Cambio 是一個 AI 交換產品。同時，這個 AI 也被刻意拴在一條很短的繩子上。本文是一份明確的清單，列出 AI 負責什麼、AI 不被允許碰什麼，以及兩份清單上每一條背後的理由。
本系列的定調文章已經用大方向的筆觸定義了「AI 交換」在 Cambio 意味著什麼：一個解析器加一個說明員，所有決策都由確定性程式碼做出。本文則是那份明確的清單。AI 究竟負責什麼？它不被允許碰什麼？為什麼是這些特定的界線？如果你從整個系列只記住一個東西，下面這套框架就是該記住的。
「會做」的清單
Cambio 裡的 AI 負責四項工作。它們全都是對話性質的，也全都是有界限的。
1. 把自然語言意圖解析成結構化欄位
當你在組合器裡輸入「在 BSC 上把 0.3 BNB 換成 USDT」時，AI 是解析器堆疊的一部分，把那串文字轉譯成一個結構化請求：category=Swap、from=BNB、fromNetwork=BSC、to=USDT、toNetwork=BSC、amount=0.3。大多數解析在正規表達式那一層就成功了，AI 根本不會被呼叫。AI 處理的是那些措辭古怪、含有錯字、把自然語言與簡寫混在一起，或對於缺了哪個欄位語意含糊的情況。
2. 當欄位缺失時提出釐清問題
如果訊息解析成「把 100 USDT 換成 BTC」，卻沒有為 USDT 指定網路——它可能在 Tron、Ethereum、BSC 或 Solana 上——AI 會生成後續的追問。它不會默默挑一條網路，不會假設是最熱門的那一條。它會在對話串裡，用白話發問。
3. 報價出來時敘述它
報價回傳之後，AI 會產生一段簡短的文字說明。這段敘述只能使用結構化報價物件中的事實，而且從不重複任何數字——每一個數字都由報價卡呈現。它不會加油添醋、不會評論你該不該接受，也不會捏造比較。
4. 對「說明」類別回傳預先寫好的答案
當使用者問到 Help 類別的問題——「網路手續費是怎麼顯示的？」、「這個交易對的限額是多少？」、「一筆兌換要多久？」——AI 會從一份精選清單中呈現預先寫好的答案。這些答案是固定的。它們不會因使用者、措辭、時段，或我們那個小時想說什麼而改變。AI 負責把問題對應到正確的答案；它不會自己生成答案。
「不做」清單
以下這些事，是 AI 被禁止去做的——即使它看起來很可能可以嘗試。每一項都是經過深思熟慮的抉擇，背後都有明確的理由。
1. 挑選兌換路徑
報價流程是確定性的：確認該交易對有支援、請所選的執行路徑按你的確切金額報價、附上標明的網路手續費與標註日期的參考數字、回傳報價。每一步都是程式碼，在相同輸入下每次都以相同方式運行。AI 收到的報價物件是結構化輸入；它無法影響報價的內容。
2. 保管金鑰或簽署交易
AI 沒有任何接觸資金的途徑。你把幣傳送到訂單上顯示的存款地址，再由所選的執行路徑付款。AI 沒有可以請求簽章或移動資金的 API，也無法存取任何金鑰。建立訂單與付款由確定性程式碼與執行路徑處理，從不由模型處理。
3. 抓取價格
價格來自所選的執行路徑針對你確切金額所給的報價。AI 不會呼叫該服務。它不解讀市場資料，也不預測價格走向。如果你在輸入框問「BTC 明天會怎樣」，Help 類別會回傳預先撰寫的答案，說明我們不預測價格，並提供外部資源。
4. 訂定政策
Cambio 的價格（大多數路徑為 0.38%）、可用路線清單、每條路線的最低與最高金額，以及篩查規則——這些全都存在於確定性程式碼中。AI 不會查閱、覆寫或詮釋它們。當請求超出這些範圍時（例如金額高於某條路線的上限），程式碼會在 AI 看到之前就拒絕它。
5. 做安全決策
如果存款沒有及時抵達，訂單會依確定性規則逾期。如果付款無法完成，案件會由程式碼與人員處理，而不是由模型處理。如果沒有任何執行路徑為某個交易對報價，請求就會被拒絕。AI 會得知這些結果（好讓說明器能用白話描述），但不會做出任何底層決策。
為什麼是這些特定的界線
三個理由。每次我們在 Cambio 收緊 AI 的職權範圍時，都是同樣這三個理由。
可驗證性
想核對 Cambio 報價的使用者，可以針對同一交易對與金額呼叫 api.cambio.one 的公開 API，取得由同一套程式碼計算、迴路中沒有 AI 的報價。公開 API 不會呼叫語言模型。假如 AI 位於決策路徑中，這種核對就不可能做到——語言模型即使面對相同的輸入，產出也無法重現。
可靠性
