當 AI 學會自己付錢，大廠們已經悄悄打起來了

來源：Tiger Research

作者：Ekko 、Ryan Yoon

原標題：AI Agent Payment Infrastructure: The Direction of Crypto and Big Tech

翻譯整理：BitpushNews

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由 AI 驅動、自動化引領的時代正逐步逼近。為了讓自動化真正「自主」，它必須具備原生的支付能力。市場已經開始為這一轉變進行布局。

核心觀點

• 付款主體正從人類轉向 AI Agent，使支付基礎設施成為實現真正自主的核心需求。
• 科技巨頭（包括 Google AP2 和 OpenAI 委派支付） 正在現有平台基礎上，設計基於審批的自動化支付系統。
• 加密貨幣（通過 ERC-8004 和 x402） 利用基於 NFT 的身份識別和智能合約，實現了無中介的支付模型。
• 科技巨頭優先考慮便利性和用戶保護，而加密貨幣則強調用戶主權和更廣泛的 Agent 級執行能力。
• 未來的關鍵問題在於：支付由平台控制，還是由開放協議執行。

1. 支付不再是人類的專屬

來源：macstories（由 Federico Viticci 提供）

近日，“OpenClaw” 引起了廣泛關注。與 ChatGPT 或 Gemini 等主要負責檢索和組織資訊的 AI 系統不同，OpenClaw 能讓 AI Agent 直接在用戶的本地電腦或伺服器上執行任務。

透過 WhatsApp、Telegram 和 Slack 等即時通訊平台，用戶可以發布指令，Agent 則自主執行包括郵件管理、行事曆協調和網頁瀏覽在內的任務。

由於它作為開源軟體運行，且不綁定於特定平台，OpenClaw 的功能更像是一個私人 AI 助手。這種架構因其彈性和用戶級控制力而備受青睞。

然而，一個關鍵限制仍然存在：為了讓 AI Agent 實現完全自主，它們必須能夠執行支付。目前，Agent 可以搜尋商品、比較選項並將商品加入購物車，但最終的付款授權仍需人類批准。

從歷史來看，支付系統是圍繞人類行為者設計的。在 AI Agent 驅動的環境中，這一假設不再成立。如果自動化要變得完全自主，Agent 必須能在既定約束條件下，獨立進行評估、授權並完成交易。

預見到這一轉變，主要的科技巨頭和加密原生項目在過去一年中都推出了旨在實現 Agent 級支付的技術框架。

2. 科技巨頭：構建在現有基礎設施上的 Agent 支付

2025 年 1 月，Google 推出了 AP2（Agent Payment Protocol 2.0），擴展了其 AI Agent 支付基礎設施。雖然 OpenAI 和 Amazon 也概述了相關計畫，但 Google 是目前唯一擁有結構化實施框架的大型公司。

AP2 將交易流程分為三個授權層（Mandate Layers）。此結構允許對每個階段進行獨立監控與審計：

1. 意圖授權（Intent Mandate）：記錄用戶想做什麼。
2. 購物車授權（Cart Mandate）：定義如何根據預設規則執行購買。
3. 支付授權（Payment Mandate）：執行實際的資金轉帳。

場景範例：Google AP2 的運作方式

假設 Ekko 要求 Google Shopping 上的 AI Agent “尋找並購買一件 200 美元以下的冬季夾克”。

• 意圖授權： Ekko 指示 AI Agent 以最高 200 美元購買一件冬季夾克。此資訊作為數位合約記錄在鏈上，稱為意圖授權。
• 購物車授權： AI Agent 遵循該意圖，在合作商家中搜尋符合“冬季夾克”與“最高預算 200 美元”的商品，並將符合條件的商品加入購物車。

“已選商品：冬季夾克”，“價格驗證：199 美元（符合預算 ✓）”

已加入購物車，“送貨地址已確認”。

• 支付授權： Ekko 確認 AI Agent 選擇的商品，並點擊支付批准按鈕。199 美元由 Google Pay 處理。或者，AI Agent 也可以在預定義參數內自動完成支付。

整個過程中，用戶無需輸入額外資訊。就 Google AP2 而言，該系統運行在 Google Pay 之上，並利用預先註冊的卡片詳情和送貨地址。由於 AP2 依賴於現有的用戶憑證，它降低了入駐門檻並簡化普及流程。

來源：Google

然而，Google 目前僅支持其合作夥伴網絡內的公司進行基於 Agent 的支付。因此，其使用範圍仍局限於受控的生態系統內，限制了更廣泛的互操作性和開放訪問。

3. 加密貨幣：自托管與開放交換

加密領域也在為 AI Agent 開發支付基礎設施，但方法與大廠不同。大型平台是在受控生態系建立信任，而加密領域則從一個不同的問題開始：在不依賴中心化平台的情況下，AI Agent 能否被信任？

兩個核心標準旨在實現這一目標：以太坊的 ERC-8004 和 Coinbase 的 x402。

身份與支付的結合

首先考慮身份層。就像人類需要 ID 來存取數位服務一樣，在區塊鏈網路上運行的 AI Agent 也必須是可識別的。ERC-8004 就發揮了這一功能。

它以 NFT 的形式發佈，但不是作為媒體類的收藏品，而是一種包含結構化身份資料的憑證 NFT。每個代幣包含三個組成部分：

1. 身份（Identity）
2. 聲譽（Reputation）
3. 驗證（Validation）

這些元素共同構成一個可驗證的鏈上身份證。在電子商務中，參與者在交易前會審查評分和交易歷史，同樣的邏輯也適用於 AI Agent。ERC-8004 為 Agent 提供了可驗證的憑證，允許其他 Agent 根據透明資料評估交易是否合適。

