作者:jessy
编译:佳欢,ChainCatcher
过去一年,我一直致力于为 Agent 经济构建基础设施,与 Stripe、Visa、Coinbase、Google 以及数十家推动 Agent 商业的初创公司团队进行了交流。我梳理了整个行业,发布了产品,并试图寻找市场契合点。
目前尚未存在真正的需求,而且初创公司在涉足这一领域时面临诸多结构性问题。
上个月,Stripe 在 Sessions 大会上发布了 288 款新产品,其 Agent 文档的访问量接近文档总阅读量的 40%。他们的 Agent 商业市场拥有超过 1000 家已启用的商户。然而在 Sessions 大会上,进行交易的注册 Agent 数量仅为个位数。
Visa 提到,他们的 Agent 支付令牌(绑定到 Agent、用于代用户付款的代币化支付凭证)目前需要 3 到 9 个月的 KYC 审批,且实际上需要达到 2.5 亿美元的最低营收门槛才能获得资格。如今,只有亚马逊和沃尔玛级别的公司才能完成这种身份验证闭环。
Coinbase 报告称,截至四月,x402 协议上有 6.9 万个活跃 Agent 和 1.65 亿笔交易。但独立的链上分析显示,实际的日交易额约为 1.7 万美元,其中大约一半是测试交易(据 CoinDesk 2026 年 3 月报道)。
Agent 对商户
我们搭建了shop.fast.xyz,以此直接验证代购式商业的真实应用。其中包含了真实的产品、商户和交易。
对于大多数产品类别而言,当前 AI 购物的用户体验完全不及传统电商。当你购买衣服、电子产品或家具时,你希望看到图片、浏览各种选项并进行横向对比。
聊天机器人的对话形式反而是一种退步。你实际上是在用纯文本对话替换丰富的视觉界面,而人类在本质上是视觉购物者。
Agent 在我们原本以为会很困难的环节表现出色。它能够理解用户的需求,也能妥善处理"类似这种但更便宜"的这类指令。模型层发挥了作用。
但它无法替代将十款产品并排浏览、再挑选其一的体验。聊天界面可以用轮播图和交互式展示来增强,但到那种程度,你其实只是在聊天窗口里重新搭了一个电商前端。对于视觉驱动的比价购物,我们还没找到令人信服的理由,来证明聊天界面比原生电商界面更好。
我们看到了来自商户的真实需求,但这是一种防御性需求。
商户希望自己的店铺能被 Agent 查询。这并不是因为现在的客户都在通过 Agent 购买,而是因为他们担心如果这成为主流渠道,自己会被时代抛弃。
这是一种"Agent 引擎优化(AEO)"策略,但目前只是锦上添花,而非必不可少。商户们在为一股尚未到来的浪潮做准备。
对话式商业确实能在某些场景下提升体验:用户已经清楚自己想要什么的高频、低决策成本购买。点外卖是最明显的例子。市场庞大、频率极高、决策迅速("帮我从上次那家店点一份泰式炒河粉")。对话式 Agent 在这里有胜算。
但大型外卖平台并未开放 API。唯一的途径是"计算机使用":让 AI 像人类一样通过视觉导航操作应用。这种方式缓慢、脆弱,而且对于一顿 15 美元的午餐订单来说,推理成本根本扛不住。
另一个突破口在于:某些商店的 UI 导航极其复杂,让人十分痛苦。层层叠加的折扣、促销代码、忠诚度计划,以及令人困惑的结账流程。
一个能理解"用我的优惠券、扣我的奖励积分、找最便宜的运费、用我的母语操作"的 Agent,可以简化如今那些体验极差的环节。这对于老年用户、在异地网店购物的非母语人士,或者有着非常小众需求的极特定场景来说,尤为重要。
这两个突破口都需要庞大的面向消费者(B2C)分发渠道。你是在跟 DoorDash(美国最大的外送平台,拥有56%的市场份额) 和亚马逊争夺用户入口。
消费级规模的分发是巨头的优势。代购式商业的供应端已经准备就绪,而需求端则受限于用户体验和分发渠道,构建更多基础设施并不能解决这两个问题。
Agent 对 API
我们与数十位开发者探讨了他们的实际支付需求。情况几乎惊人地一致:如今 Agent 对 API 的使用是经常性的,包括计算、推理和数据源。开发者早已拥有订阅服务、存档的 API 密钥,以及与核心供应商的计费关系。
稳定币的典型论点是:在 Stripe 上,信用卡处理的最低有效成本大约是 2.9% 加 30 美分,这让低于一美元的 API 调用变得不划算。但针对如今的低频交易量,预付额度就能解决这个问题。开发者提前为账户充值,问题便迎刃而解。
