Bitget lançou uma estrutura de conta dedicada para seu agente de trading com IA, o GetClaw, permitindo que o sistema execute negociações ao vivo de forma autônoma — um movimento que a CEO Gracy Chen afirmou ter como objetivo preparar a infraestrutura para um futuro em que agentes de IA negociem em larga escala nos mercados financeiros.
Estrutura da Conta GetClaw
A nova configuração atribui uma subconta separada ao GetClaw, o agente de IA da corretora. Dentro desse ambiente, a ferramenta pode realizar negociações reais com base em instruções em linguagem natural, monitorar os mercados 24 horas por dia e ajustar posições sem intervenção manual.
O recurso se baseia no lançamento anterior do GetClaw pela Bitget como um agente de trading sem necessidade de instalação e na expansão de seu Agent Hub, que adicionou ferramentas analíticas conectando dados de mercado diretamente à execução de ordens.
O modelo de subconta cria uma separação clara entre os ativos mantidos pelo usuário e a atividade conduzida pelo agente, permitindo que os traders definam estratégias em termos simples enquanto o agente cuida da execução dentro de parâmetros pré-estabelecidos.
"Cedo ou tarde, os mercados financeiros emergentes estarão cheios de agentes de IA negociando em nome dos usuários. Estamos preparando a infraestrutura para operar isso em escala", disse Chen.
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Direção do Trading Agêntico
Em vez de apenas adicionar camadas de IA sobre as ferramentas existentes, a Bitget está incorporando a tecnologia diretamente no núcleo da arquitetura da corretora.
Por meio do Agent Hub, sistemas automatizados acessam dados em tempo real, análises e execução utilizando a mesma infraestrutura dos traders humanos.
A abordagem reflete uma mudança mais ampla do setor em direção ao chamado trading agêntico — em que a IA vai além da análise e das recomendações e passa a participar ativamente do mercado.
Dentro do modelo de Universal Exchange da Bitget, que combina criptoativos e instrumentos tradicionais tokenizados sob uma única estrutura de conta, as contas de agentes ampliam as capacidades da plataforma para além do trading manual, em ambientes em que análise e execução acontecem em paralelo.
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