a16z：区块链助力人工智能代理基础设施的 5 种方式

作者：a16z

整理人：胡涛，ChainCatcher

人工智能代理已经迅速从“副驾驶”转变为经济参与者，其发展速度超过了周围的基础设施。

虽然智能体现在可以执行任务和进行交易，但它们缺乏标准化的方法来证明其在不同环境中的身份、权限和奖励机制。身份信息无法跨平台共享，支付方式尚未实现默认可编程性，协调工作各自独立进行。

区块链在基础设施层面解决了这个问题。公共账簿为每一笔交易提供收据，任何人都可以进行审计。钱包为用户提供可携带的身份信息。稳定币提供了一种替代结算方式。这些并非遥远的未来技术；它们现在就可以被利用，并能帮助用户在无需许可的情况下作为真正的经济实体运作。

1.非人类身份

当前代理经济的瓶颈不再是智能，而是身份。

仅在金融服务行业，非人类身份（自动交易系统、风险引擎、欺诈模型）的数量就大约是人类员工数量的 100 倍。随着现代代理框架（使用 LLM、自主工作流、多代理编排等工具）的大规模部署，这一比例必将在各个行业继续上升。

然而，这些代理商仍然没有银行账户。它们可以与金融系统互动，但这种互动缺乏可移植性、可验证性，并且本质上是不可信的。它们缺乏标准化的权威性证明方法，无法跨平台独立运作，也无法对其行为承担责任。

目前缺少的是一个通用的身份层——相当于代理的 SSL协议——它可以标准化跨平台的协调。尽管已经进行了大量尝试，但方法仍然分散：订单方向是垂直整合的、以法定货币为先的技术栈；订单方向是加密原生、开放标准（如 x402 和新兴的代理身份提案）；还有一些开发者框架，如 MCP（模型上下文协议）扩展，试图在应用层跨链桥/桥接身份。

目前还没有一种被广泛采用的、可互操作的方法，让一个代理向另一个代理证明：它代表谁，它被允许做什么，以及它将如何获得补偿。这就是 KYA（了解你的经纪人）的核心理念。

就像人类依赖到账记录和 KYC（了解你的客户）一样，代理人也需要加密签名作为凭证，将代理人与其本金、权限、约束和声誉联系起来。区块链为这一切提供了一个中性的协调层：可移植的身份、可编程的钱包和可验证的证明，这些都可以在聊天应用程序、API 和市场中进行解析。

我们已经看到了一些早期实现：链上代理注册表、使用 USDC 的钱包原生代理、用于“信任最小化代理”的 ERC 标准，以及将身份与嵌入式支付和欺诈控制相结合的开发者工具包。

但在通用身份标准出现之前，商家仍将继续在防火墙上区块代理商。

2.人工智能操作系统治理

代理商开始操作真正的系统，这引发了新的问题。

关键在于谁真正掌控一切。想象一下，在一个社区或公司里，人工智能系统负责协调关键资源，无论是资金分配还是供应链管理。即使人们投票决定政策变化，如果底层人工智能层由单一供应商控制，该供应商可以推送模型更新、调整约束或推翻决定，那么这种权力就非常弱。正式的治理层可能是去中心化的，但运营层仍然是集中的；谁控制了模型，谁最终就控制了结果。

当代理人承担治理角色时，就会引入新的依赖关系。理论上，这可以使直接民主更容易实施：每个人都可以拥有一个人工智能代表，负责理解复杂的提案，权衡利弊，并根据他们所表明的偏好进行投票。

但只有当这些代理人真正对他们所代表的人民负责，能够在不同的服务提供商之间运作，并且在技术上受到限制，只能遵循人类的指示时，这一愿景才能实现。否则，由此产生的系统表面上可能看起来很民主，但实际上是由不透明的模型行为驱动的，而这些行为是任何人都无法控制的。

如果目前的现实情况是智能体是由少数基础模型构建而成的，那么我们需要一些方法来证明智能体的行为与用户利益一致，而不是与模型公司的利益一致。这可能需要多层加密保障：（1）模型实例所源自的确切训练数据、微调过程或强化学习过程；（2）控制特定代理的确切提示和指令；（3）代理在现实世界中实际行为的记录；以及（4）可靠的保证，即一旦部署，提供商不能在用户不知情的情况下涨跌幅指令或重新训练代理来运行。如果没有这些保证，代理人的治理最终将退化为控制模型权重的一方的治理。

这就是加密货币发挥作用的地方。如果集体决策被记录在链上并自动执行，则可以要求人工智能系统执行已认证的结果。如果代理具有加密身份和透明的执行日志，人们就可以检查他们的代理是否遵守规则。此外，如果 AI 层是用户所有且可移植的，而不是锁定在单一平台上，那么任何公司都无法通过模型更新来涨跌幅规则。

归根结底，人工智能系统的治理是一个基础设施挑战任务，而不是政策挑战任务。真正的权威取决于在系统本身中构建可执行的保障机制。

3.填补人工智能原生企业传统支付系统的空白

人工智能代理开始进行购买——网络抓取、浏览器会话、图像生成——而稳定币正在成为这些交易的替代结算层。与此同时，一种以经纪人为中心的新型市场正在形成。例如，Stripe 和 Tempo 的 MPP 市场汇集了 60 多种专为 AI 代理设计的服务。在运营的第一周，它处理了超过 34,000 笔交易，手续费低至 0.003 美元，稳定币是默认支付方式之一。

区别在于如何获取这些服务。没有结账页面。代理在一次交易所中读取模式、发送请求、支付和接收输出。它们代表了一种新型的“无头”商家：只有一台服务器、一组端点以及每次调用的价格。没有前端——既没有店面，也没有销售团队。

