身份、追索、归因:解码下一代 AI 代理经济的三大破局点

深潮發佈於 2025-12-22更新於 2025-12-22

文章摘要

《身份、追索、归因:解码下一代 AI 代理经济的三大破局点》一文探讨了AI代理在自主经济活动中面临的核心挑战与机遇。文章指出,虽然AI代理能高效处理微支付(如OpenAI的ACP、Google的AP2协议及Coinbase的x402标准),但当前缺乏传统金融中的信任基础设施(如身份验证、欺诈检测和争议解决机制),这限制了代理的大规模应用。 现有方案(如信用卡网络)结算慢、费用高,而区块链支付虽快且成本低,但无法撤销交易,存在风险。文章提出三个关键破局点: 1. **身份层**:需建立代理身份验证系统(类似“了解你的代理”),绑定代理与人类或组织,积累信誉评分; 2. **追索层**:需构建争议处理与保险机制,为稳定币交易提供保障; 3. **归因层**:未来需支持代理间的广告拍卖与价值分配。 目前代理经济处于“人类监督执行”阶段,初创公司可在身份、追索领域切入,而巨头(如OpenAI、Cloudflare)更关注分发入口。最终,自主代理经济需依赖区块链结算与信任基础设施的结合,才能实现机器间安全可靠的自主交易。

撰文:Decentralised.co

编译:AididaoJP,Foresight News

在《互联网定价》一文中,我们曾论述过:当计量支付毫无摩擦时,机器将会自动支付。人类未能完全接纳微支付,因为关注计量过程需要耗费精力和心智。但机器不同,它们眼中只有 1 和 0。心智容量或任务切换不会影响其执行能力。如果细分到次美分级别能让流程更高效,它们就会这么做,这与人类不同。

上篇文章我们以一个问题结尾:当代理把事情搞砸了怎么办? 代理的意图是否正确并不重要。关键在于,我们不可能步步监督代理。

这让我们陷入了一个困境:新技术未能继承旧有基础设施的一大优点,例如在出错时撤销支付的能力。本文要探讨的正是这个问题。我们将讨论代理实现自主性需要什么,谁在为此构建基础,以及为何会有新创公司出现在区块链支付通道与自主代理的交汇处。

新兴标准

任何商业活动都涉及三方:买方、卖方,以及促成交易的中间方。中间方可以是亚马逊这类平台或市场,也可以是 Visa 这类处理支付的卡组织网络。

买方

消费者应用通常负责处理资金或交易,并从中抽成。但当消费者是代表我们行事的 AI 时,情况会怎样?目前有几种新兴标准正在寻找答案。

ChatGPT 拥有 7 亿活跃用户,他们都在试图通过 AI 获取信息或服务。虽然我们尚未通过代理界面直接买卖商品,但已普遍用它来「发现」商品。无论是买跑鞋还是在埃尔卡拉法特找酒店,我都在用 AI 进行比价。如果能在同一个界面直接购买,无疑方便得多。这正是 OpenAI 与 Stripe 合作,推出自主代理商业协议(ACP) 的目的。

来源:OpenAI

这是目前代理处理资金最直接的方式:用户全程控制。用户下单后,ChatGPT 通过 ACP 将必要信息发送给商家后端。商家随后决定接受或拒绝订单,通过原有支付服务商处理款项,并像往常一样处理发货和客服。

可以把 ACP 商业想象成:你授权实习生花一笔固定预算,由你最终拍板选择哪项产品 / 服务、从哪个商家购买并完成支付。

OpenAI 和 Stripe 有 ACP,而 Google 则推出了代理支付协议(AP2)。在深入 AP2 之前,我们先退一步看。Google 想解决的是 「互操作性」问题。目前 AI 代理各自为营:Gemini 不和 Claude 对话,ChatGPT 也不知道 Perplexity 里发生了什么。

理想情况下,当任务变复杂需要协作时,我们希望这些代理能用一种共同语言交流。为此,Google 开发了 A2A(代理到代理协议),让不同代理能够沟通协调。

但光是能对话还不够。代理还需要能使用工具、访问 API 和服务。模型上下文协议(MCP) 让代理可以使用 Google 日历、Notion、Figma 等工具。

来源:Level Up Coding

MCP 定义了一种通用语言。只要都「说」MCP,代理就能使用任何工具,无需额外定制代码。该协议由 Anthropic 创建,但规范是开放的,正被各公司迅速采用。MCP 服务器本质上是一个翻译层,位于公司现有 API 之前,将服务以标准化格式暴露给任何兼容 MCP 的代理。

回到 AP2,可以这样简单理解:MCP 给了代理获取数据、文件和工具的能力;A2A 给了它们彼此对话的声音;而 AP2 则给了它们一个钱包,让它们能安全地花钱。

所有这些协议都将用户置于控制中心,代理只有有限的消费权限。这解决了分发和流程问题,但都还没解决:代理出错时怎么办?

