智能支付:下一代支付体系的演化路径
原文标题:The Hitchhiker』s Guide to Agentic Payments
原文作者: @13yearoldvc
编译:Peggy,BlockBeats
编者按:我们正站在一个新的临界点。智能代理(Agentic Payments)正在重塑交易的基本逻辑。从 ChatGPT 内部结账,到代理之间的微支付,再到机器为内容付费的网络新秩序——「代理经济」的图景正在逐步成型。
如果你关心 AI 与区块链的融合、下一代支付协议的落地路径,或正在思考未来商业的自动化趋势,这篇文章值得你花时间细读。
以下为原文。
前言
这是一篇篇幅较长的文章,但绝对值得一读。它汇集了多位前沿构建者的洞见,他们正在塑造智能支付(Agentic Payments)的未来。我们将探讨他们真正试图解决的问题、这些技术在实践中的可能实现方式,以及背后真正的瓶颈所在。
你可以把它看作是一场引导式的前沿之旅。十页内容,涵盖创意、实验与经验,来自那些正在为机器经济搭建基础设施的人。准备好出发吧。
作为 ERC-8004 的协调员,以及以太坊基金会去中心化 AI(dAI)团队的 AI 顾问,我在过去几个月里与构建者、研究人员和协议团队密切合作,专注于稳定币、去中心化基础设施与 AI 的交汇点。这让我得以近距离观察这些技术的实时演进。这篇文章不仅是研究成果的呈现,更是来自智能经济构建者的真实语境。
特别感谢以下人士的审阅与讨论(按姓氏字母顺序排列):
@louisamira(ATXP)、@RkBench(Radius)、@DavideCrapis(Ethereum Foundation)、@nemild(Coinbase/x402)、@Cameron_Dennis_(Near Foundation)、@marco_derossi(Metamask)、@dongossen(Nevermined)、@jayhinz(Stripe/Privy)、@sreeramkannan(EigenCloud)、@kevintheli(Goldsky)、@MurrLincoln(Coinbase/x402)、@benhoneill(Stripe/Bridge)、@programmer(Coinbase/x402)、@FurqanR(Thirdweb)、@0xfishylosopher(Pantera Capital)。
智能支付的转变
一个月前,Stripe 和 OpenAI 推出了一个可能会改变线上购物方式的新功能:你现在可以直接在 ChatGPT 里买东西。没有表单、没有跳转、没有结账页面。只需一句话:「帮我找一个手工陶瓷杯」,系统就会通过 Stripe 的「共享支付令牌」自动完成付款。
这个流程看起来非常顺畅,甚至有点神奇,但它背后是高度中心化的架构,可能会限制未来真正创新的空间。支付令牌、结算通道,甚至用户身份都由 OpenAI 和 Stripe 这两个平台控制。在这种模式下,智能代理虽然方便,但无法自由组合,只能在特定生态系统内运作。这既展示了未来的可能性,也提醒我们:如果没有开放标准和中立的结算层,智能支付将被平台锁定,难以真正释放潜力。

与此同时,这种新的支付流程也标志着一个更大的转变:现在真正进行交易的,已经不再是用户本人,而是「代理」。我们输入的界面,已经开始代替我们进行比价、协商甚至付款。商业正在逐步被「智能代理式商业」所吞噬。
目前,似乎有三件事正在同时发生:代理开始代替人类进行交易;这些交易很可能会在加密网络上结算,而不是传统金融系统;这或许会成为区块链与人工智能真正结合的突破性应用场景。
为什么是稳定币和区块链?因为这些交易的形态,已经完全不同于 Visa 或 PayPal 所设计的模式。智能代理经济充满了小额、条件触发、可组合、高频率的支付——速度快、颗粒细、范围广。
