本报告由 Tiger Research 撰写，要实现真正意义上的自主自动化，必须具备原生支付能力。市场已经开始为这一转变积极布局。
核心要点
- 付款主体正在从人类转向 AI Agent ，这使得支付基础设施成为实现真正自主的核心要求。
- 大科技公司 （包括 Google AP2 和 OpenAI Delegated Payment）正在现有平台基础设施之上设计 基于审批的自动化支付系统 。
- 加密货币 通过 ERC-8004 和 x402 标准，利用 基于 NFT 的身份识别和智能合约 ，实现了去中介化的支付模式。
- 大科技公司优先考虑 便捷性与消费者保护 ，而加密货币则强调 用户主权与更广泛的 Agent 级执行能力 。
- 未来的关键问题在于： 支付是由平台控制，还是由开放协议执行 。
1. 支付不再是人类的专属
来源：macstories（Feder1C0 Viticci）
最近， “OpenClaw” 引起了广泛关注。与 ChatGPT 或 Gemini 等主要负责检索和组织信息的 AI 系统不同，OpenClaw 允许 AI Agent 直接在用户的本地 PC 或服务器上执行任务 。
通过 WhatsApp、Telegram 和 Slack 等即时通讯平台，用户可以发布指令，Agent 随后 自主执行任务 ，包括邮件管理、日历协调和网页浏览。
由于它作为 开源软件 运行且不绑定于特定平台，OpenClaw 的功能更像是一个 个人 AI 助理 。这种架构因其灵活性和用户级控制权而备受青睐。
然而，一个 关键的局限性 依然存在。为了让 AI Agent 实现完全自主，它们必须能够 执行支付 。目前，Agent 可以搜索产品、比较选项并将商品加入购物车，但 最终的付款授权仍需人类批准 。
从历史上看，支付系统是围绕人类主体设计的。在 AI Agent 驱动的环境中，这一假设不再成立。如果自动化要变得完全自主，Agent 必须能够在定义的约束范围内 独立评估、授权并完成交易 。
预见到这一转变，大型科技公司和加密原生项目在过去一年中都推出了旨在实现 Agent 级支付 的技术框架。
2. 大科技公司：构建在现有基础设施上的 Agent 支付
2025 年 1 月， Google 推出了 AP2（Agent Payment Protocol 2.0） ，扩展了其 AI Agent 支付基础设施。虽然 OpenAI 和亚马逊也概述了相关举措，但 Google 是目前唯一拥有 结构化实施框架 的大型企业。
AP2 将交易过程分为 三个授权层（Mandate Layers） 。这种结构允许对每个阶段进行独立的监控和审计。
- 意图授权（Intent Mandate）： 记录用户想要执行的操作。
- 购物车授权（Cart Mandate）： 定义在预设规则下应如何执行购买。
- 支付授权（Payment Mandate）： 执行资金的实际转移。
示例： 假设 Ekko 要求 Google Shopping 上的 AI Agent “寻找并购买一件 200 美元以下的冬季夹克”。
- 意图授权： Ekko 指令 AI Agent 购买“一件最高预算为 200 美元的冬季夹克”。此信息作为 数字合约 记录在链上，即意图授权。
- 购物车授权： AI Agent 遵循意图，在合作伙伴商家中搜索匹配项，并将符合条件的商品加入购物车。 验证价格（199 美元，符合预算 ✓） ，确认收货地址。
- 支付授权： Ekko 查看选择的商品并点击批准。199 美元通过 Google Pay 处理。或者，AI Agent 可以在预设参数内 自动完成支付 。
在整个过程中，用户无需输入额外信息。Google AP2 依赖于现有的用户凭据（预注册卡片和地址） ，这减少了准入门槛并简化了采用流程。
来源：Google
然而，Google 目前仅支持其 合作伙伴网络 内的公司进行 Agent 支付。因此，其使用范围被限制在一个 受控的生态系统 内，限制了更广泛的互操作性和开放访问。
3. 加密货币：自托管与开放交换
加密领域也在为 AI Agent 开发支付基础设施，但其方法与大科技公司截然不同。大平台在受控生态内建立信任，而加密领域则从另一个问题开始： AI Agent 能否在不依赖中心化平台的情况下获得信任？
两个核心标准旨在解决这一目标：以太坊的 ERC-8004 和 Coinbase 的 x402 。
首先是 身份层 。AI Agent 在区块链上运行必须是可识别的。 ERC-8004 充当了这一功能。它以 NFT 的形式发行 ，但不是艺术收藏品，而是包含结构化身份数据的 凭证 NFT 。每个 Token 包含三个部分：
- 身份（Identity）
- 声誉（Reputation）
- 验证（Validation）
这些元素共同构成了 可验证的链上身份证书 。
在支付机制方面， x402 充当了支付路径。由 Coinbase 开发的 x402 是 AI Agent 的加密原生支付标准 。它使 Agent 能够使用 稳定币 进行自主交易。其核心特征是 自动化智能合约执行 ，条件逻辑直接嵌入代码中，一旦满足条件， 结算无需人类干预 即可发生。
当 ERC-8004（身份）与 x402（支付） 结合时，AI Agent 可以在不依赖中心化平台的情况下 验证对手方并执行交易 。
示例： Ekko 指令他的 Agent A 购买一台最高预算 800 美元的二手笔记本电脑。卖方的 Agent B 与之直接沟通。
- 相互验证： 通过 ERC-8004 NFT 检查身份与声誉分数（如：声誉 72，余额确认）。
- 智能合约托管： 800 美元从钱包转入智能合约 托管（Escrow） ，资金锁定直至确认收货。
- 结算与声誉更新： 交易完成后， x402 自动结算 ，且双方的声誉记录会自动更新并写入各自的 ERC-8004 NFT 中。
在整个过程中， 没有中介参与 。两个 AI Agent 通过基于区块链的验证和结算直接进行交易，体现了 Agent 对 Agent（A2A） 商业的加密原生模式。
4. 大科技 vs 加密货币：AI Agent 运营领域的差异
Google AP2 代表了一种为经过验证的合作伙伴设计的受控模型。 Google 限制市场参与者以保护消费者。由于 AI Agent 的执行具有 概率性结果 而非完全确定性，如果发生交易错误，责任可能最终落在支付基础设施提供商身上。为了降低失败概率，Google 有动力 缩小其生态系统 。
受限的生态提高了稳定性，但也 限制了 Agent 在更广泛的市场中自主运行及优化选择的能力 。
相比之下， ERC-8004 和 x402 反映了一种更开放的架构 。加密模型旨在实现 无需许可（Permissionless）和互操作性 。
虽然目前端到端的执行尚不完美，但长期的愿景是 Agent 独立管理日常消费。大平台可能尝试整合主要零售渠道，而 开放的加密标准在处理小额、高频的程序化支付（微支付）时具有结构性优势 。例如，Agent 以单价 0.01 美元购买 1000 张素材图，加密原生路径的 运营效率更高 。
当然，缺乏中心化机构也带来了权衡： 必须以去中心化的方式建立身份评估标准 ，且没有单一实体为失败承担最终责任。
总结
大科技公司和加密领域都在追求同一个目标： 实现自主的 AI Agent 商业 。区别在于架构： 大科技公司青睐封闭、受控的系统，而加密领域则推进开放、基于协议的模型 。
未来的趋势更有可能是 两种方法的互操作 ，而非零和博弈。
