Agenti AI e trading crypto: da ChatGPT all’autonomia totale in poche ore

Autore

Laura Di Maria

Autore

Laura Di Maria

Part of the Team Since

Nov 2023

Has Also Written

• Gli ETF di XRP superano Bitcoin ed Ethereum: afflussi record ma cala il prezzo
• Ripple annuncia 4 acquisizioni: cosa succede ora al prezzo XRP
• Ethereum sfiora la crisi: un bug ha messo a rischio l'aggiornamento Fusaka
• SpaceX sposta $100 milioni in Bitcoin: la verità nei dati di Arkham
• CZ: Binance vuole espandersi negli USA e fare degli Stati Uniti il centro globale delle crypto

Profilo dell'autore

condividi

Copiato

Divulgazione Annunci

Divulgazione Annunci

Crediamo nella completa trasparenza con i nostri lettori. Alcuni dei nostri contenuti includono link di affiliazione e potremmo guadagnare una commissione attraverso queste partnership. Tuttavia, questa potenziale compensazione non influenza mai le nostre analisi, opinioni o pareri. I nostri contenuti editoriali vengono creati indipendentemente dalle nostre partnership di marketing e le nostre valutazioni si basano esclusivamente sui nostri criteri di valutazione stabiliti. Per saperne di più clicca qui.

Ultimo aggiornamento: 

Settembre 10, 2025

Non è certo un mistero che l’intelligenza artificiale sta trasformando moltissimi settori e anche nel mondo crypto il suo impatto si preannuncia enorme.

A determinare il cambiamento sono soprattutto gli agenti AI, capaci di automatizzare numerose attività legate al trading crypto come la ricerca, l’analisi dei grafici, l’esecuzione di strategie e molto altro.

Agenti AI per l’automazione intelligente del trading crypto

Anche se il concetto è ancora relativamente nuovo, oggi i trader possono già utilizzare ChatGPT Agent di OpenAI per individuare segnali di mercato, analizzare trend e agire rapidamente sulle informazioni raccolte.

Un Agente di ChatGPT è uno strumento che esegue compiti complessi e articolati, permettendo di svolgere ricerche e azioni per raggiungere risultati specifici.

David Sneider, fondatore di Lit Protocol, ha spiegato a Cryptonews cosa sono gli agenti AI, come ChatGPT Agent. Si tratta di sistemi autonomi, generalmente basati su modelli di linguaggio di grandi dimensioni, machine learning o logiche a regole, in grado di recepire informazioni, ragionare su di esse e agire per conto di un utente o di un’ente.

Sneider sottolinea che, a differenza di un programma tradizionale, un agente AI può:

• Comprendere gli obiettivi: ad esempio, “massimizzare il rendimento”, “rispondere alle email”, “riequilibrare il portafoglio”
• Pianificare e decidere: scegliere tra diverse strategie o strumenti, agendo concretamente tramite API, smart contract o integrazioni con app
• Imparare o adattarsi nel tempo: migliorando sulla base dei risultati ottenuti

Nella pratica, gli agenti AI spesso fungono da ponte tra utenti e sistemi, trasformando l’intenzione umana in azioni automatizzate.

Gli agenti AI non sono bot sottoposti a regole

Sneider aggiunge che, pur essendo simili ai bot istruiti con regole, la differenza principale è che gli agenti AI sono dinamici nelle loro decisioni. Per capirci, i bot operano solo su modelli pre-programmati. Un bot, ad esempio, esegue azioni basate su istruzioni del tipo “Se X, allora Y”.

Shamir Ozery, CEO e fondatore di Ensemble, spiega che un esempio di prompt in linguaggio naturale potrebbe essere: “Monitora ETH su Base. Se il momentum a 1 ora diventa positivo e il gas…”

Sneider sottolinea che è proprio la capacità degli agenti AI di percepire, ragionare e adattarsi che li distingue dai bot tradizionali. Ecco spiegato il motivo per cui stanno diventando una delle tendenze più forti nel mondo crypto.

Secondo lui, la crescente potenza e precisione dei modelli linguistici sta ampliando la portata dell’utilizzo degli agenti AI. Si va così ben oltre il semplice chatbot o motore di ricerca, ma costituiscono ora strumenti per svolgere compiti complessi.

Come si usano gli agenti AI nel mondo crypto

Sneider spiega che al momento gli agenti AI servono soprattutto per aumentare la produttività personale, il customer service, la finanza e le strategie crypto. In particolare, gli agenti AI per il settore crypto sono impiegati in tre principali categorie.

In primo luogo, possono essere utilizzati come agenti di ricerca. In pratica, aiutano a comprendere il mercato crypto, senza però eseguire operazioni di trading ma solo offrendo spunti informativi.

In secondo luogo, esistono chatbot agenti che possono eseguire transazioni in tempo reale tramite la chiave di autocustodia dell’utente. In questo caso, l’agente sostituisce il browser Web3 e l’utente può dare istruzioni del tipo “Compra 50 dollari di ETH”, firmando il messaggio in tempo reale per completare la transazione.

Infine, alcuni agenti AI sono in grado di eseguire strategie di trading in modalità “human out of the loop” (HOOL), cioè senza intervento umano diretto. In questo caso, l’utente può impartire istruzioni o depositare fondi e l’agente effettua automaticamente le transazioni.

In tutti questi casi, gli agenti percepiscono i dati di mercato e ragionano su di essi. Solo nel terzo, ossia quando fanno trading, gli agenti eseguono operazioni per conto degli utenti.

I bot di trading AI stanno anche semplificando la finanza decentralizzata (DeFi). Marko Stokic, responsabile AI di Oasis Network, sostiene che “agenti DeFi” possono cercare in autonomia i migliori rendimenti.

