Entrevista com Bill, diretor de IA da Bitget: Na era da negociação com IA, a que ponto estamos de “ganhar dinheiro sem levantar da cama”?

Uma “lagostinha” causou um grande rebuliço em todo o setor de tecnologia. O surgimento do OpenClaw deixou todo mundo animado. Em um computador comum, é possível autorizar a IA a ajudá-lo com e-mails, escrever código e até mesmo gerenciar uma conta de negociação. Os exemplos online dão a entender que você poderia simplesmente parar de trabalhar de vez. No entanto, a maioria das pessoas percebeu que as coisas não eram assim depois de realmente terem instalado o programa.

No campo da negociação de criptomoedas, essa diferença de temperatura entre o entusiasmo e a sobriedade é particularmente perceptível. Nos últimos dois anos, praticamente todas as plataformas de câmbio lançaram seu próprio “Agente de IA”, mas a maioria permaneceu na fase de assistência por chatbot, em que você faz uma pergunta e recebe uma análise extensa, e é só isso. O surgimento do OpenClaw parece ter aberto a Caixa de Pandora, mostrando a todos a possibilidade de a IA “fazer” algo, em vez de apenas “falar”.

No entanto, isso trouxe um novo desafio. Como figura de destaque à frente de uma equipe dedicada a explorar as fronteiras da negociação com IA, Bill, diretor da Bitget AI, possui um profundo conhecimento sobre o assunto. A PANews realizou uma entrevista aprofundada com Bill sobre esse assunto. Antes de ingressar na Bitget, Bill ocupou cargos de liderança em várias empresas de ponta do setor de internet e tecnologia, liderando a implementação em larga escala de algoritmos essenciais e plataformas de IA, além de ter publicado dezenas de artigos em conferências internacionais de renome e dezenas de patentes.

Atualmente, como responsável pelo planejamento estratégico de IA e pela pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de negociação inteligente da Bitget, ele está empenhado em promover a integração profunda entre a IA e os cenários de negociação de ativos criptográficos. Diante da atual febre em torno dos agentes, a opinião deste especialista renomado é extremamente serena: "A maioria das pessoas comuns não está acostumada a ser gestora. "De repente, ao receber 10 subordinados de IA, saber como comandá-los, distribuir o trabalho e avaliar o desempenho é uma arte em si."

O entusiasmo acabará por desaparecer, mas o talento já foi reconhecido. A verdadeira questão agora é: Quem consegue transformar essa capacidade em um produto que as pessoas comuns possam usar?

Na conversa com Bill, a PANews procurou analisar o percurso real da negociação com IA, desde o conceito até a implementação, sob a perspectiva de um designer de produtos. Na opinião de Bill, o rápido lançamento dos produtos Agent Hub e GetClaw AI pela Bitget não se trata de um caso de “ver os outros fazendo e nós fazermos também”, mas sim de um processo de expansão natural dos produtos internos. "Em resumo, é uma questão de timing, localização e harmonia."

“O momento certo se refere ao fato de o OpenClaw ter despertado o interesse do mercado; a localização se refere à sólida base que construímos graças à contínua iteração do assistente de IA GetAgent, lançado por nós no ano passado; e já houve maturação e experimentação suficientes internamente; a harmonia se refere à validação do valor do produto dentro da equipe, o que nos levou a abrir-nos para o mercado externo.”

Panorama dos produtos de IA da Bitget: A arquitetura em três camadas do GetAgent ao GetClaw

Para compreender a estrutura da Bitget no que diz respeito à negociação com IA, precisamos primeiro esclarecer a relação entre seus três produtos. Visto de fora, os nomes GetAgent, Agent Hub e GetClaw podem parecer confusos, mas, na narrativa de Bill, trata-se, na verdade, de um caminho evolutivo bem claro.

