Bitget a lancé une structure de compte dédiée pour son AI trading agent, GetClaw, permettant au système d'exécuter des trades en direct de manière autonome — une initiative que la PDG Gracy Chen affirme viser à préparer l’infrastructure pour un futur où des agents IA tradent à grande échelle sur les marchés financiers.
Structure de compte GetClaw
La nouvelle configuration attribue un sous-compte séparé à GetClaw, l’agent IA de la plateforme d’échange. Dans cet environnement, l’outil peut passer de vrais ordres sur la base d’instructions en langage naturel, suivre les marchés 24h/24 et ajuster les positions sans intervention manuelle.
The feature builds on Bitget's earlier rollout of GetClaw as a zero-installation trading agent and the expansion of its Agent Hub, which added analytical tools connecting market data directly to trade execution.
Le modèle de sous-compte crée une frontière claire entre les actifs détenus par l’utilisateur et l’activité pilotée par l’agent, permettant aux traders de définir des stratégies en termes simples tandis que l’agent gère l’exécution dans des paramètres prédéfinis.
« Tôt ou tard, les marchés financiers émergents vont être remplis d’agents IA qui traderont au nom des utilisateurs. Nous préparons l’infrastructure pour opérer cela à grande échelle », a déclaré Chen.
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Orientation vers le trading agentique
Plutôt que d’ajouter une couche d’IA par‑dessus les outils existants, Bitget l’intègre directement au cœur de l’architecture de la plateforme d’échange.
Through Agent Hub, automated systems access real-time data, analytics and execution through the same infrastructure human traders use.
Cette approche reflète une évolution plus large du secteur vers ce que l’on appelle le trading agentique — où l’IA va au‑delà de l’analyse et des recommandations pour participer activement au marché.
Dans le modèle d’« Universal Exchange » de Bitget, qui combine actifs crypto et instruments traditionnels tokenisés sous une même structure de compte, les comptes agents étendent les capacités de la plateforme au‑delà du trading manuel, vers des environnements où analyse et exécution fonctionnent en parallèle.
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