語言模型會當機。頂尖模型偶爾會有長時間的中斷——供應商事故、產能問題、區域性限流、模型版本遭到淘汰。假如我們的路由器要靠 AI 來挑選路徑，那麼每一次模型中斷都會是一次 Cambio 中斷。把 AI 隔離在對話介面上，讓我們能夠優雅降級：當模型服務變慢時，輸入框會退回到關鍵字解析與決定性的模板敘述。交易照樣完成。在某模型供應商發生事故期間仍在 Cambio 上操作的使用者，除非仔細觀察輸入框的回覆風格，否則根本不會察覺。
可問責性
當一筆交易出現不尋常的結果——使用者拿到的金額與預期不同、某個他們以為應該支援的交易對被拒絕、某筆兌換耗時比預估更久——我們必須能回答使用者「為什麼」的疑問。有了決定性的程式碼，「為什麼」永遠有解：是這條規則觸發的，這是程式碼路徑，這是收據。若 AI 位在決策路徑上，「為什麼」就變成「因為模型這麼說」，對一個在交易中損失了金錢或時間的使用者而言，這不是一個可接受的答案。
灰色地帶的情況
值得明講的是，有些情況我們原本可以合理地賦予 AI 更多職權，卻選擇不這麼做。
當金額含糊不清時——比方使用者輸入「把一點 BNB 換成 USDT」——我們不會讓 AI 去推斷「一點」是多少。它會詢問一個明確的金額。我們曾考慮預設為使用者近期典型兌換額的一小部分，但對資金去推斷意圖，正是那種看似樂於助人、卻會釀成意外的 AI 行為。
當交易對不受支援時——例如使用者要求一個沒有任何執行路徑支援的交易對——我們不讓 AI 建議「最接近」的替代交易對。系統會回傳確定性的「不支援」訊息，由使用者自行選擇。很容易想說「改用 BNB 如何？」，但那就從釐清越界成了推薦，而對金融產品做推薦是我們不會去踩的監管地雷。
當某個報價看起來異常寬——例如在流動性較薄的交易對上——AI 不會淡化說明，也不會自行添加理由。除非「這個匯率比平常寬，因為……」這句話已經預先寫好、經過審查並核准為固定說明，否則我們不讓 AI 加上這句話。
這在實務上是什麼樣子
來看一個實例。使用者在輸入框中打入「在 Ethereum 上把 100 USDT 換成 0.0001 BTC」。以當前市場匯率，100 USDT 約值 0.0014 BTC——所以使用者是在要求只收到公允價值的十分之一。
解析成功：category=Swap、from=USDT、fromNetwork=Ethereum、to=BTC、toNetwork=Bitcoin、amountOut=0.0001、direction=amount-out。政策程式碼開始執行：Execute 路徑計算出要收到這個金額所需的隱含來源金額，約為 7 USDT——遠低於該交易對所要求的 1 美元最低限額。政策回傳一個硬性錯誤：「金額低於此交易對的最低限額（Ethereum 上的 USDT 換成 BTC 有 20 美元最低限額，你要求的約為 7 美元）。」AI 拿到這個錯誤並加以敘述：「這個收到的金額低於該交易對的 20 美元最低限額。你可以試試更大的收到金額，或換一個交易對嗎？」
AI 沒有做的事：它沒有默默把金額向上取整以達到最低限額、沒有假設使用者其實是指 0.001 BTC、也沒有提醒使用者匯率看起來偏離市場。政策程式碼回傳了決定性的答案；AI 把它翻譯成一句話。使用者清楚知道發生了什麼事。
我們會在哪裡擴大 AI 職權（又會在哪裡抗拒）
展望未來，有些地方增加 AI 的能力能讓產品更好，而不會跨入違反上述規則的領域。
對含糊查詢做更精細的解析——例如把「convert」和「exchange」辨識為「swap」的同義詞、支援非英語的說法、解析俚語（「把我的 BNB 倒進穩定幣」）。這些全都仍屬於解析。它們把使用者輸入轉譯成結構化欄位。路由器的各項決策依然是決定性的。
多語言支援——以西班牙文、俄文和中文執行同一套解析器／說明模組。路由器不在乎使用者是用哪種語言輸入的，但輸入框在乎。這在我們的藍圖之中。
我們不會擴大 AI 職權的地方，即使誘惑愈來愈大：路徑選擇、價格預測、政策決策、安全決策。這些界線是永久的。任何一篇未來的文章，若看起來像是 AI 在決定上述任何一件事，都將是對我們在上線時所設定的信任邊界的背叛。
為什麼這種紀律很重要
AI 是一個不斷移動的目標。模型每隔幾個月就更強。在兌換情境下 AI 能合理勝任的事情，其範疇持續擴大。要擴張 AI 職權以跟上技術上可能之事的壓力，將永無止境。
對於系統中觸及使用者資金、使用者安全或營運政策的部分，我們不會屈服於那股壓力。AI 只做上面清單裡的事。其餘一切都是決定性的。這就是那份契約。我們不會透過悄悄把決策權遷移到模型裡、事後才宣布，來給使用者驚嚇。
本系列的下一篇文章會專門談模型選擇這件事——為什麼我們選了 Gemini 2.5 Flash Lite，而非 GPT-5 或 Claude 來擔任解析與敘述的工作，以及要有什麼改變，才會讓我們重新考慮那個選擇。
