Dragonfly 合伙人:大多数代理将不会进行自主交易,加密支付如何胜出?

marsbit发布于2026-03-24更新于2026-03-24

文章摘要

Dragonfly合伙人Robbie Petersen认为,当前关于“智能体经济”的主流观点存在误区,即大多数智能体并不会进行自主交易,因此加密支付并非如预期般广泛应用。 文章指出,智能体主要分为商业智能体和消费者智能体两类。商业智能体本质上是SaaS的演进,通常在封闭的企业环境中运行,执行如销售、财务、法律等内部任务,并不直接进行支付,其成本通过企业级协议和发票结算,而非单笔交易。消费者智能体则更多扮演“研究助理”角色,协助用户进行信息筛选和比价,但最终决策和支付授权仍由人类完成,因此也不涉及高频自主交易。 真正需要加密支付的是新兴的“自下而上代理”,它们完全自主运行、独立于组织,需高频小额支付。加密支付在此场景可能胜出,主要因区块链的无需许可和开放性,而非技术优势。但这类代理目前规模很小,且其发展受限于监管、法律和社会惯性等非技术因素。 长远来看,智能体经济规模庞大,但大部分交易仍将通过传统方式结算,加密支付仅在小范围特定场景具有优势。

作者:Robbie Petersen,Dragonfly 初级合伙人

编译:谷昱,ChainCatcher

每当一种新兴叙事进入公共讨论时,主流论点都会被简化为最容易被大众接受的形式。直觉上,当没有人能够用经验证明将会发生什么时,挑衅比细致入微的分析更容易获得回报。

最近围绕“智能体商业”的讨论也不例外。市场已经形成了一种共识:智能体数量激增;智能体需要进行交易;智能体不能持有银行账户,但可以持有电子钱包;卡组织收取2-3%的手续费;因此,稳定币胜出。

这种逻辑链在很多层面上都存在缺陷。智能体可以在FBO(金融运营商)架构下持有银行账户。此外,2-3%的手续费反映的是信用风险和欺诈风险,而区块链并不能解决这些问题。

然而,关于“哪种支付方式胜出?”的争论,其实源于一个在讨论中被大量忽略的前提问题:

大多数智能体真的会进行交易吗?

智能体经济规模将十分庞大,但实际进行交易的智能体比例却不会如此之高。

智能体经济更像是组织架构图,而非市场

从根本上讲,人工智能是一种自动化技术。它能够完成某些任务——例如搜索、聚合和合成——并且比人类更高效。智能体是人工智能的可操作衍生品。它们并非简单地返回输出结果,而是执行实际行动。

整个智能体商业理论所隐含的假设是:执行需要付出代价。换句话说,对于大多数智能体任务而言,它们需要花费资金来自主获取外部资源,按使用量支付计算和数据费用,并作为独立的经济主体与其他智能体进行交互。

这与智能体的实际应用方式存在根本性的矛盾。

总体而言,智能体的部署可分为两类:代表企业部署的商业智能体,以及增强我们个人生活的消费者智能体。出于不同的原因,这两类智能体都不太可能自主进行交易。

商业代理是 SaaS 的必然演进

一个合理的商业代理概念是 SaaS 的必然演进。它们并非增强工作流程,而是取代现有工作流程。正如 95% 以上的软件支出来自企业和政府一样,95%以上的大规模代理应用场景也可能部署在类似的组织内部。

这是当前主流的代理商务理论忽略的第一个细微差别:代理需求的绝大部分并非代理商为消费者预订机票,而是企业内部自上而下的部署。更重要的是,在封闭组织内自动化执行任务的代理与作为独立经济主体运营的代理有着本质区别。

以销售代理为例。它接入CRM系统,研究潜在客户,撰写个性化营销文案,并安排后续跟进。它不会自主支出,也不会与其他组织的外部代理进行交互。它只是在封闭环境中执行一项任务——销售拓展——并将其自动化。