Em junho de 2025, a Bitget lançou o GetAgent dentro do aplicativo, um assistente de negociação baseado em IA na forma de um chatbot. Segundo Bill, o GetAgent passou por várias fases de desenvolvimento: desde as respostas iniciais por chat, passando pela introdução gradual de pedidos com um clique e pela agregação de notícias, até se expandir para incluir negociações em todas as categorias, como ações dos EUA, ouro, prata e muito mais. "Cada iteração é orientada pelo usuário, expandindo-se cada vez mais." No entanto, por mais que se expanda, a essência do GetAgent continua sendo "baseada em chat". Ele pode responder a perguntas e dar sugestões, mas não pode ajudar os usuários a realizar tarefas complexas de negociação de forma autônoma.

O ponto de virada ocorreu após o lançamento do OpenClaw. Segundo Bill, após o lançamento do OpenClaw, a Bitget desenvolveu rapidamente sua própria versão internamente. "O feedback foi muito positivo após o uso interno, o que naturalmente nos levou a uma ideia: será que também podemos fazer uma grande atualização no GetAgent?" Seguindo essa linha de pensamento, a Bitget integrou sua funcionalidade MCP, aperfeiçoada internamente, e a disponibilizou ao público, lançando oficialmente o Agent Hub em 13 de fevereiro deste ano.

O Agent Hub é voltado para "usuários com habilidades práticas relativamente avançadas".

Ele oferece uma interface de habilidades em quatro níveis, do mais básico ao mais avançado:

A API é a chamada de interface em nível atômico, com o nível de complexidade mais elevado, exigindo programação e gerenciamento de chaves;

O MCP atua como uma "interface geral", permitindo que aplicativos externos de IA leiam diretamente os dados da Bitget e realizem operações;

A CLI destina-se a desenvolvedores, permitindo a invocação direta de todas as APIs por meio da linha de comando do terminal;

As habilidades são o cerne desta atualização, funcionando como "módulos de negócios" pré-configurados. Por meio do Skills, o código da API, originalmente rígido, é transformado em habilidades que a IA pode invocar diretamente (como consultas sobre taxas, análise de gráficos K-line, acompanhamento do mercado e realização de ordens), permitindo que a IA dê um salto da “compreensão da intenção” para a “execução de ações”.

Bill fez uma analogia muito intuitiva usando um pen drive: "A pen drive em si possui a capacidade de armazenamento, leitura e gravação, mas, para que funcione, é necessária uma interface USB para conectá-la a um dispositivo, o que equivale a um MCP. No entanto, não basta apenas ter a interface; também é preciso memória e a coordenação de vários protocolos para que a interação seja completa. Todo esse conjunto de combinações constitui uma habilidade.

No entanto, o Agent Hub ainda apresenta uma curva de aprendizado para o usuário comum.

Por isso, em 14 de março, a Bitget lançou o GetClaw, um assistente de negociação com IA baseado no Telegram que está pronto para uso sem a necessidade de instalar nada. Os usuários podem acessá-la por meio de um link, fazer login em suas contas e começar a usá-la, sendo que a plataforma arca com os custos de execução de modelos de grande porte, tornando a experiência do usuário totalmente integrada. Bill resumiu tudo em uma frase: "Recomenda-se aos usuários comuns que utilizem o GetClaw, uma ferramenta pronta para uso; já aos jogadores profissionais, recomenda-se que utilizem o Agent Hub e escolham as habilidades adequadas, como se estivessem brincando com blocos de Lego, para construir seu próprio castelo."

Esses três produtos formam uma relação progressiva clara: O GetAgent aprimora os recursos subjacentes do MCP, que são então disponibilizados no Agent Hub para acesso externo, e esses recursos são posteriormente integrados ao GetClaw, reduzindo a barreira à entrada. Desde um chatbot até uma ferramenta para desenvolvedores e um produto acessível com um clique, a linha de produtos de IA da Bitget abrange todo o espectro de usuários, desde os mais experientes até os iniciantes.

"Acompanhando o mercado em uma única frase": O que a negociação com IA realmente mudou

A arquitetura do produto é apenas a estrutura básica; o que realmente entusiasma os usuários é a transformação da experiência que a IA proporciona em cenários específicos. Nas conversas com Bill, um termo-chave que surgiu repetidamente foi “barreira à entrada”.