卖方

故事不只发生在买方。卖方也在涌现新标准,聚焦于机器如何为 API、数据和内容的访问付费。

目前最受热议的是 x402 标准,这是 Coinbase 开发的一个开放协议。它复活了早在 1997 年定义却从未使用的 HTTP 状态码 402——「需要付款」。x402 通过将其与稳定币支付结合,让微支付得以经济高效地结算,从而使这个状态码重获新生。

x402 将 HTTP 请求变成了付费请求。每当需要付费时,服务器会提出要求。由于代理有预设预算,它会在同一流程中向服务器支付并获取数据。这使得「按请求付费」或「按调用付费」在机器间交易中变得可行。

借助 x402,代理可以精确支付当下所需。例如,花 2 美分看一篇付费文章,或支付几分之一美分进行一次 API 调用。交易在链上几秒内即可结算,无需建立长期关系。

来源:Coinbase 的 x402 论文

Cloudflare 借鉴这一概念,构建了更具体的 「按抓取付费」 系统。其底层也使用 HTTP 402,但关键在于 Cloudflare 的市场主导地位,全球 20% 的网络流量都经过其网络,这赋予了它巨大影响力。

「按抓取付费」利用 Cloudflare 的边缘网络,在向 AI 爬虫提供内容前要求支付。这将对内容的访问变成了强制计量。出版商们正面临流量暴跌,因为人们不再从搜索引擎点进网站,而是直接阅读 AI 生成的摘要。通过此系统,出版商可以在爬虫每次访问时直接向 AI 实验室收费。

发卡组织也在尝试扩展现有支付通道以处理代理交易。Visa 推出了 MCP 服务器和受理代理工具包。万事达卡则有名为 「代理支付」 的项目。两者都处于早期试点阶段,但它们之所以重要,是因为 Visa 和万事达已拥有全球分销网络、发卡行关系和广泛的商户受理网络。基本思路是:注册代理、设置消费控制,让代理能在现有的人类信用卡支付网络上发起交易。

亟需填补信任缺口

上述所有标准都默认支付会顺利进行且结果符合预期。ACP 和 AP2 在结账环节让人类参与其中,提供了一定安全保障。x402 变体处理的是机器对机器的数据访问,风险通常较低。发卡组织延伸了其熟悉的保护机制,但代价是结算慢、费用高。

实现大规模微支付,速度是首要目标。卡支付网络结算需数日,商户需支付交易额百分之几的费用。加密货币通道结算仅需数秒,成本不到一美分。但这种效率伴随着不可逆性,加密货币支付一旦完成,无法撤销。

传统商业围绕「可能出错」构建了整套基础设施。信用卡购物出问题时,你有流程可循:联系银行、发起争议、发卡组织调查并暂扣资金、最终裁定退款或支持商户。2025 年,共有 2.61 亿笔交易出现争议,总价值达 340 亿美元。

然而,在稳定币通道上运行的代理完全没有这些保障。

当代理之间开始协同合作时,问题会更复杂。当成百上千个多代理工作流交织时,厘清责任可能成为噩梦。

发卡组织不会承担这种风险,至少在当前盈利模式下不会。Visa 和万事达的代理项目仍收取标准交换费,结算仍需数日。它们可以转向即时稳定币结算,但那就意味着放弃作为其收费基础的争议处理体系。

传统金融的争议解决机制并非与生俱来。第一张信用卡(大来卡)于 1950 年左右问世,但消费者又等了 24 年才获得交易争议权。我们今天习以为常的现代基础设施,是随着问题出现而逐步建立的。

自主代理商业没有这么多时间可以浪费。API 请求已占 Cloudflare 处理的动态 HTTP 流量的 60%。机器人和自动化流量已占近半网络流量。ChatGPT 的 7 亿用户已能通过 ACP 在 Etsy 直接结账,Shopify 集成也即将上线。交易量已经存在,用户有用代理处理任务的潜在需求,代理用于商业活动为时不远。

因此,我们面临选择:是让传统金融基础设施继续其缓慢结算,还是有意识地构建信任基础设施来匹配快速的区块链结算?前者将限制代理潜力,后者则是机遇,也是自主代理商业发展的必然延伸。

那么,具体该怎么做?

不出所料,这涉及交易前和交易后两部分。

交易前:是否允许代理交易?