在与 Radius 的 Robert Bench 交流后,我们发现「3V3C」是一个非常贴切的描述模型:高速度(Velocity)、高频率(Volume)、低金额(Value)、条件触发(Conditional)、可组合(Composable)、全球化(Cosmopolitan)。

我们观察到三种正在浮现的行为模式:
1、人类向代理支付(2C、2B、复杂优化场景);
2、代理向其他代理或人类支付
3、代理向整个网络支付
这三种行为都打破了传统支付系统的基本假设。
1、人类 → 代理
聊天界面正在悄然成为新的消费者入口。过去在浏览器中发起的交易,现在正在对话中完成。
你已经可以通过 ChatGPT 的「即时结账」功能直接购买 Etsy 商品,未来 Shopify 也将接入这一流程,背后由 Stripe 提供支持。Google、Amazon 和 Perplexity 也在测试类似的购物模式,让 AI 助手在聊天窗口中帮助用户发现并购买商品。
这些 AI 前端正在变成数字商店,尤其是在零售电商(2C)场景中——商品发现、比价、购买都在一个流程中完成。随着时间推移,人们将越来越依赖自己的 AI 代理,作为私人导购、旅行规划师或预订助手。
有趣的是,这些代理的行为方式与人类不同:它们可以实时监控价格,在出现优惠时自动下单;协调多方交易(比如同时预订机票和酒店);按需支付数据或服务费用,而不再依赖订阅制(这一点我们将在「代理 → 网络」部分详细讨论)
短期内,这些支付流程大多仍会通过 Stripe 或 Visa 等传统通道完成——这没问题。对于零售电商(2C)来说,现有基础设施已经足够支持「人类 → 代理」的接口,至少目前如此。

加密支付真正发挥作用的地方,是在全球采购(2B)环节。
许多海外商家和制造商仍面临结算延迟和高昂成本的问题,原因是他们难以接入 SWIFT 或传统的代理银行系统。比如在中国义乌这个全球最大的小商品批发市场,大多数小型商户至今还没听说过稳定币。但一旦监管环境成熟,这将成为一个天然的应用场景。
稳定币可以实现跨境价值的即时、低成本、透明流通——就像加密汇款已经在某些地区超越了西联汇款一样。
无论是消费端还是企业端,我们都将看到一些过去无法实现的新型用户行为:复杂、条件触发、符合「3V3C」模型的交易,由代理在后台自动完成。尤其是当大语言模型(LLM)变得更智能、运行成本进一步降低时,这些交易节省的成本将远远超过所需的代币费用。
比如:
一个采购代理可以同时监控多个跨国供应商,自动将订单拆分给最便宜的制造商,并在预算范围内协商运费;
一个创意代理可以打包多个 SaaS 工具的订阅,根据使用情况动态续订或取消服务。
这也意味着代理必须具备「可组合性」:一个代理的输出可以成为另一个代理的输入,形成复杂的多步骤工作流(比如代理集群或跨模型的思维链)。过去我们讲「资金乐高」,现在也需要「代理乐高」。
在实际操作中,「可组合性」意味着需要标准化的 API、消息格式和权限管理。如果没有这些,代理就像没有 API 的应用程序一样,彼此孤立,无法协同。
因此,这些交易太复杂、太高频、太依赖组合与协同,不适合人类或传统支付系统来协调——但对于运行在可编程支付系统上的代理来说,却是轻而易举的事。
2、代理 → 代理
未来,代理将需要「雇佣」其他代理——甚至是人类——来完成任务。
现有的商业模式(订阅、授权、付费墙)并不适用于自主软件之间的交互。代理之间的支付往往是按调用次数、按代币数量、按推理次数计费,金额可能低至几美分甚至更少。
想象一下,一个研究代理向数据代理购买 100 次 API 调用;一个设计代理向计算节点支付 GPU 使用时间。这些都是机器与机器之间的交易,频率高、金额小。
比如,一个代理需要支付另一个代理 0.003 美元以获取 100 次 API 调用,或支付 0.15 美元用于 GPU 运算,甚至每次推理仅需 0.0001 美元。