O processo tradicional de negociação é uma longa cadeia: obter informações, analisar, tomar decisões, executar ordens, monitorar o mercado e avaliar. Cada etapa depende de operações manuais. Se você deseja realizar negociações condicionais ou aplicar estratégias quantitativas, os usuários precisam escrever programas para chamar as APIs por conta própria ou configurar uma série de parâmetros complexos na plataforma.

Segundo Bill, é precisamente aí que a IA agrega mais valor: "Essas funções podem ser realizadas sem o Skills ou o GetClaw; basta escrever um programa. Mas o problema é que programar é simples para os programadores, mas apresenta uma curva de aprendizado íngreme para os usuários comuns. O que estamos fazendo hoje é permitir que os usuários consigam os mesmos efeitos com apenas uma única frase.

Ele deu um exemplo específico: o usuário diz: “Quando o Bitcoin cair 3% em um minuto, ajude-me a aumentar minha posição em 50%”, e o sistema subjacente converterá automaticamente isso em uma tarefa programada, que, na verdade, precisa realizar três ações:

Monitoramento em tempo real do preço do Bitcoin

Calculando a diferença de preço a cada minuto

Executar a operação de aumento de posição imediatamente assim que as condições forem atendidas

Esse tipo de lógica, que antes só os programadores conseguiam realizar, agora pode ser executada por qualquer pessoa com apenas uma frase falada.

Em menos de 40 horas desde que o GetClaw foi lançado, os alertas de monitoramento de preços se tornaram o caso de uso que mais cresceu. Isso não é surpreendente. Configurar alertas de preço em plataformas tradicionais exige que os usuários entendam vários parâmetros de indicadores, e “mesmo depois de meio dia de configuração, pode ser que não dê certo”. Agora, mesmo no caso de lógicas de monitoramento compostas por vários indicadores, como o MACD e o CCI, quando descritas em linguagem natural pelo usuário, o sistema pode ajudá-lo a implementá-las.

No entanto, Bill acredita que a verdadeira transformação do monitoramento de preços por IA não reside apenas em “ser capaz de fazer isso”, mas, sobretudo, em “ser capaz de otimizar”. “Se não fosse possível configurá-lo corretamente nas plataformas tradicionais, você acabaria desistindo.” Mas agora você pode dizer a ele: “Você está errado, repense como fazer a mudança”, e continuar ajustando até ficar satisfeito. Essa abordagem de interação contínua e iterativa é motivo de grande satisfação para uma ampla base de usuários de nicho.

No mercado de ações tradicional, a proporção da negociação quantitativa está aumentando e, no mercado norte-americano, relativamente maduro, pode chegar a ultrapassar 70%. Os investidores de varejo comuns enfrentam adversários institucionais em uma competição que se dá em milésimos de segundo, quase sem qualquer chance de vencer. Bill resume a importância da negociação por IA como uma espécie de "igualdade de direitos": "A visão da Bitget no campo da IA é fazer com que 100 milhões de usuários estejam em pé de igualdade com Wall Street; em outras palavras, permitir que eles alcancem a lógica operacional e as capacidades de execução dos melhores traders. No passado, era impossível, mesmo que você pensasse nisso, mas hoje, desde que você consiga imaginar, você consegue fazer.

Os Quatro Pilares da Confiança: Limites de segurança quando a IA opera com ativos reais

À medida que a IA passa de “fornecer orientações” para “agir em seu nome”, o maior desafio não é a eficácia da funcionalidade, mas sim a confiança. Segundo Bill, nunca é demais enfatizar esse ponto: "O que mais preocupa os usuários comuns é saber se é seguro usar." Essa confiança deve estar bem consolidada. "Basta que surjam um ou dois problemas de segurança para que ninguém mais queira usá-lo."

Com base nessa preocupação central, a Bitget desenvolveu um sistema de isolamento de quatro camadas.

A primeira camada é o isolamento de identidade, que identifica com precisão a identidade do usuário em cada interação

A segunda camada é o isolamento de memória, garantindo que a memória de conversas entre diferentes usuários seja completamente isolada e separada, a fim de evitar a divulgação de dados pessoais

A terceira camada é o controle de permissões, que determina quais dados e ferramentas podem ser acessados, sendo controlada por funções.