这取决于三点:识别交易对手、欺诈检测、利用信誉评分来决定定价和访问权限。

在美国,Plaid 连接了近半数银行账户,日处理百万次账户验证。当你在 Venmo 验证身份时,用的就是 Plaid。

目前,任何与 API 交互、抓取网页或发起支付的代理都缺乏对等身份验证。服务器看到的只是一个模糊 ID(如钱包地址或 API 密钥),不知调用者是谁。没有跨服务通用的身份,也就无法积累信誉,每次互动都从「零信任」开始。

2024 年,美国成年人因身份欺诈损失约 470 亿美元。

我们需要一个 「了解你的代理」(KYA) 层,类似 Plaid 为金融科技提供身份基础设施那样。它应颁发持久且可撤销的凭证,将代理与其背后的人类或组织绑定。

发卡组织耗费数十年建立了能从上百万交易中识别可疑模式的系统。它们了解正常的人类消费行为,并能实时标记异常。如果代理被入侵并在多个商户进行未经授权的消费,目前没有共享的欺诈图谱能发现它。

Visa 称,在 2019-24 年投入 110 亿美元加强安全后,其系统阻止了 400 亿美元的欺诈企图。Stripe 年处理超 1.4 万亿美元支付,并据此训练其 Radar 反欺诈系统。在 2024 年黑色星期五和网络星期一期间,Radar 阻止了价值 9.17 亿美元的 2090 万笔欺诈交易。

代理交易目前缺乏这样的欺诈检测层。当一个代理进行 x402 支付时,没有共享系统能标记异常行为,比如消费激增或频率异常。

没有持久身份和信誉,每次代理互动都始于零点。信誉深深嵌入人类商业:你看到的广告基于浏览记录,Uber 评分影响司机接单,信用评分伴随你到每个金融机构。对代理而言,也应如此。

交易后:出了问题怎么办?

拒付退款是卡网络处理争议的方式:客户通过银行对交易提出异议后,资金从商户处撤回。但这也常被滥用。2023 年,拒付退款给商户造成约 1174.7 亿美元损失。每损失 1 美元退款,商户通常还要承担 3.75-4.61 美元的其他成本(包括手续费、货品损失和管理开销)。

来源:Coinbase 的 x402 论文

商户在主动抗辩的争议中仅胜诉 8.1%。84% 的客户认为,直接向银行发起拒付比找商户退款更简单。

代理发起的稳定币交易秒级结算且目前无法撤销。Cloudflare 已提议对 x402 进行延迟结算扩展,允许在资金最终转移前设置一个「等待期」。

开发者已在构建这些基础设施雏形。在 ETHGlobal Buenos Aires 黑客松上,一个团队创建了 Private-Escrow x402。其托管方案是:买家预付资金到智能合约,支付时在链下签署「支付意图」。一个协调者将数百个此类签名批量打包进一笔结算交易,从而将 Gas 费降低了 28 倍。

但这只是基础组件,还需要将其产品化。

谁来构建这一切?

这让我想起电信运营商主导行业的时代。他们拥有每个手机用户的计费关系,却错失了智能手机产生的价值。应用分发和移动广告创造了数千亿美元收入,这本可由运营商捕获。

发卡组织现在面临类似局面。Visa 和万事达数十年建立的,正是自主代理经济所缺的信任基础设施。但其商业模式完全依赖交换费,而这笔费用存在的前提是它们掌控支付通道。它们斥巨资维护该设施,资金来源于交易额的几个百分点。若为稳定币交易提供消费者保护,就等于用自己收入补贴竞争对手的支付通道。

如果发卡组织不做,下一顺位的候选者是 OpenAI、Google、Anthropic 等 AI 实验室。它们都希望自己的代理被广泛使用。但运营中心化身份注册机构意味着,当代理行为不当时,它们需承担责任。它们可不想成为你「订错酒店」的裁决法庭。

它们更希望由第三方来构建身份和追索基础设施,供它们直接接入,就像今天接入支付或搜索引擎那样。

Cloudflare 处境独特。它们已处理海量网络流量,已运行爬虫检测,其「AI 审计」工具能让发布者追踪爬虫访问。从「识别机器人」到「验证代理身份和信誉」在技术上并非巨大飞跃。

但 Cloudflare 一直自诩为中立基础设施。一旦开始发放信任评分或裁决争议,它就变得更像监管机构——那是不同业务,也意味不同责任。

初创公司的三个切入点

你无法在模型质量上打败 OpenAI,也无法在流量上超越 Cloudflare。你得找到技术栈中它们商业模式(至少目前)不允许触碰,却仍有价值的部分。我认为有三个切入点:身份、追索和归因。

代理身份 最直接。注册模式已被验证。虽然 Plaid 是经典案例,但很贴切:他们为银行账户做了身份验证。初创公司可以为代理做同样的事:颁发凭证、积累信誉、让商户在收款前查验信誉分。其护城河来自网络效应:一旦足够多商户通过你的注册表查验,代理就不得不保持良好的信誉记录。

