文章来源、作者：德商奇点科技

在大模型能力持续外溢、AI 应用加速向产业层渗透的背景下，AI Agent 正从“能力演示”迈向“系统落地”，成为连接模型能力与真实世界决策的重要基础设施。3月31日，「AI Agents in Action」峰会于香港数码港成功举办。本次峰会由 Cyberport、万维肆零、iPollo、ME Group 联合主办，Web3Labs、德商奇点科技、EventPro 等机构共同支持，汇聚技术开发者、产业方与资本代表，围绕 AI Agent 的应用边界与落地路径展开深入讨论。

作为本次峰会的重要参与方之一，德商奇点科技 CTO Mark 受邀出席并发表主题演讲，从金融市场底层逻辑出发，系统分享了公司在 AI Agent 方向的核心思考与实践路径。

一、德商奇点科技 CTO Mark：AI 的核心价值不在预测，而在认知

在演讲开篇，Mark 即提出一个具有方法论意义的判断：

AI Agent 最有价值的能力，并非预测市场，而是识别人类系统性的认知偏差。

围绕这一观点，他从经典金融理论出发，对比了有效市场假说与行为金融学的两大范式，指出真实市场并非完全理性，而是长期受到情绪与认知结构的影响。这些偏差具有稳定性与可识别性，从而构成了持续存在的结构性机会。

在这一逻辑下，德商奇点科技将自身策略体系建立在三层递进关系之上：

• 人类决策偏差具有系统性
• 系统性偏差导致资产错误定价
• 对偏差的识别与利用，即 Alpha 的来源

这一认知框架，成为公司将 AI Agent 引入金融决策体系的理论基础。

二、从执行工具到认知系统：AI Agent 的能力跃迁

针对“是否可以用脚本替代 AI”的行业常见问题，Mark 在现场给出了清晰区分：

脚本解决执行问题，而 AI Agent 解决认知问题。

基于这一划分，德商奇点科技将 AI Agent 的能力具体落在三个关键维度：

1. 多维信息整合：从数据指标到情绪结构

AI Agent 能够同时整合市场指标、链上行为、资金流动与情绪信号，对“数字背后的行为逻辑”进行综合判断，从而提升决策质量。

2. 语境理解能力：从词频统计到框架识别

在复杂信息环境中，AI Agent 可识别同一信息在不同语境中的含义变化，避免传统模型在语义层面的误判，实现更精细化的判断。

3. 前置风险控制：从被动止损到主动防御

通过多维信号共振，AI Agent 能在极端行情发生前调整策略结构，实现风险管理的前移。

这一能力体系，标志着 AI 在金融场景中正从“辅助工具”升级为“决策参与者”。

三、不可预测市场中的确定性来源：认知偏差

在谈及 AI 是否具备市场预测能力时，Mark 强调：

在具备反身性的市场中，任何有效信号都会因参与者行为而迅速失效，形成“Alpha 衰减”。因此，价格预测并不构成长期稳定能力。

但与此同时，他指出一个更具确定性的结论：

市场虽不可预测，但人类认知偏差具有持续性。

正是这一结构，使得基于行为偏差的策略具备长期存在的空间，也为 AI Agent 的应用提供了明确方向。

四、德商奇点科技的实践路径：统一方法论，多市场落地

基于“认知偏差驱动定价偏离”的核心判断，德商奇点科技已将 AI Agent 能力嵌入不同类型金融市场之中，并形成一套跨场景可复用的方法论框架。

在具体实践中，公司并未将 AI 作为单一策略工具，而是作为“认知识别与结构设计”的核心组件，针对不同市场中主导性的行为偏差，构建差异化的策略路径：

• 数字金融（加密市场）

在以 24/7 交易、情绪驱动显著为特征的加密市场中，过度自信、损失厌恶与羊群效应被显著放大。

德商奇点科技通过 AI Agent 对资金费率（Funding Rate）、链上行为、持仓结构（OI）及市场情绪进行多维交叉识别，在此基础上构建市场中性策略，不依赖价格方向判断，而是通过捕捉“情绪偏差溢价”获取收益。

• 证券金融（传统资本市场）

在相对成熟的传统市场中，行为偏差更多体现为结构性错误定价与流动性错配。

基于此，德商奇点科技结合衍生品工具（如 TRS、场外期权等），对风险敞口进行重构与再分配，在合规框架下实现对隐含风险与收益结构的优化。

• 产业金融（城市资产与相关结构）

在非标准化资产领域，核心偏差来源于“模糊厌恶”——即市场参与者倾向于回避信息不透明或难以理解的资产。

依托母公司在实体资产管理端的积累，德商奇点科技通过 AI 与相关技术手段降低信息不对称，重构资产的认知基础与信任机制，从而优化其融资与定价逻辑。

尽管三类市场在流动性结构、参与主体与风险特征上存在显著差异，但其底层方法论保持一致：

识别认知偏差 → 设计结构化策略 → 等待定价修复

这一框架的关键不在于预测市场方向，而在于持续发现并利用“可被系统性识别的错误”，从而在不同市场环境中实现策略的一致性与可迁移性。

五、AI Agent 进入关键阶段：从能力竞争到系统能力构建

本次「AI Agents in Action」峰会所呈现的一个关键信号在于，AI Agent 正处于从“技术能力验证”走向“系统能力构建”的关键转折期。

随着大模型能力逐步标准化与基础设施化，单点能力已不再构成核心竞争壁垒，行业关注的重点正在从“模型是否足够强”，转向“系统是否能够稳定运行、可规模复制并嵌入真实业务流程”。在这一过程中，系统设计能力、跨模块协同能力以及工程化落地能力，正在成为新的竞争核心。

在这一背景下，德商奇点科技所提出的路径具有一定代表性：

即不以“能力叠加”为导向，而是以“认知结构”为起点，将 AI Agent 嵌入复杂决策系统之中。

这一路径的关键在于，将 AI 的角色从“信息处理工具”前移至“认知参与者”，使其能够对市场中的行为偏差、情绪结构与信息框架进行理解与建模，从而实现从“数据响应”到“结构理解”的跃迁。

这一能力转变，也为 AI Agent 在金融等高复杂度场景中的规模化应用，提供了更具可行性的实现方向。

结语

随着 AI 从“生成内容”逐步走向“参与决策”，其价值边界正在被重新定义。

德商奇点科技 CTO Mark 在本次峰会中的分享表明，在具备反身性的复杂系统中，对未来的预测并不构成稳定能力，而对当下结构的理解才是更具持续性的优势来源。

在这一逻辑下，AI Agent 的发展路径，也正在从“更强的模型能力”转向“更深的认知能力”。围绕人类认知偏差的识别、建模与系统化利用，不仅构成了一种方法论选择，也可能成为 AI 在金融领域实现规模化落地的关键分水岭。

从这一意义上看，AI Agent 不再只是技术演进的产物，更有可能成为连接认知科学与金融工程的重要接口。而德商奇点科技的探索，正是在这一交叉点上的一次前沿实践。