直观来看,这种情况几乎适用于所有组织职能。财务代理审核并核对费用;会计代理记录日记账分录、核对账目并编制报表;法律代理审查合同并找出例外情况;编码代理编写代码。

在几乎所有用例中,代理本身并不支出,也没有被赋予支出权限。它是在一个受控的组织环境中自上而下部署的,并设有权限控制机制。

即使它确实需要跨组织交互并为其 API 调用或数据付费,成本也可能不会以代理自主支付的形式体现。任何按次使用成本都可能被软件销售方抽象化。这正是企业软件堆栈的运作方式。平台提供商与数据供应商、计算提供商和其他基础设施合作伙伴协商定制化的合作关系,将访问权限打包到平台成本中,并将其作为单一汇总的条目传递出去。

此外,他们能够以任何单个代理都无法自主复制的单位经济效益来实现这一点。计算资源通过与 AWS、Azure 或 GCP 的预留容量协议来获取。模型推理的定价基于与 Anthropic、OpenAI 或 Google 等公司的批量协议。数据增强则通过 Bombora 或 Clearbit 等供应商进行。所有这些都是预先协商并抽象化的。

换句话说,代理的 4 万次 API 调用、模型推理和数据查询不会产生 4 万笔付款,而是生成一张发票。消费的粒度从来就与结算的粒度不同,企业可能更倾向于保持这种状态。

消费者代理将负责协调,而非消费

虽然商业代理可能不会自主交易,因为企业不会允许,但消费者代理也不会自主交易,因为人们不希望他们这样做。

举一个智能商务拥护者喜欢引用的例子:你让你的代理预订去东京的旅行。它会搜索数百家酒店,交叉比对评论,查看你的日历,应用你的偏好。然后,它会自动预订房间。你无需做任何事情。当然,那些鼓吹代理式商业模式的人会将这种用户体验推广到几乎所有消费领域,从食品杂货到家居用品再到服装等等。

问题在于,偏好并非一成不变。它们会在选择行为本身中体现出来。当你预订酒店时,你不仅仅是在寻找价格最低的住宿。你做出的判断反映了你的心情、情境、风险承受能力以及其他一些你在查看选项之前可能并未意识到的定性因素。

在实践中,代理会搜索、询问后续问题并返回选项。你会查看图片、询问周边环境,或许还会阅读一些评论。然后你会做出选择,并授权代理使用其已掌握的信用卡信息进行支付。换句话说,代理只是一个研究助理,而不是一个独立的经济主体。

除了某些可预测的重复性购买之外,这种用户体验很可能在几乎所有消费领域都保持一致,原因恰恰在于消费者的决策很少仅仅取决于价格。整个消费经济都建立在产品差异化之上。无论是服装、酒店、家居用品还是食品杂货,决策过程中都包含无数定性因素,而这些因素不仅无法被智能体捕捉——更重要的是,这些因素本身就存在于用户发现的过程中。

智能体在发现阶段将扮演强大的协调者角色,但在关键时刻,它们会将决策权交还给人类。从语义上讲,这并非智能体商业,也无需建立新的支付渠道。

加密支付真正胜出之处:自下而上的代理

虽然未来五年内,这两类代理加起来可能占到代理部署的 95% 以上,但还有第三类值得关注。

过去几个月,一种新型的自下而上的代理开始涌现。受 OpenClaw 现象的推动,这些代理属于一个性质截然不同的类别。与前述的商业和消费代理不同,它们是真正自主运行的行动者,独立于任何组织主体之外。这些代理需要实际支付,并且支付的粒度和频率之高,使得人工授权变得不可行。尽管自下而上的代理经济目前规模极小,但随着一些无人预料到的新兴用例的出现,它很可能会迅速增长。

因此,只有在这种极其狭窄的背景下,关于加密支付或卡网络哪种才是最佳底层架构的争论才具有说服力。虽然大家都在列举加密支付更胜一筹的技术论据,但在我看来,它们最终胜出的原因可能另有其他——无需许可。