传统支付系统无法处理这种规模的交易——信用卡每笔交易都要收取固定费用(如 2.9% + 0.30 美元),在这种场景下根本无法运作。
不过从用户体验角度来看,这些交易未必以「高频小额」的形式结算。例如在 OpenRouter 等平台上,企业每月发送数百万次 API 调用,结算方式是通过稳定币充值积分,这种方式比每次交易都走支付流程更高效。
更具未来感的场景是:如果每个机器人都配有一个代理,负责任务、数据和操作(可能也是通过预付积分)。比如,一架无人机可能需要为天气数据、导航更新或临时使用某条私人配送路线支付费用。
这就是为什么我们需要一种新的可编程支付结构。代理应该能够:设定预算和规则;预付费用;在任务完成后即时结算,并附带工作证明。
换句话说,加密支付让自主实体之间的「原子支付」成为可能。

随着时间推移,代理的支付行为将不再局限于 AI 服务之间。它们可能会直接「雇佣」全球的人类贡献者,尤其是在稳定币已经具备实际支付能力的国际市场中。这一趋势并不遥远——我们在与构建者的交流中已经看到相关实验,未来一到两年内就可能迎来大规模应用。
这种模式与汇款的逻辑非常相似。想象一个面向代理的自由职业平台,类似于 Fiverr:
一个营销代理可以自动委托东南亚地区的数十位微型网红,在他们的互动数据达到预设门槛后自动付款;
一个数据标注代理可以招募来自肯尼亚或孟加拉国的标注员,按任务实时支付微额报酬,而不再依赖批量发票结算。
一旦代理能够即时、全球地转账,劳动本身就开始像一次 API 调用。
从市场设计的角度来看(这是加密系统的独特优势),当全球有数十万个由人类与代理共同组成的自主实体时,另一种趋势也将浮现:意图与竞价市场。代理之间将围绕任务请求展开竞争。
表现最好的代理将获得奖励(如稳定币、声誉评分或链上信用额度);表现不佳的代理则可能失去押金或声誉。这正是我们在 ERC-8004 中所设想并希望构建的愿景。
一个初步的模型可能包括:
1、意图层:一个共享的代理注册系统(如 ERC-8004),用于发布结构化请求并验证代理身份;
2、竞价层:通过荷兰式或英式拍卖等机制完成任务分配;
3、评估层:由群众、其他 AI 代理或预言机验证任务完成情况,并自动分发奖励;
4、结算层:通过稳定币支付,并在 ERC-8004 上更新声誉与质押状态。

过去,去中心化常被认为效率低下——部分原因是人类行动缓慢,协调成本高。但现在,代理正在消除这些瓶颈:它们可以持续评估谁最适合执行任务、什么价格合理、哪些数据值得信任。
区块链在这里扮演的是「状态协调层」的角色——一个不可篡改的共享记忆系统,用于记录结果、押金和积分;而稳定币则是实时价值交换的微支付通道(按回答付费、按操作付费)。
这种复杂的「代理 ↔ 人类」协作场景,正是区块链与稳定币最适合解决的问题。
互操作性让代理之间能够沟通,可组合性让它们能够协同合作。
3、代理 → 网络
另一个值得关注的趋势是:网络的使用者不再只是人类,越来越多的内容正在被 AI 代理爬取、读取和交互,未来甚至可能由代理主导。这意味着,网站将不再只向人类收费,而是开始向机器收费——我们称之为「按爬取付费」(pay-per-crawl)。
例如,出版商正在反击无限制的内容抓取行为。Anthropic 最近支付了 15 亿美元,以解决与作者之间的版权诉讼——这是多个案例之一,正在测试 AI 公司是否可以自由使用受版权保护的内容。OpenAI、微软、Meta 等也都卷入类似争议。最终的合理结果可能是:训练数据和内容使用将采用「按访问付费」的模式。
与此同时,Cloudflare(据称约 20% 的网页请求通过其网络)已经在尝试一种新模式:网站可以向代理收取纳米级费用(甚至低于微支付),以允许其访问数据。他们最近还推出了自己的稳定币——NET Dollar。
这正是加密支付再次发挥作用的地方。
