一句話，生一個鏈上量化策略
9 月 1 日，Almanak 正式上線了它的 Agentic DeFi 策略平臺。先講它在賣什麼願景，因為那個願景確實很誘人：
你用自然語言描述一個交易想法——「我要一個在 Base 上做 ETH/USDC 流動性、但把無常損失對沖掉的策略」——平臺背後一組 AI agent 就幫你把它變成真的、你看得懂也改得動的 Python 程式碼，接著回測、模擬，最後直接部署到鏈上跑。
它不藏著掖著。官方的說法是「你的 Agentic 對沖基金」「你的私人 AI 量化師」，目標是把過去只有避險基金玩得起的量化能力，開放給一般人。查證下來，這幾個關鍵設計是真的：
- 一組 agent、分工像一個量化研究部門：官方講是 18 個各司其職的 AI agent（發想、寫碼、回測、風控…）協作，不是單一個模型硬幹。（不過講句公道話：agent 愈多不必然愈強——多 agent 協作本身有代價，一個環節的小誤差會沿著鏈路放大、延遲跟 token 成本也疊上去。分工漂亮是賣點，能不能穩定收斂才是真功夫，這點得等實測才知道。）
- 回測夠狠：可以在超過 10,000 個 Monte Carlo 情境下壓測策略（白話：把你的策略丟進一萬種平行世界的行情裡跑，看它是穩定賺、還是隻是這條時間線運氣好），還能在「mainnet fork（主網分身）」上先紙上跑，一塊錢都還沒動就先看它會不會爆。
- 非託管：策略部署到你自己的 Safe 智慧錢包，AI agent 只透過 Zodiac Role 拿到「被限定範圍」的許可權——只能在你預先核可的協議裡動作，私鑰始終在你手上。
- 多鏈：這次上線一口氣覆蓋 Ethereum、Arbitrum、Base、BNB Chain、Polygon、Optimism、Avalanche 七條鏈，策略型別從流動性提供、收益最佳化、Delta Neutral，到代幣化股票與大宗商品。
背後金主包括 Delphi Labs、HashKey Capital 這些圈內熟面孔。
我為什麼不看那句「自然語言」，而看別的
我自己做了一套多 agent 的交易系統——從回測、測試網、到真金一條 pipeline 都自己踩過。所以看 Almanak 這種平臺，我的眼睛會自動跳過最吸睛的部分，去看它有沒有處理真正會出事的地方。
先說結論：AI 幫你「把策略寫出來」，從來不是最難的那一步。 讓模型吐出一段看起來很專業的量化策略 Python，2026 年這已經不稀奇。真正決定你會不會賠光的，是下面這兩件事——而它們剛好也是 Almanak 把最多力氣花下去的地方。
一、agent 能動你的錢，「許可權邊界」就是生死線
這是我最想幫大家圈起來的一點。
一個只會聊天的 AI 答錯了，頂多是一句廢話。但一個能簽署鏈上交易、動你錢包的 agent 一旦出錯，錯誤成本瞬間從「答錯」升級成「把你的資金送去一個你沒同意的地方」。這不是危言聳聽，是任何做過「會動真格的 agent」的人都知道的鐵律。
Almanak 的答案是 Safe 錢包加上 Zodiac Role modifier：agent 拿到的不是你錢包的鑰匙，而是一張被嚴格限定用途的通行證——只能在你事先核可的協議、事先核可的動作範圍內執行。私鑰、最終控制權，始終是你的。（用個比喻：這像給代客泊車的鑰匙，只能發動、開到門口，打不開後車廂、也開不走。）
但這裡要幫大家把界線劃清楚，免得誤會：Zodiac Role 管的是「許可權」，不是「賺賠」。它能擋住 agent 亂動你的錢、把資金送去沒核可的地方；它擋不住策略本身判斷錯、被套利、或滑點吃掉利潤。許可權安全 ≠ 策略安全，這是兩層事，別把前者的安心感套到後者上。
即使如此，這個「許可權盒子」的設計還是比「用自然語言寫策略」重要得多。而且它的意義超出 DeFi：任何一個會替你辦事、會動真東西的 AI agent，最該先問的不是它多聰明，而是它的許可權被框在多小的盒子裡、出事了能不能回滾。 訂機票的 agent、報稅的 agent、下單的 agent，全都適用。