更深层次的问题在于供应商市场。大多数主流 SaaS 公司并不想提供仅需几分之一美分的临时 API 访问。他们的商业模式是多年期的企业合同。那些收入依赖大额承诺合同的公司,会抵制绕开自己现有模式的定价机制。
机器商业在结构上是一个长尾市场,包括较小的服务、小众数据源、个人开发者和 MCP 服务器。MPP 和 x402 这样的协议非常适合这个细分市场。
但按定义,这是一个服务于有特殊需求的高级用户的市场,而从历史上看,开发者往往是付费意愿最低的群体之一。
Stripe Projects 发布时携手了 32 家供应商合作伙伴,如 Vercel、Supabase、Cloudflare、Twilio 等,涵盖了开发者构建和部署软件所用的大部分工具,全部可以通过现有计费系统访问。开发者技术栈的顶端需求已经被满足。
新支付渠道的机会,存在于这前 30 项服务之外的所有领域:机会确实存在,但其规模本质上远小于那些亮眼的数字所暗示的。
同样的规律也适用于内容获取。Agent 已经在不断抓取和总结文章,而出版商正在予以反击。
但当内容变现大规模到来时,它将通过那些已经处在出版商和互联网之间的 CDN 供应商来实现(Cloudflare 为此已经推出了 AI 审计工具),或者通过出版商和 AI 实验室之间的大规模授权协议来实现。
这种基础设施的机遇,最终将流向那些已拥有分发渠道的巨头。
Agent 对 Agent
Agent 对 Agent 的商业模式是一个长远愿景,目前几乎完全停留在理论层面,没有任何人实现了有意义的交易量。各家初创公司正在攻克其中的核心难题:Agent 发现、信任建立、条款谈判,以及争议解决。
当这种交易结构真正落地时,它会与现有的支付轨道截然不同。交易双方都不包含人类身份。延迟在亚秒级别。从几分之一美分到数百万美元的资金在同一笔流程中运转。
此外还有多方结算机制,这完全不符合现有支付轨道所预设的双边买卖模型。一旦这种情况发生,我们相信它会来得很快、规模也很大。
这是对专用结算基础设施的长期押注,而且它真实存在。但"真实的长期押注"与"当前市场"是两码事。
几个月来我们也是宣扬这个市场的人之一,并在过去几年里围绕它构建了完整的基础设施。凭借我们的分布式网络,理论上可以扩展到超过 10 亿 TPS,延迟小于 50 毫秒,平均一致性 10 毫秒。但我们必须去贴合市场当下的真实位置。
Agent 对金融
这可以说是唯一一个存在既有需求的类别。客户群体已经存在,并且具备付费意愿。如今,基金经理、财务团队和 DeFi 用户都在为金融工具买单。将 AI 嵌入现有工作流,是一个自然的产品演进。
Agent 金融同时也创造了全新的行为模式。能实时自主监控并重新平衡数百个头寸的 Agent,其运作方式是人类无法手动复制的。这不只是自动化,更是实质性的能力提升。
挑战在于竞争格局。金融行业受严格监管,且高度依赖既有的业务关系。老牌机构拥有牌照、合规基础设施以及客户关系。初创公司可以在监管较轻的领域(如 DeFi)、巨头行动迟缓的领域,或者 AI 能创造出巨头不具备的能力的领域里谋求一席之地。
但相比其他三个类别,这里的竞争动态更有利于成熟企业,因为在现有产品和客户群之上叠加 AI,远比反向操作要容易得多。
真正的赛点
那么,为什么大家仍在构建这些东西?原因有二。
首先是动机。行业巨头拥有充足的现金流,可以为一个需要数年才能显现的未来下注。对他们而言,早入场五年的成本不过是四舍五入的误差,而晚入场一年的代价则是毁灭性的。所以他们必须去构建。
其次是认知盲区。当你的主营业务是支付时,每个问题看起来都像是一个支付问题。Agent 经济需要一个支付层,那就去构建这个支付层。
但支付只是一个更宏大问题中的一环。真正的难题不在于如何在 Agent 之间转移资金,而在于协同 Agent 与人类之间的工作、验证工作成果,并对结果进行结算。支付只是结算的一部分。结算只是协同的一部分。而协同,才是真正的大蛋糕。
大规模的协同,自然会把结算机制作为一种刚需催生出来。支付只是这场交响乐中的一件乐器,而不是整部乐章。那些解决协同问题的公司将会吞并支付业务,而不是反过来。
大多数老牌企业正在进行防御性建设,以应对未来机器大规模交易的场景。由于他们的资金跑道是无限的,时间线对他们并不重要。
但初创公司没有这种奢侈。我们必须去寻找市场的真正所在,无法干等着浪潮拍岸。
一年的建设经历,把我们引向了一个意想不到的方向。那里的市场活动真实存在、增长迅速,且尚未被充分服务。它游离在我们所描绘的这四个类别之外。
