，即便是熟悉 K 线、懂基本面、会读链上数据的用户，也常常感到信息过载。

这也为什么笔者始终对 AI 与加密交易之间的结合保持高度兴趣。近年越来越多的平台开始集成 AI 功能，但大多数仍停留在功能层或是简单的信息汇总，而 Bitget 推出 GetAgent 的宣传点是“全球首款全能加密货币交易助手”，帮助用户获取信息、策略分析以及下单交易，笔者也在测试过程中意外吃到了一波 BTC 涨幅。

本文对 GetAgent 就日常交易的场景开展测评，主要验证两个具体的问题：“能否简化决策流程”和“能不能带来更高的收益”，测评结果供读者参考和交流。

1. 产品定位与基础功能梳理

GetAgent 其实是一个嵌入 Bitget App 的 AI 交易助手。它的定位类似“AI 个人投资顾问”，通过自然语言交互完成信息处理、策略生成、持仓诊断和简易交易建议等工作。其最大的亮点在于聊天交互 + 50 余种专业级 MCP 工具。

目前测试下来，可以使用的场景有很多，包括了行情分析、持仓建议甚至是自动交易：

• 行情分析与趋势解读：你可以直接问“BTC 今天行情怎么样”，系统返回的是结合 K 线指标、链上数据和市场情绪的综合性解读；
• 策略建议与风险提示：例如“笔者现在是否适合加仓 ETH？”，GetAgent 会综合技术信号和个性风险偏好给出区间参考与止盈止损建议；
• 聪明钱追踪与热点推演：某种意义上，它通过追踪链上资金、鲸鱼转账、KOL 社交提及频率，模拟出一个热点预警；
• 持仓分析与再平衡推荐：基于你账户的币种构成、集中度、相关性，给出调仓建议；
• 对话式学习型 AI：支持基础问题解答，如“AMM 是什么”、“定投策略适合什么人”；
• 自动化交易：支持通过对话直接进行交易，如“购买 1 个 ETH”、“加仓 100BGB”，通过指令直接下单操作。

从功能逻辑看，GetAgent 试图覆盖从信息输入到执行建议的完整闭环，担任一个真正的“AI 个人投资顾问”。

2. 实际使用体验：从输入到输出的交互流程

最直接的感受是：作为“AI 个人投资顾问”，你可以像使用 ChatGPT 一样和 GetAgent 使用自然语言对话，不需要切换界面或查阅图表数据，使用体验整体还是比较流畅。

例如笔者在测试中询问：“现在适合买入 BTC 吗？”GetAgent 会进入一个思考状态，在 UI 里可以点开查看他的思考过程：#p#分页标题#e#

• “正在理解用户需求，深度分析最佳解决方案”
• “策略已确定，现在启动分步骤的专业分析流程”，这一步会拆开为多个子步骤，包括：
  • 根据用户的投资需求，现在获取恐惧指数走势，洞察市场情绪脉搏
  • 正在链接交易所数据源，为您呈现 BTC 的完整行情概览
  • 分析用户的查询意图，正在调取日度 K 线数据为用户解读
  • 理解用户需要技术面分析，现在对 BTCUSDT 进行多指标深度解析

和近期经常被调侃的 DeepSeek 的思考过程不同，以上显然是开发者为了让 GetAgent 做好垂直领域的服务而定义好的一个标准思考流程，符合基本的分析路径。

最终 GetAgent 给出了一份比较详细的分析，内容包括：

• 近一个月价格走势和成交量变化；
• RSI/MACD/ 布林带等关键指标状态；
• 市场热点变化中 BTC 是否有资金流入；
• 当前点位的技术支撑与阻力区间；
• 外部情绪参考（如社群情绪与大 V 提及频次）；

这个输出文本的格式高度结构化，基本可以直接作为决策参考。

在交互体验方面，笔者认为它最成功的一点在于把复杂的量化与基本面分析，用通俗语言翻译给用户。新手可以降低学习门槛，老手可以提升决策效率。

不过，在类似上面的提问需要对特定币种做分析时，GetAgent 的响应时间一般需要 30 秒甚至更久，这在移动端产品的体验上来说有点久，这是笔者认为应该重点优化的地方。

3. 三