然而，僅有身份並不能實現價值轉移，還需要一套支付機制。這一角色由 x402 承擔。

如果說 ERC-8004 是數位身份證，那麼 x402 就是支付軌道。x402 由 Coinbase 開發，是 AI Agent 的加密原生支付標準。它使 Agent 能夠使用穩定幣進行自主交易。

其核心功能是自動化智能合約執行。諸如“滿足預定標準後自動轉帳”之類的條件邏輯直接嵌入在程式碼中。一旦條件滿足，結算就會在無需人工干預的情況下發生。

當用於身份的 ERC-8004 和用於支付的 x402 結合時，AI Agent 可以在不依賴中心化平台的情況下驗證交易對手並執行交易。信任與結算在協議層面處理，而非由平台控制。

場景範例：基於 ERC-8004 和 x402 的 Agent 之間商業

假設一個近未來的 AI Agent 環境：Ekko 指示他的 AI Agent（Agent A）購買一台最高預算為 800 美元的二手筆記本電腦。市場運行著自己的 AI Agent（Agent B），它直接與 Ekko 的 Agent 溝通以執行交易。

1. 相互驗證：

在交易之前，兩個 Agent 都會核實對方的憑證，並確認產品符合特定要求。

• 身份驗證：通過 ERC-8004 NFT 驗證
• Ekko 的 Agent：聲譽評分 72，確認餘額 800 美元
• 賣家的 Agent：聲譽評分 70，確認符合條件的筆記本庫存
• 結果： 兩個 Agent 均獲准進行交易。

• 智能合約托管：

驗證完成後，交易開始。每個 Agent 透過 x402 協議進行交互，以轉移和確認資金。

• 托管：800 美元從 Ekko 的 Agent 錢包轉移到智能合約
• 條件鎖定：資金保持鎖定狀態，直到確認收貨
• 釋放： 確認送貨後，800 美元自動轉帳給賣家

• 結算與聲譽更新（x402 結算與聲譽 NFT 更新）：

結算後，兩個 Agent 的聲譽記錄都會更新。

• Ekko 的 Agent：聲譽 72 → 80（+5 快速交付，+3 描述相符）
• 賣家的 Agent：聲譽 70 → 78（+5 快速交付，+3 描述相符）
• 更新後的評估記錄被寫入每個 Agent 的 ERC-8004 NFT 中。

整個過程中，沒有中介參與，也不需要平台批准。兩個 AI Agent 透過基於區塊鏈的驗證與結算直接進行交易。這反映了 Agent 之間基於加密技術的原生商業模式。

4. 科技巨頭 vs 加密貨幣：AI Agent 運行領域的差異

控制 vs 開放

Google AP2 代表了一種為獲批合作夥伴設計的受控模型。

Google 將市場參與限制在經過審查的商家，理由是保護消費者。即使有了結構化的授權框架，Agent 的行為也無法得到完全保證。與輸入輸出直接匹配的確定性系統不同，AI Agent 的執行會產生概率性的結果。

如果 Agent 連結到一個不可靠的合作夥伴並發生交易錯誤，責任最終可能會落在支付基礎設施提供商身上。為了將故障概率降低，即使只有 0.01%，Google 也有動力縮小其生態系。這種受限的生態系提高了穩定性和監管能力，但也可能限制 Agent 在更廣泛市場中自主運行並跨多種選項進行優化的能力。

相較之下，ERC-8004 和 x402 反映了一種更開放的架構。加密模式旨在實現無許可和互操作性，而非綁定於平台。

效率與應用場景

AI Agent 仍處於早期開發階段。從複雜請求到自主支付的端到端執行尚未實現無縫銜接。然而，預期的長期情境是 Agent 獨立管理日常消費。例如，用戶可能指示 Agent 補貨雜貨，Agent 會評估庫存缺口並自動完成購買。

大型平台可能會嘗試聚合主要零售渠道，以在統一環境中支持此類模式。這種方法可以在受控框架內實現可靠的日常使用場景。然而，要整合所有潛在交易對手（包括小型線上商家、獨立網站、去中心化金融協議和交易所），封閉生態系面臨結構性限制。

此外，若數位內容越來越多轉向付費存取模式，Agent 可能需要執行高頻微支付。開放的加密標準可能具有結構性優勢。例如，一個 AI Agent 可以以每單位 0.01 美元的價格購買 1000 張創作者生成的圖片，或支付 1 美元存取一篇研究文章。對於小額、可程式化的支付，加密原生軌道可能提供更高的運行效率。

也就是說，缺乏中心化機構也帶來權衡。身份評估標準必須以去中心化方式建立，且沒有單一實體對失敗承擔最終責任。在開放性與問責制之間取得平衡，仍是關鍵的設計挑戰，這將取決於技術成熟度與易用性的提升。

總結

科技巨頭與加密領域都在追求同一目標：實現自主的 AI Agent 商業。差異在於架構。大廠偏向封閉、受控的系統，而加密領域則推動開放、基於協議的模型。

這並非零和博弈，更可能的發展路徑是兩者之間的互操作性。在當前技術進步階段，持續的開發必須將可靠性與用戶體驗放在首位。

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