2026年10月28日，CFTC主席Michael S. Selig在一场论坛上提出了自主金融中的现实问题：当软件替用户寻找机会并执行交易，哪些个人或企业应承担监管责任？问题涉及开发者是否需要注册、代理失控时谁负责，以及如何识别代理代表的交易主体。这次讲话开启的是政策讨论，并未规定所有AI交易亏损一律由某一方承担。
关键变化，是AI获得了多大的行动权限
Selig在Frontier Forum讲话中表示，监管判断应围绕实际履行的功能、控制程度及交易的经济实质。他同时说明，个人观点未必代表委员会。讲话中提出的“了解你的代理”（Know Your Agent，KYA），也不是已经宣布实施的身份识别制度。
“AI交易”可能指向差异很大的安排。读取公开行情的研究助手，与能够自主选仓并直接下单的服务，掌握的权限并不相同。两者都可以使用聊天界面，但界面相似，不代表背后的资金操作能力相同。
| 使用方式 | 软件可以做什么 | 需要关注什么 |
|---|---|---|
| 信息分析 | 读取并整理资料 | 数据质量与访问边界 |
| 交易建议 | 提出订单，由人确认 | 谁审核交易建议 |
| 授权执行 | 在授权范围内提交订单 | 权限范围、限额与撤销方式 |
因此，真正需要问的是：系统被允许做什么，谁授予权限，谁能够停止它。模型叫什么、看起来多聪明，都不能替代这些问题。
是否需要注册，与亏损由谁赔，是两道问题
注册问题关注一项活动是否使个人或企业进入某类监管范围；赔偿问题则关注是否存在合法索赔依据，以及应向谁主张。是否需要注册，不能单独决定损害赔偿；一次交易亏损，也不能直接证明存在违法或失职。
假设用户授权的单笔订单上限为1000美元，代理却提交了1万美元的订单。调查需要还原用户指令、限额配置、订单消息及实际执行：限额从未落实，还是被运营人员修改？是软件缺陷绕过限制，还是用户误解了设置？这些情况对应不同事实，不能全部概括为“AI出了错”。
模型开发者、应用运营方、账户持有人与执行服务商，可能是不同主体。各自承担哪些义务，需要结合合同条款、实际行为和适用法律判断。这是一种分析思路，不代表上述主体必然共同担责，也不代表其中某一方必然需要赔偿。
同样，发布通用软件与持续运营一项交易服务，不宜仅凭“使用AI”就视为同一种业务。服务在交易中扮演的实际角色，比宣传名称更值得关注。
识别代理，还要看它究竟代表谁
代理可以有名称、钱包地址或软件标识，但这些信息未必说明它使用谁的资金、依据谁的授权。Selig提出的身份识别问题，指向代理所代表的主体，也包括多个代理共同参与交易的情形。
有用的操作记录，应把账户、授权与实际行动连接起来。如果一个代理将任务交给另一个代理，仍应能够理解整条链：谁设定任务，传递了哪些权限，后续系统能否扩大权限。这些是实际设计问题；讲话并未规定统一的KYA表格或强制技术标准。
KTX关于Catalyst与AI代理执行流程的介绍，解释了用户指令、委托签名和实际交易为何属于不同环节。即使争议尚未进入监管或司法程序，连接这些环节，也有助于复盘异常。
完整的交易记录，比事后生成的一段流畅解释更有价值。系统声称准备做什么，需要与实际被接收、撤销和成交的订单进行比对。
受监管机构的既有义务，不会因采用AI而消失
对CFTC监管范围内的机构，已经存在另一条清晰的起点。CFTC于2024年12月发布的工作人员发布的AI使用咨询文件提醒注册实体及注册人员，无论直接使用AI，还是采用第三方服务，仍须遵守适用要求。文件讨论了监督、系统保障、记录保存和风险管理等领域。
这份文件是工作人员对既有要求的说明，并非新制定的约束性AI规则，也没有为所有开发者与交易者确立统一的责任分配。受监管机构继续履行既有义务，与新型代理服务应如何适用监管，是需要分别理解的议题。
从实际运营看，采购模型并不能代替部署管理。仍然需要明确允许的操作、监测系统是否遵守限制，并在异常时作出响应。记录应区分原本的指令与实际完成的动作，而不是把AI生成的总结当作完整历史。
对交易者和产品开发者，有什么实际影响？
委托执行前，应理解工具能访问哪些市场、账户和操作。合理的设计可以将观察权限与交易权限分开，限制订单规模和敞口，并提供明确的暂停方式。具体控制取决于产品，这些例子不是CFTC合规检查清单。
评估接入方案的开发者可以了解KTX Skills。产品说明区分了无需API Key的公开行情数据，与需要API Key的私有交易及账户功能。权限范围因此是一项需要明确决定的配置，而不是隐藏在“AI助手”名称中的默认假设。
自动化也不会改变交易品种本身的经济机制。KTX的永续合约指南解释了资金费率与杠杆：执行速度快的系统，仍可能累积资金费用，或触及强平条件。软件正常运行，与投资结果理想，并不是同一回事。
后续真正值得关注的，是明确适用范围、身份识别和责任边界的具体提案或指引。在此之前，评估产品应落到有记录的授权、能够观察的行为，以及实际交易偏离任务时是否具备可执行的处置方案。
常见问题
回测盈利，能证明服务符合法律要求吗？
不能。历史策略表现，无法证明服务具备开展相关活动所需的注册、权限或运营安排。
只读权限，是否排除了全部风险？
它限制直接交易能力，但错误分析、不适当的数据访问和误信结果仍可能带来问题，需要明确工具可以接触哪些信息。
关闭代理，会自动撤销已经提交的订单吗？
不能这样假设。未成交订单与已有仓位需要分别确认；停止新指令，不等于撤销已被接收的订单或平掉持仓。
有链上记录，就保证出错后能够追回资产吗？
不能。交易记录可以帮助还原事实，但能否追回，取决于资产、交易、对手方，以及可用的法律或技术救济途径。
本文为政策讨论解读，不构成法律或投资建议。AI系统、自动化执行及杠杆产品均涉及操作与财务风险。