二、回測很漂亮，不等於策略會賺
Almanak 的 10,000 個 Monte Carlo 情境 + 主網分身紙上跑，是很紮實的工程。但我要很誠實地潑一點冷水，因為這是我自己流血換來的教訓：
回測數字漂亮，跟「這策略拿真錢會賺」，中間隔著一條很多人摔死的溝。
最常見的坑是「過度擬合」——你（或 AI）把策略調到在歷史資料上完美無瑕，結果它只是背下了過去，一碰到沒見過的行情就原形畢露。我自己的系統就踩過：某個引數在回測裡看起來是神來一筆，用 K 線逐根回放去驗，才發現它是把幾次僥倖當成了規律。防這個沒有魔法，只有笨功夫：樣本外測試、走鋼絲式的 walk-forward（白話：拿前半段資料讓策略學、後半段當考試，絕不給它偷看答案），以及對「好到不真實」的結果保持警覺。
Almanak 給了你一把很好的回測槍，但扣不扣扳機、信不信那個數字，判斷力還是你的。平臺能幫你把策略寫得又快又漂亮，不能幫你確認它在未來會不會賺——這件事，AI 到今天都還沒辦法替任何人扛。
把 Almanak 的做法，變成你用任何 AI agent 都能抄的 3 個防禦設計
就算你這輩子不碰 DeFi，Almanak 處理安全的方式，其實是一套「怎麼安全地讓 AI 替你辦事」的通用範本。我把它翻成三條，對應到你日常會用到的場景：
1. 最小許可權（Almanak 的 Safe+Zodiac → 你的 API／帳號授權）：別給 agent 一把萬能鑰匙。Almanak 只給 agent「特定協議、特定動作」的通行證；你把 agent 接上自己的 Gmail、金流、資料庫時，也只開它「這次任務非用不可」的最小範圍。許可權給多了，不是它會不會濫用的問題，是遲早會出事的問題。
2. 先影子跑、再上真的（Almanak 的主網分身 → 你的 shadow testing）：Almanak 讓策略先在「主網分身」上紙上跑才動真錢。同樣道理，任何會動真格的 agent，先讓它在「不會造成真實後果」的環境跑一輪（乾跑、sandbox、影子模式），確認行為對了，再接上真實副作用。我自己的交易系統就是回測→測試網→真金一路關卡，少一關都不行。
3. 出事能踩煞車（可回滾／kill switch）：能動真東西的 agent，一定要留一個「立刻叫停、把已做的動作收回來」的機制。Almanak 的非託管設計讓你隨時能收回許可權；你自己的 agent 系統，也該有那顆紅色按鈕。
最後，潑一盆清醒的水
Almanak 這類平臺會讓「打造自己的量化策略」門檻大幅降低，這是好事。但我做這行最深的體會是：門檻降低，不等於風險降低。
而且鏈上還有一層新手最容易忽略的現實——策略在回測裡完美，不代表在真實鏈上跑得順：gas 成本、滑點、還有被機器人搶先交易（MEV）吃掉的利潤，都會讓「紙上的報酬」跟「錢包裡真正到手的報酬」差一截。這些，AI 幫你寫策略時不會自動替你算進去。
真正的護城河，從來不是誰的 AI 比較會寫 code，是誰更清楚「AI 幫不了你的那一段」在哪裡，然後把紀律補在那裡。
來源（多家交叉驗證）：
- 深潮 TechFlow — Almanak 正式上線 Agentic DeFi 策略平臺（techflowpost.com）
- Almanak 官網 almanak.co、SDK 檔案 sdk.docs.almanak.co
- blocmates — Almanak: Your Personal AI Quant
- The Token Dispatch — Vibecoding DeFi strategies with Almanak’s AI agents
- Phemex Academy / Gate Learn — Almanak AI-DeFi 平臺解析（非託管 Safe + Zodiac Role 許可權控管）