追索机制 更难,因为它要求承担风险。可以把它看作保险:每笔交易收取小额费用,在出问题时承担损失。规模是关键。卡交换费率为 1.5%-3%,其中包含了争议处理成本。稳定币通道成本远低于此,因此一个追索层完全可以用 0.5% 的费率提供可比保护,并仍有利润空间。

归因机制 最具前瞻性,但最终必然出现。当代理开始影响购买决策,品牌会付费影响推荐内容。拍卖机制可以设计。但它有「冷启动」问题,需要品牌、代理、商户共同参与市场才能运转,而前两个切入点没有这个问题。

这三个切入点的重要性随代理经济发展阶段而变化:

  • 身份,在代理无需人工逐笔批准时变得关键。

  • 追索,在代理开始处理真实资金时至关重要。

  • 归因,则要等到代理间交易量足以支撑广告市场时才会启动。

这引出了实际的发展轨迹:

来源——使用 Claude 生成的图表

初创公司将构建部分代理经济基础设施

代理的发展可分为三个阶段:

  • 作为交互界面

  • 在人类监督下执行

  • 彼此自主交易

我们正处于第一阶段。ChatGPT 的 Etsy 结账集成是个好例子:我们在聊天界面浏览商品(尽管不全是这样),代理推荐选项,但最终由人类决策。信任完全借用于现有设施。

此阶段属于现有巨头,因为这是争夺用户入口的分发游戏。价值积累在拥有购买决策界面的玩家手中。

第二阶段的标志是代理获得更多自主权。代理不再只是建议行程,而是直接预订机票、租车、酒店。我们给出目标或限制,代理执行,我们验收结果。

此时,信任层变得不可或缺。没有追索机制,用户不会授权代理;没有身份验证,商户不会接受代理支付。

这正是初创公司的机会所在。现有巨头可能缺乏足够动力为稳定币通道构建信任设施,因为它们在当前阶段(仍由自己主导)已有巨大的增长空间。OpenAI 今年营收达 130 亿美元。相比之下,Tether 仅 2025 年前十个月利润就达 100 亿美元,全年利润预计更高。

身份、追索、归因层将由新公司构建,它们致力于解决代理能力与用户授权边界的具体问题。

第三阶段是自主代理商业。你的代理无需为日常决策请示,它能与其他代理谈判、竞标计算资源、参与广告拍卖、持续结算数千笔小额交易。稳定币因其处理机器间交易所需的量、速度和粒度,将成为默认结算层。

此阶段的竞争焦点,不再是最好模型或最快公链,而是谁构建了最受信任的基础设施:代理的「护照」、裁决争议的「法庭」、允许超余额交易的「信用系统」。这些为软件服务的机构将决定哪些代理能以何种条件参与经济。

结语

我们为代理「花钱」铺好了管道,却还没建好验证它们「是否该花」的机制。HTTP 402 沉睡三十年,终因微支付变得可行而苏醒。技术问题已解决。但支撑人类商业的信任设施,如身份验证、欺诈检测、争议解决仍缺乏对应的代理版本。我们解决了容易的部分。要让代理之间放心做生意,尚需时日。

相關問答

Q下一代AI代理经济面临的三大核心挑战是什么?

A身份验证、追索机制和归因机制。身份验证确保代理的可信身份;追索机制处理交易出错时的争议解决;归因机制则涉及代理影响购买决策时的价值分配。

QOpenAI和Google分别推出了哪些协议来支持AI代理的商业活动?

AOpenAI与Stripe合作推出了自主代理商业协议(ACP),用于处理代理的支付流程;Google推出了代理支付协议(AP2),并结合代理到代理协议(A2A)和模型上下文协议(MCP),实现代理间的通信、工具使用和支付功能。

Q为什么传统支付网络(如Visa)难以完全适应AI代理经济的需求?

A传统支付网络结算速度慢(需数日)、费用高(收取交易额百分比费用),且其争议处理机制依赖于中心化的退款流程,而AI代理经济需要秒级结算、低成本微支付,并且需要适应机器间交易的不可逆性和自动化争议解决。

Qx402协议如何解决机器间的微支付问题?

Ax402协议利用HTTP状态码402(需要付款)与稳定币支付结合,使服务器能在提供数据或服务前要求支付。代理通过预设预算进行微支付,实现按请求付费,并在链上快速结算,成本低于一美分。

Q初创公司在AI代理经济中的三个主要切入点是什么?

A身份验证(建立代理身份和信誉系统)、追索机制(提供争议处理和风险承担,类似保险)、归因机制(代理影响购买决策时的广告和价值分配市场)。这些领域现有巨头尚未充分覆盖,为初创公司提供了机会。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

411 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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