A quarta camada é o isolamento de credenciais e fundos, na qual a chave da API só pode ser usada para acionar eventos, e as transações são executadas em um ambiente de teste de subconta.

O mecanismo de sandbox das subcontas é um projeto muito prático. Bill deu um exemplo: "Por exemplo, se a conta principal tiver US$ 1.000, o usuário poderá transferir apenas US$ 50 para uma subconta destinada a operações de IA, tornando o risco muito mais controlável." Isso significa que, mesmo que a IA cometa um erro de avaliação, a exposição ao risco é rigorosamente controlada dentro do intervalo predefinido pelo usuário.

Essa abordagem que prioriza a segurança também se reflete na postura da Bitget em relação ao Mercado de Competências. Atualmente, todas as Skills são desenvolvidas e mantidas pela equipe oficial e não foram disponibilizadas a terceiros. A explicação do Bill sobre isso é muito direta: "Se abrirmos o Skill Market para permitir que mais pessoas participem do desenvolvimento, inevitavelmente surgirão problemas de segurança." Por exemplo, um hacker pode dizer: “Deixa que eu adiciono um para você”, e se um usuário usar isso e sofrer prejuízos financeiros, isso seria inadequado. Acreditamos que é melhor pecar por excesso de cautela. Prefiro ficar sem nada a arriscar e perder todo o nosso dinheiro. Afinal, no mercado de ativos, é melhor ter uma visão de longo prazo do que buscar ganhos rápidos.

A história do OpenClaw serve de lição e comprova os motivos por trás dessa cautela. O fato de funcionar praticamente sem restrições em computadores pessoais, embora fosse empolgante, também deu origem a um novo setor absurdo, no qual “ajudar você a desinstalar o Lobster de forma limpa” se tornou, por si só, um negócio lucrativo.

No que diz respeito à invocação de modelos em grande escala, a Bitget optou inicialmente por arcar com os custos, em vez de deixar que os próprios usuários configurassem os tokens. Essa decisão deveu-se, em parte, a questões de segurança e, em parte, a motivos técnicos. "Nossas habilidades e o MCP passaram por uma otimização profunda para vários modelos grandes integrados. Se os usuários pudessem mudar livremente para outros modelos, o efeito seria bastante reduzido. Atualmente, a plataforma oferece a cada usuário um limite diário de 10 dólares para chamadas gratuitas, que será ajustado no futuro com base no feedback do mercado.

80% do trabalho pode ser realizado, mas 20% das decisões ainda dependem de seres humanos

Ao discutir os limites práticos da negociação com IA, Bill admite francamente que a realidade não é otimista: "Hoje em dia, algumas pessoas investem US$ 100 na IA na esperança de ganhar US$ 1.000, mas acabam descobrindo que, com uma operação tão rudimentar, a probabilidade de perder tudo é muito alta."

Atualmente, a negociação com IA ainda não garante lucros aos usuários. Bill usa a "regra 80/20" para resumir a situação real atual: em todo o processo de negociação (que pode envolver 100 etapas), a IA consegue realizar com eficiência 80 das tarefas mais complexas, como organização de informações, monitoramento em tempo real, execução condicional e recapitulação de dados. No entanto, a IA ainda não consegue lidar com as 20 decisões fundamentais que realmente determinam os lucros e as perdas.

No ano passado, a Bitget organizou uma competição de traders de IA com caráter puramente recreativo para testar os limites das capacidades da IA, e o resultado serviu como uma ilustração clara: muitas estratégias de IA acabaram gerando prejuízos. A razão não é complicada; a IA não tem emoções, o que pode parecer uma vantagem, mas também significa que ela não consegue reagir a eventos extremos do tipo “guerra repentina”, conhecidos como “cisnes negros”. Bill mencionou que, no passado, quando o mercado de ações dos EUA registrou um volume significativo de negociações impulsionadas por IA, também ocorreram fenômenos anormais, como quedas repentinas e picos bruscos.

"Hoje, trata-se mais de uma função de assistência avançada, muito semelhante à transição da condução autônoma do Nível 1 para o Nível 5." Bill utilizou essa analogia para descrever o estágio atual do desenvolvimento da negociação com IA. Do ponto de vista das tendências, a IA está, de fato, superando um desafio após o outro, mas quando se trata de criatividade a longo prazo e julgamentos empáticos em cenários extremos, as máquinas ainda enfrentam obstáculos significativos.