如今,现实情况是,这两种支付方式在技术上都未针对智能体商务进行优化。虽然区块链在理论上为小额支付提供了更优的单位经济效益,但它缺乏身份验证和风险评分机制——这在未来的智能体时代可能显得尤为重要。此外,虽然即时结算常被提及,但它仅仅意味着欺诈交易会在链上立即结算。相反,卡组织拥有复杂的欺诈图谱和可供智能体继承的代币化凭证,但这些工具是基于人类行为模式训练的,无法直接映射到自主智能体交易。此外,对于跨境交易,智能体还会受到卡组织结算时间的限制。

或许与直觉相反,加密支付方式之所以可能成为这类智能体的默认基础设施,是因为区块链是开放的、无需许可的,并且不受监管。

这才是其最终的结构性优势。虽然我相信像 Visa 和万事达卡这样的现有卡组织会继续通过 Visa Intelligence Commerce 和万事达卡的 AgentPay 等举措进行调整,但它们毕竟是上市公司,必须遵守合规义务、满足客户准入要求,并且要与机构交易对手合作。区块链则没有这些限制。任何人都可以基于区块链进行开发,任何代理都可以进行交易,而且无需任何审批。

直觉告诉我们,新兴的、实验性的类别会在摩擦最小的地方发展起来。

瓶颈不在于基础设施,而在于我们自身

然而,更长远的问题是,这种实验性的发展速度如何才能最终产生更大的影响。自下而上的代理经济只有在自主代理组织明显优于由代理增强的人类组织时才会真正流行起来;这种优势并非微弱,而是足够显著,以至于自上而下对代理的人类限制反而成为竞争劣势。届时,代理将不再仅仅是封闭环境中人类任务的自动化执行者,而是会成为组织本身。

然而,我们距离这个未来可能还很遥远。瓶颈不会在于技术本身。而且,真正“不适合机器”的可能并非支付系统本身,而是其他所有并非为自主代理经济而设计的事物:监管框架、机构官僚作风、法律结构以及围绕人类决策的社会惯性。这些限制远比支付堆栈中的任何技术细节都更具深远影响。遗憾的是,协议升级并不能解决这些问题。

代理经济规模将十分庞大,其中大部分将按月计费。

相关问答

Q文章认为大多数智能体不会进行自主交易的主要原因是什么?

A文章认为大多数智能体不会进行自主交易的原因主要有两方面:一是商业智能体通常在封闭的企业环境中部署,作为SaaS的演进形式,其支出权限受组织控制,成本通过平台提供商抽象化为月度账单;二是消费者智能体更多扮演协调者角色,在最终决策时仍需人类授权,而非独立经济主体。

Q在智能体经济中,加密支付可能胜出的关键优势是什么?

A加密支付可能胜出的关键优势是其无需许可的特性。区块链是开放的、不受监管限制,允许任何代理无需审批即可进行交易,这为新兴的自下而上代理经济提供了最小摩擦的发展环境,而传统卡组织受合规义务和客户准入要求限制。

Q文章如何区分商业智能体和消费者智能体的角色?

A商业智能体主要在企业内部自动化任务(如销售、财务、法律等),作为SaaS的演进,在封闭环境中运行且无自主支出权限;消费者智能体则作为协调者辅助人类(如旅行规划),负责研究和推荐,但最终决策和支付授权仍由人类完成,而非独立消费。

Q自下而上的代理与商业/消费者代理有何本质不同?

A自下而上的代理是真正自主运行的行动者,独立于任何组织主体,需要高频、细粒度的实时支付,且人工授权不可行。它们代表新兴的实验性类别,而商业和消费者代理分别受企业控制或人类决策限制,不具备完全自主性。

Q文章指出智能体经济发展的主要瓶颈是什么?

