不建议用Agent去与庄共舞，因为LLM模型有很多随机性，LLM 的本质不是策略引擎，而是概率生成器。

同一个 prompt，不同输出 → 不稳定决策
你问他同一个问题都好几个答案，而且cron脚本有约束，LLM模型是随机性的，而且在很多时候很发挥，最糟糕的地方是memory，LLM模型是经常失忆的。
context window 有限 → 长期状态丢失
memory 依赖外挂（vector DB / logs）→ 非强一致
retrieval 本身也是概率行为 → 会漏 / 会错
而且最大的问题是主动MM是人类操控的，他的剧本有很多种，大部分Agent只能学习历史，无法预测未来。所以用Agent去交易妖币大概率会死的很惨。
👉 市场不是 stationary environment
MM 可以换剧本
可以反向利用你的策略去收割
可以制造“假历史模式”然后在你以为的规律里爆拉爆砸
而大多数 Agent 在做的是：
👉 用历史数据去拟合一个“稳定规律”（AutoResearch会过度拟合）
但现实是：
👉 规律本身就是被人不断打破的