网站和 API 可以开放一个「需要支付」的接口,代理只需支付几美分甚至更少的金额,即可读取、查询或消费内容,无需订阅或广告。这将网络转变为一个由微服务组成的系统,价值流动不再依赖月度账单周期,而是实时发生。
如果你对互联网早期的「402 状态码」以及 Andreesen 等人的相关讨论感兴趣,Pantera Capital 的 Jay Yu 写过一篇很好的文章,深入探讨了这一演变过程。

想象一下 1950 年代的邮件室,人们正在把账单和发票一封封装进信封。这种低效的流程,正是我们最终采用「净 30 天付款条款」(Net 30)的原因之一。
现实中,「按爬取付费」(pay-per-crawl)的经济模型将呈现出幂律分布。只有少数高流量或高价值的网站——那些拥有代理真正需要的数据——才会主动集成这类变现逻辑。对于大多数网站来说,计量、收费和结算代理流量的成本将远高于收益。换句话说,我们认为最终只有少数大型出版商会获得大部分收入,而长尾网站仍将保持开放访问或无法实现变现。
这正是像 Cloudflare 这样的中介平台可能改变曲线的地方。如果 Cloudflare 能让网站通过一个开关就「启用代理支付」——并通过 x402 或 Web Bot Auth 等协议处理身份验证、计量和结算——那么接入门槛将大幅降低。
Cloudflare 可以自动识别经过授权的代理请求,代表网站收取纳米级费用,并自动分发收入。
在这种模式下,开放网络本身将获得一个原生的机器商业层:任何网页都可以变成一个可计费的 API,任何代理都可以在浏览、爬取或学习的过程中无缝支付。

这种趋势不仅限于数据访问。几乎所有可以按次使用的在线服务,未来都有可能转向「按需付费」模式。在与 ATXP 联合创始人 Louis Amira 的交流中,我们探讨了企业如何通过代理支付开辟新的收入渠道,举几个例子:LegalZoom 可以为一份 NDA 收取 2 美元;如果支付体验足够顺畅,Netflix 可以按集收费,每集 0.5 美元;Replit 可以按代币数量计费,让你无限「vibe-code」,每百万个 token 收费 1.23 美元;PitchBook 或 Bloomberg 可以让代理一次性拉取估值模型,收费 0.25 美元;医院可以按记录收费,提供匿名癌症扫描数据用于模型训练。
Louis 曾开始截图记录那些他遇到的「强制升级」或「无谓付费墙」场景——这些公司本可以采用按次计费的方式,让他成为客户。
在理想状态下,企业开发者可以快速上线临时 API 接口,按次计费而非按月订阅;写作者或研究者可以按查询出售单段文字、图表或数据集。
反之,代理也可以按请求访问非公开数据 API,查询那些网页无法爬取的供应商数据,使用预付微额请求。这种模式非常适合长尾 API 和企业数据集。
Coinbase 的 CDP 团队已经在 Payments MCP 上做了早期尝试,让 LLM 无需 API 密钥即可使用链上工具,如钱包和支付功能。
互联网开始不再是订阅捆绑的集合,而更像一个「实时计费系统」——每一次交互都有定价、支付和结算,价值在持续流动。
我们还在早期,但整合正在发生。
在完成一轮完整的研究后,我们的结论是:虽然智能代理支付的想象空间巨大,但目前仍处于早期阶段。最大的挑战之一是支付本身是互联网中监管最严格、权限最复杂的领域之一。其落地往往不取决于技术可行性,而是取决于能否与大型企业和金融网络实现集成与互操作。这使得进展本质上是缓慢的。
对初创公司来说,即使底层技术已经存在,没有银行、卡组织或主流支付处理商的接入权限,也几乎无法进行有意义的实验。
未来很可能会出现面向企业级、合规级的解决方案。因此,像 Catena Labs 这样的团队正在构建 Agent Commerce Kit,专注于代理身份验证、人与代理之间的支付交互,并面向持牌金融机构、监管合规和企业级应用场景。PayPal 很可能也会尝试类似的方向。

我们离真正的智能支付还有多远?
