Sygnum 用 AI 代理人完成真實鏈上交易試驗：瑞士監管銀行首次測試

這種方式的目標，是降低 DeFi 使用門檻。過去需要多次手動操作的流程，可以由 AI 自動規劃與串接完成。

「Human‑in‑the‑Loop」：AI 不能自己動資產

儘管 AI 參與交易規劃與執行，系統仍採用嚴格的 human‑in‑the‑loop（人類監督） 設計。

在實際流程中：

• AI 代理人負責提出並準備交易
• 系統會顯示每一步風險與操作
• 客戶必須親自批准並簽名

如果沒有客戶的數位簽名，交易就不會被送到區塊鏈。

這代表 AI 在系統中扮演的是 決策輔助與流程協調者，而不是完全自主的交易機器。這種設計也更符合銀行監管環境對責任與風控的要求。

自我託管模式：私鑰不離開使用者

另一個重要特點是 self‑custody（自我託管）。

在試驗中，所有交易都是透過客戶裝置上的錢包簽名完成，私鑰不會離開使用者的環境。銀行或 AI 代理人都無法單方面移動資產。

這種架構反映了加密金融的一個重要趨勢：

AI 或自動化系統可以生成交易提案，但 最終簽名權仍在用戶手中。

AI 代理人可以做哪些鏈上操作

Sygnum 的試驗重點並不是簡單轉帳，而是 多步驟的 DeFi 金融操作。

根據相關報導，AI 代理人可以規劃並執行的流程包括：

• 穩定幣轉帳
• 代幣交換（token swaps）
• 鏈上借貸交易
• 在去中心化協議中提供流動性

當使用者輸入一個目標（例如把資金投入收益策略），AI 會自動計算需要的交換、授權與協議互動順序。

不過，Sygnum 尚未公開完整的支援清單，例如涉及哪些區塊鏈、資產或 DeFi 協議。

技術架構：AI 代理人 + 區塊鏈工具

從公開資訊來看，整個系統包含幾個核心技術層：

• 能理解自然語言的 AI 模型
• 負責規劃交易流程的代理人協調層
• 智慧合約分析與風險檢查機制
• 與使用者錢包整合的簽名系統

部分報導指出，該專案使用 Sygnum 內部的 Model Context Protocol（MCP）伺服器，並以 Anthropic 的 Claude 模型作為 AI 引擎，用來協調鏈上操作。

透過這種架構，AI 代理人可以呼叫結構化的區塊鏈工具、分析合約並準備交易，同時保持使用者對資產的最終控制權。

為什麼銀行會做這種實驗

Sygnum 將此專案視為其 AI@Sygnum 計畫的一部分，目標是研究 AI 代理人如何自動化數位資產銀行中的複雜流程。

如果這類系統成熟，未來客戶可能不需要學習複雜的交易介面，而是直接用自然語言與金融基礎設施互動。

換句話說，操作加密市場可能更像是在描述一個投資目標，而不是手動操作多個交易平台。

商業化前仍需解決的問題

目前這個系統仍處於試驗階段，尚未正式對客戶推出。

Sygnum 表示，在商業化之前仍需要完成多項工作，包括：

• 監管與合規審核
• AI 生成交易指令的安全機制
• 客戶保護與風險控制
• 自動化金融決策的治理機制

銀行表示，等相關監管與安全問題處理完成後，才會考慮推出正式產品，但目前尚未公布具體時間表。

AI 正在進入金融交易層

Sygnum 的試驗也反映一個更大的金融科技趨勢：AI 正從分析工具，逐漸進入 交易執行層。

如果這類系統未來廣泛部署，投資人與加密市場互動的方式可能會出現巨大改變——

與其操作複雜的交易軟體，人們只需要說出想達成的財務目標，AI 便能把它轉換成一連串鏈上操作。

Sygnum 的試驗，正是這種未來在受監管銀行體系中的一個早期示範。