Інфраструктура платежів AI-агента: напрямки розвитку криптовалют та великих технологічних компаній

Джерело: Tiger Research

Переклад: White Blockchain

Ключові моменти

• Платіжний суб’єкт поступово змінюється з людини на AI-агента, що робить платіжну інфраструктуру ключовою для досягнення справжньої автономії.
• Великі технологічні компанії (зокрема Google AP2 та OpenAI Delegated Payment) розробляють автоматизовані платіжні системи на основі схвалень поверх існуючих платформ.
• Криптовалюти через стандарти ERC-8004 і x402, використовуючи ідентифікацію на основі NFT та смарт-контракти, реалізують безпосередню модель платежів без посередників.
• Великі технологічні компанії орієнтуються на зручність і захист споживачів, тоді як криптовалюти наголошують на суверенітеті користувача та ширших можливостях Agent.
• Майбутнє визначає ключове питання: хто контролює платіж — платформа чи відкритий протокол.

1. Платежі більше не є прерогативою людини

Джерело: macstories (Feder1C0 Viticci) Нещодавно привернула увагу концепція “OpenClaw”. На відміну від AI-систем, таких як ChatGPT або Gemini, що відповідають за пошук і організацію інформації, OpenClaw дозволяє AI-агентам безпосередньо виконувати завдання на локальному ПК або сервері користувача.

За допомогою месенджерів, таких як WhatsApp, Telegram і Slack, користувачі можуть видавати команди, а агент самостійно виконує завдання, включаючи управління поштою, координацію календаря і перегляд веб-сторінок.

Оскільки він працює як відкритий софт і не прив’язаний до конкретної платформи, функціонал OpenClaw більше нагадує особистого AI-асистента. Така архітектура цінується за свою гнучкість і контроль користувача.

Однак залишається ключова обмеженість. Щоб AI-агент міг бути цілком автономним, він має мати можливість здійснювати платежі. Зараз агент може шукати товари, порівнювати варіанти і додавати їх у кошик, але фінальне підтвердження платежу все ще потребує людського схвалення.

Історично платіжні системи проектувалися навколо людського суб’єкта. У середовищі з AI-агентами ця припущення вже не працює. Якщо автоматизація має стати цілком автономною, агент має здатність самостійно оцінювати, схвалювати і завершувати транзакції в межах визначених обмежень.

Передбачаючи цю зміну, великі технологічні компанії і криптопроєкти за останній рік запустили технологічні рамки, спрямовані на реалізацію платежів рівня Agent.

2. Великі технологічні компанії: побудова Agent-платежів на базі існуючої інфраструктури

У січні 2025 року Google запустила AP2 (Agent Payment Protocol 2.0), розширивши свою інфраструктуру для AI-агентських платежів. Хоча OpenAI і Amazon також окреслили відповідні ініціативи, Google наразі є єдиною компанією з структурованою реалізаційною рамкою.

AP2 розділяє процес транзакції на три рівні делегування (Mandate Layers). Така структура дозволяє окремо контролювати і аудитувати кожен етап.

• Інтенція делегування (Intent Mandate): фіксує бажану дію користувача.
• Делегування кошика (Cart Mandate): визначає, як має виконуватися покупка згідно з правилами.
• Делегування платежу (Payment Mandate): здійснює фактичний переказ коштів.

Приклад: Припустимо, Ekko просить AI-агента Google Shopping “знайти і купити зимову куртку до 200 доларів”.

• Інтенція делегування: Ekko дає команду AI-агенту купити “зимову куртку з максимальною ціною 200 доларів”. Ця інформація фіксується у цифровому контракті на блокчейні, тобто — інтенція делегування.
• Делегування кошика: AI-агент слідує інтенції, шукає відповідні товари у партнерських магазинах і додає відповідні до кошика. Перевіряє ціну (199 доларів, відповідно бюджету ✓), підтверджує адресу доставки.
• Делегування платежу: Ekko переглядає обраний товар і натискає “схвалити”. 199 доларів обробляється через Google Pay. Або ж AI-агент може автоматично завершити платіж згідно з попередньо заданими параметрами.

У всьому процесі користувач не вводить додаткову інформацію. Google AP2 залежить від існуючих облікових даних користувача (заздалегідь зареєстровані картки і адреси), що знижує бар’єри входу і спрощує впровадження.

Джерело: Google

Однак наразі Google підтримує лише компанії з своєї партнерської мережі для здійснення Agent-платежів. Це обмежує використання у рамках контрольованої екосистеми, що зменшує можливості широкої взаємодії і відкритого доступу.