Progetti come Giza e ZyFAI stanno già dimostrando il loro potenziale in queste applicazioni. Ad esempio, il modello di Giza sfrutta agenti on-chain per eseguire operazioni di trading in modo rapido ed efficiente.

L’agente principale di Giza, ARMA, ha già effettuato oltre 100.000 operazioni ottimizzando più di 30 milioni di dollari di capitali degli utenti.

Questi agenti lavorano blocco per blocco, aggiustando le strategie in tempo reale in base alle condizioni di mercato, senza bisogno di intervento costante da parte dell’utente.

Gli agenti AI possono gestire le chiavi private

Gli agenti AI sono strumenti molto potenti per il trading crypto, ma pongono sfide importanti come la gestione delle chiavi private. Sneider individua tre principali metodi per affrontare questo aspetto.

Approccio centralizzato

Una prima soluzione proposta è la custodia centralizzata delle chiavi da parte di società specializzate in wallet integrati. Queste entità dovrebbero permettere di delegare all’applicazione il compito di firmare le transazioni per conto dell’utente.

Si tratta di una soluzione in grado di offrire sicurezza e controlli, ma può costituire una vulnerabilità e limitare l’utilizzo degli agenti.

Sfruttare uno smart contract

Il secondo metodo prevede di creare dei controlli all’interno di un account con uno smart contract.

In questo caso, gli utenti possono utilizzare un “session signer” (ad esempio tramite lo standard ERC-7579). In pratica si tratta di creare una sub-key in grado di firmare transazioni entro i limiti delle autorizzazioni impostate.

Il vantaggio è che tutte le autorizzazioni sono on-chain, mentre lo svantaggio riguarda i limiti tecnici degli account con smart contract e i costi aggiuntivi in un contesto multichain, dove occorre avere un wallet su ogni rete su cui si vuole operare.

Inoltre, diventa complesso implementare un’unica regola valida per tutte le chain su cui opera l’agente, per esempio anche solo un limite di spesa giornaliero. Infatti, ogni smart account dovrebbe conoscere tutte le operazioni fatte dall’agente sulle varie blockchain, aumentando l’uso di gas.

Scommettere sulla decentralizzazione

Il terzo approccio consiste nel gestire la coppia di chiavi dell’agente in modo decentralizzato.

Qui entra in gioco Lit Protocol, una rete decentralizzata per la gestione delle chiavi. Una piattaforma chiamata Vincent, costruita su Lit Protocol, permette agli utenti di scrivere permessi e regole direttamente on-chain e poi di far rispettare queste regole dalla rete (ad esempio limiti di spesa, contratti consentiti, ecc.).

Questo sistema offre alcuni vantaggi. Per esempio, gli agenti possono operare su più chain senza problemi, è possibile eseguire controlli off-chain come simulazioni di transazioni come parte delle regole di sicurezza dell’utente, e gli sviluppatori possono interagire con smart contract tramite API, senza dover scrivere smart contract dedicati.

Per chiarire il funzionamento, Sneider fornisce un esempio pratico. In pratica, un utente deposita stablecoin che vengono automaticamente investite in vault ad alto rendimento su Morpho, il protocollo di landing crypto.

L’agente ottimizza queste operazioni. Se, per esempio, un utente deposita USDC su Base, questi fondi vengono investiti nel vault col rendimento più alto. Se dopo si presenta un nuovo vault più conveniente su un’altra chain, ad esempio, USDT su Arbitrum, l’agente esce dal vault, converte i fondi in USDT, li sposta su Arbitrum e li investe nel nuovo vault, tenendo conto dei costi di gas.

Senza un agente, tutte queste operazioni dovrebbero essere eseguite manualmente dall’utente, che dovrebbe anche essere sempre aggiornato sulle nuove opportunità di rendimento.

Altri ostacoli da considerare

Oltre alla gestione delle chiavi private, ci sono altre criticità legate ai bot di trading AI.

Ozery sottolinea che gli agenti AI possono prendere decisioni sbagliate o andare incontro a “allucinazioni”, cioè errori di valutazione dei dati o eccessiva aderenza ai risultati dei test storici.

Bisogna considerare anche i rischi legati alla struttura del mercato, la conformità normativa e la possibilità di audit.

Stokic aggiunge che oggi il principale ostacolo all’adozione è la fiducia: “Perché un utente dovrebbe affidare i propri soldi all’agente AI di qualcun altro?”

Il futuro degli agenti AI e del trading crypto

Nonostante le sfide, il trading automatizzato fatto grazie ai bot alimentati dall’AI continuerà a crescere. Secondo OpenAI, lo stesso ChatGPT Agent risponde a una nascente tendenza di finanza “agentic”, dove più assistenti autonomi supportano le decisioni in tempo reale sotto la supervisione umana.

Sneider ritiene che, con la maturazione della gestione degli agenti AI, i bot automatizzati non saranno più solo integrati nelle applicazioni, ma potranno anche accedere direttamente alle app. Diventerebbero il paradigma standard per l’automazione del lavoro. Ad esempio, se si fornisce a un agente AI la password di Facebook, la piattaforma non saprà se le richieste arrivano da un essere umano o da un agente.

Sneider aggiunge che i bot AI per il trading crypto potrebbero diventare i principali utilizzatori di stablecoin, almeno per quanto riguarda la generazione di rendimento.

Nel mondo della finanza tradizionale, le banche hanno il compito di generare rendimento sugli asset espressi in valuta corrente, che speso offrono rendimenti bassi agli utenti.

Il nuovo scenario basato sulla tecnologia crypto, invece, vede l’agente ottimizzare il rendimento sulle stablecoin fino superare i rendimenti dei conti di risparmio tradizionali, offrendo risultati migliori sui propri capitali tanto da poter diventare i maggiori utilizzatori di stablecoin.