用Amazon Bedrock 打造Crypto AI Agent：區塊鏈自動交易
- 庭妤 郭
- 5月8日
- 讀畢需時 3 分鐘
結合 Web3 與生成式 AI！本篇教你如何使用 Amazon Bedrock 打造可自主分析幣價、查詢鏈上數據並進行交易的 Crypto AI Agent，實現安全又高效的區塊鏈應用。
隨著 Web3 技術與生成式 AI 的快速發展，一種結合區塊鏈與 AI 的新型應用正悄然興起──「加密 AI 代理人」（Crypto AI Agent）。這類智能體結合大型語言模型（LLM）與區塊鏈技術，具備自動分析、判斷與交易的能力，不但能理解鏈上資料，還能自主進行加密貨幣交易。
文章目錄
一、什麼是 Crypto AI Agent？
簡單來說，Crypto AI Agent 是一種可以執行鏈上任務的 AI 系統，具備以下架構：
Supervisor Agent：負責與使用者互動，並協調多個子智能體完成複雜任務。
Collaborator Agent：針對特定任務（如鏈上資料查詢、錢包操作）提供專業支援。
這些 Agents 可透過自有加密錢包，自主執行轉帳、讀取行情、追蹤新聞，甚至根據資料做出投資建議。
二、實作架構簡介
打造此類系統會面臨以下挑戰：
如何協調多個智能體完成任務？
如何安全保存加密錢包私鑰？
如何串接即時與歷史資料來源？
如何防止 LLM「幻覺」產生錯誤資訊？
如何確保區塊鏈互動的安全性？
在這份解決方案中，AWS 提供一整套工具來解決上述挑戰：
功能 | 使用服務 |
Agents 開發與協作 | Amazon Bedrock Agents |
外部知識擴充 | Amazon Bedrock Knowledge Base |
安全金鑰儲存 | AWS Key Management Service（KMS） |
區塊鏈連線 | Amazon Managed Blockchain |
資料儲存與檢索 | Amazon OpenSearch Serverless |
防範錯誤與攻擊 | Bedrock Guardrails |
三、系統核心元件解析
1. 架構與工具指令
Supervisor Agent 負責接收使用者輸入，判斷需求後拆解任務，並分配給合適的 Collaborator Agent 處理。每個 Agent 可操作特定「動作」（Action Groups），例如：
sendtx: 發送鏈上交易
getBalance: 查詢錢包餘額
getCryptoPrice: 取得幣價資訊
estimateGas: 預估手續費
investAdviceMetric: 提供模擬投資建議
透過這些動作，每個任務都能被拆解為具體步驟，自動執行。
2. 即時新聞與市場資料擴充（RAG）
為了避免 LLM 產生不準確的資訊，我們整合「檢索式增強生成」（RAG）架構，結合實時的區塊鏈新聞資料。
使用者的提問會觸發智能體透過 Bedrock Knowledge Base 查詢即時更新的資料。這些資料是由自建的爬蟲每分鐘從 Web3 媒體抓取，並儲存在 OpenSearch 中，以向量化方式供查詢。
3. 區塊鏈資料查詢智能體
為了深入查詢歷史交易紀錄，我們建立了一個專責的「Blockchain Data Agent」，能查詢交易量、價格波動、合約互動等資料。其資料來源為 AWS 提供的公開區塊鏈數據，適合需要深入鏈上分析的應用情境。
4. 加密錢包管理與交易
Agent 若要能自主執行區塊鏈任務，就需要一個安全的錢包系統。我們透過：
AWS KMS 建立非對稱金鑰：錢包私鑰無法匯出，保障資金安全
Lambda 結合 RPC 節點發送交易：支援 Polygon 等 EVM 鏈
自定安全規則：如交易上限、24 小時支出限制、可交易地址清單等
所有錢包操作僅授權於特定 Lambda 函數，並可整合使用者確認機制，降低資安風險。
四、實際應用場景展示
以下是一些可以實際操作的案例：
詢問幣價：支援多種幣種與代碼（如「BTC 現在多少？」）
預估手續費：估算某筆交易需要多少 gas 費
查詢鏈上資料：昨天比特幣的交易量有多少？
查看錢包地址與餘額：支援 ENS 域名查詢
發送付款：支援事前確認與交易追蹤
查詢 Web3 新聞：根據即時資料庫給出最新消息與解讀
五、結語：打造你的專屬 Crypto AI Agent
這份解決方案展示了如何利用 AWS 生態系打造一套可自主運作、具備金融交易能力的 AI Agent。透過 Bedrock 的 Multi-agent 架構與安全機制，我們可以讓 AI 不僅僅是語言助手，更是能夠真正「執行任務」的數位代理人。
若你對區塊鏈、AI 應用有興趣，不妨參考官方 GitHub 專案，開始打造屬於自己的 Crypto AI Agent。未來，它可能不只是幫你交易，更能部署合約、發幣，甚至與其他 AI Agent 互動。
🔗 參考來源：本篇內容參考自 AWS 官方部落格文章：Build crypto AI agents on Amazon Bedrock，原文作者為 Emile Baizel 與 Zhiyu Hao，並經重新編寫與整理以提供中文讀者更易理解的版本。
Commentaires