3. Криптовалюти: самостійне зберігання і відкритий обмін

Криптосфера також розробляє платіжну інфраструктуру для AI-агентів, але підходи тут суттєво відрізняються від великих платформ. Вони створюють довіру у контрольованій екосистемі, тоді як у криптовалютах починається з питання: чи може AI-агент отримати довіру без централізованої платформи?

Два ключові стандарти спрямовані на цю мету: ERC-8004 від Ethereum і x402 від Coinbase.

Перший — рівень ідентифікації. Для роботи AI-агента на блокчейні він має бути ідентифікованим. ERC-8004 виконує цю функцію. Це — NFT у формі, але не художній колекційний об’єкт, а засвідчення структурованої ідентичності у вигляді квитанції NFT. Кожен токен містить три компоненти:

1. Ідентичність (Identity)
2. Репутацію (Reputation)
3. Верифікацію (Validation)

Ці елементи разом формують перевіряєму цифрову ідентифікацію у блокчейні.

Щодо платіжних механізмів, x402 виступає як шлях для платежів. Розроблений Coinbase, він є стандартом крипто-платежів для AI-агентів. Дозволяє агентам використовувати стабільні монети для автономних транзакцій. Його головна особливість — автоматичне виконання смарт-контрактів, де логіка умов закодована безпосередньо, і при виконанні умов розрахунок відбувається без участі людини.

Коли ERC-8004 (ідентифікація) і x402 (платіж) поєднуються, AI-агент може перевіряти контрагента і виконувати транзакцію без залежності від централізованої платформи.

Приклад: Ekko дає команду своєму агенту A купити б/у ноутбук за максимум 800 доларів. Прямий зв’язок із агентом B продавця.

• Перевірка взаємної ідентифікації: через ERC-8004 NFT перевіряє ідентифікацію і репутацію (наприклад, репутація 72, баланс підтверджено).
• Застосування смарт-контракту: 800 доларів переводяться у Escrow (депозитний контракт), кошти блокуються до підтвердження отримання.
• Розрахунок і оновлення репутації: після завершення транзакції x402 автоматично здійснює розрахунок, і обидві репутації оновлюються і записуються у відповідні ERC-8004 NFT.

У всьому процесі жодних посередників. Два AI-агенти через блокчейн-верифікацію і розрахунок безпосередньо здійснюють транзакцію, що ілюструє крипто-орієнтовану модель Agent-to-Agent (A2A).

4. Великі технології проти криптовалют: різниці у сфері роботи AI-агентів

AP2 від Google — це модель, створена для перевірених партнерів у контрольованій системі. Google обмежує участь на ринку, щоб захистити споживачів. Оскільки результати роботи AI-агента мають ймовірний характер, а не абсолютну визначеність, у разі помилки відповідальність може лягти на платіжну інфраструктуру. Щоб зменшити ризик невдачі, Google має стимул звужувати свою екосистему.

Обмежена екосистема підвищує стабільність, але одночасно обмежує автономію агентів у більш широкому ринку і їх здатність оптимізувати вибір.

На відміну від цього, ERC-8004 і x402 відображають більш відкриту архітектуру. Модель криптовалют спрямована на реалізацію безліцензійної (Permissionless) і взаємодіючої (Interoperable) системи.

Хоча наразі повністю автоматизоване виконання ще не ідеальне, довгострокове бачення — це автономне управління агентами щоденними витратами. Великі платформи можуть інтегрувати основні роздрібні канали, але відкрита крипто-стандартизація має структурні переваги у мікроплатежах і високочастотних операціях. Наприклад, агент купує 1000 зображень по 0,01 долара кожне, і крипто-орієнтований шлях забезпечує вищу операційну ефективність.

Звісно, відсутність централізованих структур означає і компроміси: потрібно створювати стандарти ідентифікації у децентралізований спосіб, і відповідальність за збої несе не одна особа.

Підсумки

Великі технологічні компанії і криптосфера прагнуть до однієї мети: забезпечити автономний бізнес AI-агентів. Різниця у підходах — у архітектурі: великі компанії схиляються до закритих, контрольованих систем, тоді як крипто-спільнота просуває відкриті, протокол-орієнтовані моделі.

Майбутнє, ймовірно, полягатиме у інтероперабельності обох підходів, а не у їхній конкуренції.

Ця стаття за посиланням: https://www.hellobtc.com/kp/du/02/6232.html

Джерело: