ASUSと暗号資産企業Poesisは、NVIDIA技術を搭載したASUS ExpertCenter Pro ET900N G3ノートPC上で、自律型AIエージェントが市場調査やリスク管理を行い、実際の取引を執行する1週間の概念実証を完了した。今回の試験は長期的なパフォーマンス評価ではなく、仮想通貨取引に特化して設計されたものでもない。また、両社は製品名や金銭面の条件、商用化の時期を明らかにしていない。実験は、AIを使った分析の支援から、エージェント型金融への移行を示すものである。エージェント型金融では、システムがデータを継続的に収集し、戦略を策定したうえで、定められた権限の範囲内で行動する。ASUSはローカル環境への導入も推進しており、バックグラウンドでAPIを継続的に呼び出すため、クラウドベースのエージェントは料金設定が難しくなり得ると主張している。同社の試算では、ASUS Ascent GX10の導入には初期費用として約4000ドル、年間の電気代として384ドルが必要となる。一方、同等のクラウド処理ではAPI料金が年間6000～8000ドルに達するという。なお、GX10はPoesisの試験には使用されていない。金融機関や仮想通貨取引所も同様のインフラを構築しているが、導入はアカウント分離、支出上限、人間による責任の所在によって制約されている。バイナンスは8月20日にAgent OSを開始し、出金をブロックするとともに、スワップには1日5万ドル、DeFi取引にはデフォルトで10万ドル、x402決済には20ドルなどの上限を設けている。クラーケンとOKXは3月、ビットゲットとジェミナイは4月、コインベースは6月に関連インフラを展開した。2026年3月の論文は、エージェント型金融について、ルールベースの取引と機械学習による予測に続く次の段階と位置付け、データの認識、推論、戦略の生成、管理下での執行にまたがる概念だと説明した。ケンブリッジ・ジャッジ・ビジネス・スクールの報告書によると、調査対象企業の52％がエージェント型AIを試験導入または導入済みである。リスクとしては、取引対応の集中、責任の所在が不明確になること、機械主導の活動が拡大した場合にブロックチェーンの決済能力が限られることなどが挙げられる。