No entanto, Bill também apresentou uma avaliação relativamente otimista: "O ciclo tecnológico em torno da negociação totalmente automatizada poderá estar basicamente estabelecido no próximo ano, mas isso não significa que possa garantir lucros contínuos." Em outras palavras, ainda há uma grande diferença entre “ser capaz de funcionar” e “ser capaz de gerar receita”.

De ferramenta de negociação a “sistema operacional de conta com IA”: A Visão de Futuro da Bitget

Como a IA não pode substituir totalmente os operadores humanos no curto prazo, até onde vai a estratégia de IA da Bitget? Bill deu uma resposta abrangente.

A primeira dimensão é a “negociação panorâmica”, que também se alinha à estratégia UEX (Universal Exchange) proposta anteriormente pela Bitget. Não se trata apenas de criptomoedas; à medida que a tokenização de ativos avança, categorias financeiras tradicionais, como ouro, prata e ações dos Estados Unidos, estão sendo integradas. A Bitget espera utilizar a IA para ajudar os usuários a realizar operações de negociação entre diferentes categorias em uma única plataforma, “oferecendo aos usuários a capacidade de cobertura de todas as categorias, semelhante à dos operadores de Wall Street”.

A segunda dimensão é a expansão ecológica global. Ao aproveitar os recursos da Bitget Wallet, introduzindo a inteligência artificial nos pagamentos Web3 e no cenário empresarial global para reduzir as barreiras operacionais das transações e pagamentos internacionais.

A terceira dimensão, que é também a direção descrita de forma mais vívida por Bill, consiste em construir um "sistema operacional de contas de longo prazo" baseado na Bitget. O cerne desse conceito é estabelecer uma “camada de execução de fundos de alta confiança”, na qual vários agentes ajudarão os usuários em diversas tarefas no futuro, e a base que sustenta tudo isso é um conjunto de “sistemas de memória de longo prazo” que abrangem diferentes terminais e cenários.

Segundo a descrição de Bill, esse sistema de memória analisará e integrará os hábitos de negociação anteriores dos usuários, o histórico de operações e até mesmo os comportamentos mais sutis no aplicativo para criar um perfil pessoal detalhado. "Garantir que a lógica de negociação dos usuários se mantenha consistente a longo prazo em diferentes plataformas e cenários, em vez de uma experiência fragmentada." Essa capacidade de aprendizagem e adaptação contínuas difere fundamentalmente das ferramentas de uso único.

Ele usou uma analogia muito comum para explicar esse processo de confiança progressiva: "Assim como no início, o robô aspirador era usado apenas para varrer o chão; só depois de usá-lo por algum tempo e ganhar confiança nele é que as pessoas se dispunham a deixá-lo realizar mais tarefas." A IA precisa primeiro provar sua confiabilidade em pequenas tarefas e, depois, conquistar gradualmente mais autoridade e confiança, tendo como objetivo final “crescer com você e acompanhar a valorização dos seus ativos”.

Do GetAgent ao Agent Hub e, posteriormente, ao GetClaw, o produto de IA da Bitget deu o salto de um chatbot para uma camada de execução de tarefas em menos de um ano. A implantação intensiva por parte das principais bolsas também indica que a negociação baseada em IA não é mais uma tendência opcional, mas sim uma competência fundamental para a concorrência futura.

No entanto, do ponto de vista da realidade atual, a IA é mais eficaz na substituição do “trabalho manual” na negociação do que do “trabalho intelectual”. 80% do trabalho tedioso pode ser delegado às máquinas, mas a decisão fundamental que determina os lucros e prejuízos — aqueles 20% cruciais — provavelmente ainda precisa ser tomada pelos próprios seres humanos. A tecnologia pode reduzir as barreiras à negociação, mas não consegue eliminar completamente o risco inerente à negociação.

A IA permitiu que todos tivessem acesso às ferramentas de Wall Street, mas o que elas contêm é tanto uma oportunidade quanto algo que inspira admiração.