七个AI代理先辩论再下结论 黑客松团队降低加密市场分析偏误
- 林佩莹／台北
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加密货币市场全天候运作，价格波动快速，相关信息也散布于新闻、社群平台、交易数据与各类研究报告。使用者若只依赖单一人工智能代理进行分析，可能因数据不足、推论偏误或模型幻觉，得到看似完整、实际上却缺乏查证的结论。参加由数码发展部数码产业署指导、DIGITIMES主办、Amazon Web Services（AWS）担任国际AI技术支持的「2026云涌智生：台湾生成式AI应用黑客松竞赛」【HOYA BIT智能交易】组的「草莓舒芙蕾教徒」团队，设计由七个AI代理共同审查的分析系统，让不同模型彼此质疑、提出证据并形成共识，再输出加密市场分析报告。
团队认为，单一AI代理即使具备庞大的知识与推理能力，仍可能只依循一套分析路径，忽略相反信息。这项风险在加密货币市场尤其明显，同一则政策、资金流向或市场消息，可能同时存在利多与利空解读；若模型过早选定立场，后续分析也容易被原先结论牵引。因此团队引入多方审查机制，让AI在产出答案前先经历一轮辩论，降低单一模型自行推论所造成的偏差。
系统运作时，主分析模型会先针对指定的加密货币或市场议题提出初步判断，其他代理再分别从不同角度交叉检查。团队以Claude等模型为例，各代理会检视主模型的推论、质疑证据是否充分，也可提出相反观点；当某项消息被判定为利多时，其他代理仍须寻找可能的负面因素，并要求原模型提出数据来源或补充论证。若各方看法不同，系统会持续讨论，直到形成可被多数代理接受的共识。
这项设计的重点，在于建立代理之间的审查流程：团队导入Loop Engineering与Graph Engineering概念，让不同代理依既定节点与关系反覆检查答案，每个模型不只负责生成内容，也扮演审查者与反方角色，最终报告则整理各代理提出的证据、争议点与共同判断，使用者能看见结论背后的推理脉络，而非只取得一句买进、卖出或看多、看空的建议。
以AWS服务加速开发
为了在有限时间内完成多代理架构，团队运用既有AI开发工具与协作框架进行定制化改写。团队表示，若以一般开发方式建构模型调用、代理分工、数据传递与共识机制，可能需要一至两周；此次透过既有工具加速开发，在一天内完成主要功能。
云端架构则使用Amazon Web Services（AWS）的全托管生成式AI 服务Amazon Bedrock调用模型，并搭配无服务器运算服务AWS Lambda执行后端工作、Amazon S3存储数据，以及AWS Amplify建置应用服务。竞赛初期，团队先厘清题目与比赛规则，在与现场工作人员沟通后，将问题聚焦于「如何提高AI分析报告的可信度」，接着快速建立多代理辩论架构。
不过，多个模型取得共识，仍不代表结论必然正确。团队认为，若系统未来要供企业或投资人使用，还需加入历史数据回测机制，检验模型过去提出的判断与市场实际走势是否一致；透过不同期间、币种与市场状况的回测，才能比较多代理共识与单一模型分析的差异，也能找出系统在哪些情境下容易误判。
数据来源与信息安全同样需要补强，现阶段系统已有初步筛选机制，避免引用异常网站或可信度不足的内容，未来仍须建立更完整的消息来源分级、交叉查证与异常数据排除方式；毕竟加密市场充斥未经证实的消息，若多个代理都读取相同错误信息，即使彼此达成共识，也可能只是共同接受错误前提。
团队表示，这次竞赛让他们实际完成多模型协作架构，也更熟悉Amazon Bedrock、AWS Lambda、S3与Amplify等AWS服务；现阶段最需要补强的，仍是历史数据回测、信息来源筛选与交叉验证机制，这些能力能否建立，将直接影响多代理共识在真实市场环境中的可信度。