实现这一目标的支付渠道已经实盘。Coinbase 的 x402 和 MPP 采用了不同的方法，但两者都将支付直接嵌入到 HTTP 请求中。Visa 也在朝着类似的方向扩展其卡片渠道，提供 CLI 工具，允许开发者通过终端进行消费，商家则在后端立即收到稳定币。

目前的数据仍处于早期阶段。剔除虚假交易等非自然活动后，x402 每月处理约 160 万美元的代理驱动付款，远低于彭博社最近报道的 2400 万美元（数据来自 x402.org）。然而，周边基础设施正在迅速扩张：Stripe、Cloudflare、Vercel 和 Google 都已将 x402 集成到他们的平台中。

开发者工具领域蕴藏着巨大的机遇，Vibe Coding 的兴起扩大了软件开发者的数量，也拓宽了开发者工具的潜在市场。Merit Systems 等公司正在致力于面向未来的解决方案，推出了 AgentCash，这是一个 CLI钱包和市场平台，可连接到 MPP 和 x402 协议。这些产品允许代理商使用稳定币从单个账户购买他们所需的数据、工具和功能。例如，销售团队代理只需调用一个端点，即可利用来自 Apollo、Google Maps 和 Whitepages 的数据丰富潜在客户信息，而无需离开命令行界面。

代理商之间的商业活动倾向于使用加密货币支付（以及新兴的基于卡的解决方案），这源于几个原因。首先是承保。支付处理商在接纳商家时，就承担了该商家的风险。对于没有网站或法律实体的无头商家，传统支付处理商很难为其提供承保。其次，稳定币可以在开放网络上进行编程而无需获得许可：任何开发者都可以启用端点以支持支付，而无需集成支付处理程序或签署商家协议。

我们以前见过这种模型。商业模式的每一次转变都会催生出一批新的商家，而现有的系统最初很难为他们提供服务。构建这一基础设施的公司并非押注于每月 160 万美元的收入，而是押注于当经纪人成为默认买家时，收入水平将会达到多少。

4.重新定价代理经济中的信任

三十万年来，人类认知能力一直是进步的瓶颈。如今，人工智能正将执行的边际成本推向零。随着稀缺资源变得丰富，限制因素也会发生变化。当情报变得廉价时，什么会变得昂贵？确认。

在代理经济中，规模化的真正限制是我们生物本能的局限性——我们审核和评估机器决策的能力。代理的吞吐量远远超过了人类的监管能力。由于监管成本高昂，且问题需要时间才能显现，市场往往会减少对监管的投资。“人机协作”正迅速成为一种不可能实现的现实。

但部署未经核实的代理人会带来多重风险。系统无情地优化“代理”指标，同时悄悄地偏离人类意图，制造出一种虚假的生产力假象，掩盖了人工智能债务的大量积累。为了安全地将经济活动委托给机器，信任不能再依赖于人工审核——信任必须硬编码到架构本身中。

当任何人都可以免费生成内容时，最重要的因素就变成了可验证的来源——了解内容的来源以及它是否可信。区块链，链上认证和去中心化数字身份系统，改变了安全部署的经济边界。人工智能不再被视为黑箱，而是拥有清晰、可审计的历史记录。

随着越来越多的人工智能代理开始相互交易，结算机制和溯源系统变得密不可分。资金转账系统（例如稳定币和智能合约）还可以携带加密收据，记录谁做了什么，以及在出现问题时谁应该承担责任。

人类的比较优势不断增强：从发现小错误到制定战略方向，再到在出现问题时承担责任。能够对输出进行加密认证、为其投保并在发生故障时承担责任的人，将获得持久的优势。

缺乏大规模验证是一个会随着时间推移而累积的风险。

5.保留用户控制权

几十年来，层层抽象不断改变着用户与技术的交互方式。编程语言是对机器代码的抽象。命令行被图形用户界面取代，然后图形用户界面发展成为移动应用程序和应用程序编程接口（API）。每一次转变都隐藏着更深层次的复杂性，同时又能让用户保持对整体的把握。

在智能体的世界里，用户指定结果而不是行动，系统决定如何实现这些结果。智能体不仅抽象出任务的完成方式，还抽象出谁执行任务。用户设置好初始参数后，即可退出干预，系统将自主运行。用户的角色从交互转变为监督；除非用户干预，否则系统默认处于“开启”状态。

随着用户将更多任务委托给代理，新的风险也随之出现：模糊的输入可能导致代理在用户不知情的情况下基于错误的假设采取行动；故障可能不会被报告，导致没有明确的诊断途径；一次批准可能会触发无人预料的多步骤工作流程。

密码技术在这里发挥了作用。密码技术的核心始终是最大限度地减少盲目信任。随着用户将更多决策权委托给软件，代理系统凸显了这个问题，并提高了我们对系统设计严谨性的要求——我们需要设定更清晰的界限，增强透明度，并对这些系统的功能提供更强有力的保证。

为了地址这一挑战任务，新一代加密原生工具应运而生。例如，MetaMask 的委托工具包、Coinbase 的 AgentKit 和代理钱包，以及 Merit Systems 的 AgentCash 等基于范围的委托框架，允许用户在智能合约级别定义代理可以做什么和不能做什么。基于意图的架构，例如 NEAR Intents（自 2024 年第四季度以来，在去中心化交易所 (DEX) 上的交易量已累计超过 150 亿美元），允许用户设置预期结果（例如“跨链桥/桥接代币和质押”），而无需指定确切的实现方法。

人工智能使规模化更具成本效益，但难以建立信任。加密货币可以大规模地重建信任。
互联网基础设施正在建设中，届时个人可以直接参与经济活动。现在的问题是，它在设计时是否会考虑到最大的透明度、问责制和用户控制，还是会建立在本质上不适合非人类行为者的系统之上。