目前,大多数所谓的「代理」其实还只是半自主系统。从技术上讲,它们更像是复杂的工作流自动化工具,而不是能自主购物或谈判的智能体。正如 Goldsky 的 Kevin Li 所说:「你现在还不能真正销售『全自动商业』,大多数 AI 公司仍在做工作流自动化。」
短期内的机会在于「半自主中间地带」:由人类发起的行为触发 API 级别的按次结算,通过稳定币通道完成。这些流程虽然还不完全是智能代理行为,但已经在使用相同的基础设施——低延迟的可编程钱包、按调用计量、即时结算——这些正是未来真正「代理 ↔ 代理」商业所依赖的核心组件。
与此同时,底层区块链也需要进化。智能支付要求稳定币通道具备高吞吐量、低延迟、隐私保护等特性。下一代支付型公链正在被各大玩家探索,比如 Stripe 的新链 Tempo、Circle 的原生链,我们也期待更多专注于代理与稳定币的团队在以太坊 L2 生态中涌现(如 Thirdweb)。这些都表明:可编程货币的基础设施正在从零开始重建,以支持每秒数百万笔微支付和纳米支付。
此外,可编程钱包和服务端架构也必须同步升级。如果钱包仍然假设由人类保管助记词,那这一切都无法实现。智能商业需要的是基于策略的服务端托管——具备可编程预算、速率限制、支出范围、多签/TEE 控制和可审计的授权机制。
这正是可编程钱包的意义所在:它们提供代理可调用的密钥管理与策略执行能力,而无需「持有助记词」。正如 Privy 的 Jamie Hinz 所指出的,四年前我们可能还在尝试把 Fireblocks 或 MetaMask 改造成这种形态;而今天,整个技术栈正在为代理量身打造,使其能在策略框架下完成交易,而不是依赖密码——安全性与自动化开始融合,而不再对立。(如果你想深入了解,推荐阅读 Privy 关于自然语言控制与策略执行的文章。)
更重要的是,这一趋势已经开始显现。连 Visa 和 Mastercard 都在调整其网络以适应智能代理商业,推出了基于 Web Bot Auth 的 Trusted Agent 和 Agent Pay 协议——这表明身份验证、授权与结算正在快速融合,无论是在区块链还是传统支付通道中。
我们可能只差一两个关键突破,就能真正实现这一愿景。
一旦支付变得可编程,互联网的行为方式也将随之改变。每一个动作都可以被定价、支付并实时结算。每一个代理,无论是模型还是人类,都可以因其贡献而获得即时报酬。
随着基础设施逐步完善,两个关键标准正在浮现:ERC-8004 提供信任层,让代理之间可以在无需中心化中介的情况下发现并协作;x402 实现代理之间的即时、无摩擦支付。
它们共同构成了智能代理经济的底层管道。
我们相信一个未来:代理 A 通过 ERC-8004 注册表找到代理 B,协商服务内容,然后通过像 x402 这样的智能支付协议即时完成支付,结算在以太坊这一中立金融层上。
要实现真正的代理协作,它们必须具备互操作性——能够通过共享协议发现彼此、沟通并交换数据;同时也要具备可组合性——能力可以在彼此基础上叠加。
正如 Coinbase 的 Lincoln Murr 所说:「机器之间的支付如果由稳定币通道主导,可能会推动稳定币在整个互联网的广泛接受。虽然 Visa 和 Mastercard 在面向人类的支付上仍占据主导地位,但代理将成为推动加密支付普及的『特洛伊木马』」
互联网从网页到应用用了 20 年,从应用到平台又用了 15 年。而代理将压缩这个周期。商业将不再是你「主动去做」的事情,而是变成一种「自动发生」的过程——安静地、持续地、无处不在。
[原文链接]