A主要瓶颈并非技术或支付基础设施,而是非技术性限制:包括监管框架、机构官僚作风、法律结构以及围绕人类决策的社会惯性。这些因素远比对支付堆栈的技术升级更具挑战性,且无法通过协议升级解决。

你可能也喜欢

如何让自己变得让人工智能永远也无法取代

面对人工智能的冲击,许多人担心工作被取代。然而,真正的威胁在于个人对他人和系统的依赖,以及由此产生的“薪资奴役”——即为生存而从事无意义、枯燥的工作。摆脱这种困境的关键,不是抵制技术,而是成为拥有高自主性的“不可受雇”个体。 文章提出了成功抵御AI替代的五个核心要素:自主性(主动行动的能力)、品味(判断事物价值的经验)、说服力(让他人关注你工作的能力)、毅力(坚持并从错误中学习)和迭代(根据反馈持续改进)。这些能力无法仅通过理论学习获得,必须通过实践来培养。 要启动转变,首先要彻底改变环境,重塑身份认同。其次,应选择一个能获得真实、快速反馈的实践领域,例如创业。在众多技能中,内容创作(媒体)比编写代码更具优势,因为其价值是主观的,需要独特的审美和判断力,这正是AI目前难以完全复制的。 具体行动上,可以从三个步骤开始: 1. **挖掘原始素材**:反思自己长期痴迷的知识领域、轻松解决的难题或童年被压抑的兴趣,找到独特的个人经验。 2. **确立反向思考主轴**:找出你坚信但主流观点错误的地方,或行业内普遍忽视的“皇帝新衣”,形成独特的批判性视角。 3. **立即发布**:将前两步的思考融合,撰写并发布第一个核心内容(如帖子、视频),勇敢接受真实世界的反馈,并在此基础上持续学习和迭代。 最终,抵御AI的关键在于构建一份与自身身份深度契合的毕生事业,通过持续的内容创作和真实互动,建立无法被自动化取代的独特价值和影响力。行动,从今天发布第一个想法开始。

marsbit3小时前

如何让自己变得让人工智能永远也无法取代

marsbit3小时前

通过掷骰子离线保管比特币密钥:并非人人愿意为之

文章探讨了通过投掷骰子生成比特币钱包种子短语的安全方法及其现实挑战。核心观点如下: **1. 骰子提供物理熵源** 骰子结果由众多微小变量决定,理论上虽可预测,但实践中无法被攻击者复制或计算,从而提供高质量的随机性。每个六面骰子投掷约产生2.585比特熵,50次投掷即可满足典型12词助记词(128比特熵)的安全需求。 **2. Coldcard漏洞事件凸显手工熵源的价值** 近期Coldcard硬件钱包因固件漏洞导致其内部随机数生成器存在缺陷,致使约1128枚比特币被盗。但那些**完全**通过足量骰子投掷生成种子短语的用户未受此漏洞影响,因为他们的主密钥未使用有缺陷的生成器。 **3. 重要警示:手工种子并非万能保护** 安全研究员指出,即使用户使用骰子生成了安全的种子,若他们使用了Coldcard的其他功能(如生成纸钱包、克隆密钥、共享签名密钥、密码等),这些**衍生密钥**仍可能调用有漏洞的随机数生成器,从而存在风险。安全种子不保证设备生成的所有秘密都安全。 **4. 手工生成熵源的现实局限性** 尽管数学上可靠,但该方法对大多数用户并不友好: * **过程繁琐易错**:需投掷50-99次,精确记录,任何输入错误都会导致钱包完全不同。 * **引入新风险**:用户可能在记录、转换过程中泄露信息,或使用有偏的骰子/投掷方式。 * **用户体验差**:难以想象大规模推广需要用户手动投掷近百次骰子。安全措施需适应现实生活场景和普通用户的知识水平。 **5. 给用户的建议** 受影响的Coldcard用户应: * 更新固件至最新版。 * 检查是否使用过有漏洞的功能生成了次级密钥或密码,如有则需立即更换。 * 考虑采用多签方案,使用不同厂商的设备分散风险。 **结论**:手工投掷骰子生成熵源是技术娴熟用户的一个有效安全选项,但其过程复杂、容易出错,不适合作为主流用户的默认方法。长远目标是依赖安全、透明且无需专业知识的硬件/软件随机数生成方案。

cryptonews.ru6小时前

通过掷骰子离线保管比特币密钥:并非人人愿意为之

cryptonews.ru6小时前

交易

现货
活动图片