Richard Forss 是 EXANTE 的首席技术官,该公司是一家全球性的首席经纪商,拥有 30 多年的经验,设计和扩展金融机构、对冲基金和金融科技公司的技术。
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我想买一些英国航空公司的股票当我在 1980 年代开始在城市交易桌工作时,电话是接口。客户会打电话,通常是一个已经通过某种方式赚了钱的人,他想投资一些股票,他会说他想买一些英国航空公司的股票。交易桌上的某个人会接收订单,这就是交易的全部。两个人,一个电话,和双方都有一定的信任。然后,行业花了四十年时间消除了电话。首先是交易屏幕,接着是电子终端,接着是允许基金每秒发出数千个订单而无需任何人说一句话的 API。我们称之为进步,绝大部分确实如此。现在,循环正在关闭。这个行业的最新想法是让客户再次与机器交谈,但这次机器会回答。你告诉人工智能代理,以更或 менее普通的英语,执行一笔跨两个资产类别的配对交易,或者优化一个期权头寸,以免受你提出的几个条件的影响,它就会去做。我们花了一代人的时间取代交易桌上的那个人。我们现在要用硅制品重新雇用他。我对此没有什么大的异议。让我担心的是底层的电路,这比营销要年轻得多。管道比炒作更年轻驱动这次集成浪潮的主要力量是模型上下文协议(MCP),它几乎只有十八个月的历史。Anthropic 在 2024 年末开源了它,以解决自己的一个内部问题:如何在不为每个配对编写定制集成代码的情况下将语言模型连接到外部工具和数据。到 2025 年 12 月 Anthropic 将该协议移交给新成立的 Agentic AI 基金会时,它已经在运行超过 10,000 个公共服务器,并被 ChatGPT、Gemini 和 Microsoft Copilot 等采用。这是“第一个集成”才是任何人应该问的问题的采用曲线。它解决了一个真正的工程问题。与其为每个机构工具手动编码集成,不如发布一个统一的能力目录,让模型从中读取。一个前沿模型可以像在聚会上认识一样与一个三十年前的数据库交谈。问题在于,同样的统一性直接绕过了您花十年时间构建的网络周界。允许模型访问遗留数据库的接口也允许它访问同一接口上暴露的任何其他内容。一个在真正的交易公司工作的代理必须阅读外部世界才能正常工作:市场评论、新闻源、某人刚刚掉下的文件。代理一旦开始阅读不可信的文本,指令和数据就会通过同一管道以相同的语言传输,没有可靠的方法让模型区分哪一个是哪一个。欺骗模型比破坏银行更容易这不是一个假设。2026 年的一项研究旨在衡量人工智能代理实际上如何抵抗提示注入,即在代理正在阅读的内容中隐藏指令,使其在无人注意的情况下执行其他操作。对基于 GPT-5...