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2026年3月12日,Aave平台上发生了一起重大交换事件,导致用户损失约5000万美元。 事件核心问题在于市场流动性不足,用户的巨大订单使得市场无法提供足够资产。 CoW Swap路由器提供的报价比预期市场清算价格低了99.9%。 Aave将引入Aave Shield功能,默认阻止价格影响超过25%的交换。 用户交易产生的约110,368美元费用将在验证后予以退款。 WEEX Crypto News, Aave事件概述 2026年3月12日,一位用户在Aave平台利用CoW Swap路由器进行代币交换,试图将50,432,688 aEthUSDT(约5000万美元)转换为aEthAAVE。然而,市场流动性不足导致CoW Swap提供了极为不利的报价,用户确认后的交换令其订单价值瞬间蒸发。Aave协议本身未受到风险影响,此次交换通过第三方Swap协议进行,关键问题在于市场流动性不足而非滑点。 市场流动性不足的详细分析 市场流动性不足指市场无法在特定价格下提供足够资产以满足大型订单需求,这引发了显著的价格偏离。在此次事件中,用户订单大大超过了可用市场流动性,CoW Swap的报价比预期市场清算价格低了99.9%。结果并非由执行期间的价格变化引起,而是用户接受了该不利报价。这说明大额交易在流动性不足的市场中会导致剧烈的价格变动。…

315 Gala揭露AI大模型“投毒”现象,AI“洗脑”成产业
商业公司GEO提供付费服务,使产品成为AI大模型的“标准答案”。 这一现象催生了许多专注于起草服务的公司和平台。 数据“投毒”已成为狩猎AI大模型的重要组成部分。 Whales通过在币安上存入大量THE币,潜在获利72.9万美元。 币安的Whale账户进行大规模以太坊交易,涉及金额为1775万美元。 WEEX Crypto News, 数据“投毒”与AI洗脑产业的兴起 在315晚会上,一种名为GEO的商业公司已经成为业界关注的焦点。根据业内人士的揭露,这家公司提供一种付费服务,能够让客户的产品在各大AI大模型中成为“标准答案”。这种服务的流行,导致了一大批公司和平台专注于起草服务,以引导AI大模型引用和抓取这些人工制造的信息。这种现象,被称为“数据投毒”。 这种“数据投毒”的兴起,推动了一个新兴产业的形成。一些公司长期承担着为各种草稿服务合同,以便使AI大模型在接受数据时,从这些提供者获取信息,从而影响AI模型的输出结果。这种情况不仅在技术领域挑战着我们的信任,同时也对整个社会的信息安全构成潜在威胁。 数据“投毒”带来的市场影响 数据“投毒”现象对市场的影响已显而易见。人们开始怀疑模型的可信度,担忧付费信息是否会操纵和影响模型的结论。许多AI系统供应商,以及使用这些系统的企业,都需要重新评估他们获取的数据源以及这些数据的真实性。 在这一背景下,信任成为一个稀缺的商业价值。在数据充斥且真假难辨的时代,市场急需一个稳定可靠的信息平台,以建立用户间的信任。例如,在加密货币交易领域,交易平台的安全性和信息真实度对于用户的投资决策至关重要。WEEX交易所为用户提供了稳定的交易环境,其1000 BTC的防护措施足以保障投资者在闪电崩盘中的安然入睡。 威胁下的安全交易:Venus与THE币的案例 虽然AI数据“投毒”已经成为一个令人警惕的现象,但是在加密领域,处理潜在威胁的能力同样重要。一个典型的案例是,某位“大户”在Venus上存入366.7万个THE币之后,迅速转至币安,有潜在获利72.9万美元的机会。这种交易不仅反映了市场波动的巨大潜力,还揭示了安全交易的重要性。 类似的操作需要对加密货币市场变化有深刻的理解,同时也反映出在信息不对称的条件下,某些参与者可能通过操控获取不当收益。这种行为可能会导致市场的短期剧烈波动,甚至引发连锁反应,对整个生态系统造成冲击。…
OpenClaw 与 AI 机器人:从AI交易到比特币强制平仓:加密货币淘金热
像OpenClaw这样的AI加密货币交易机器人和AI交易应用正在重塑数字市场。从比特币强制平仓到加密货币泡沫图表,自动化交易正与免费加密货币空投、合伙人计划、西甲联赛合作以及代币化黄金市场一同蓬勃发展。