深夜时分，你对着手机随口说道：“明天朋友结婚，帮我买套合适的礼服，预算 800 美元。” 第二天早上醒来，一套精心挑选的礼服已经送到门口——商品筛选、价格比较、款式匹配、尺寸确认，甚至支付结算，全程无需人工干预。面对这样的场景，你会感到惊喜还是不安？

这并非想象，而是 2025 年 9 月 16 日 Google 联合全球超过 60 家顶级支付与科技公司发布的 Agent Payments Protocol（AP2）协议 所描绘的现实图景。当 AI 代理开始 “管理钱包”，当智能算法可以代表人类自主决策并执行支付时，我们正站在金融史上一个前所未有的转折点。

更值得关注的是背后的巨头联盟：当 Mastercard、American Express、PayPal 等传统金融巨头与 Coinbase、以太坊基金会、MetaMask 等 Web3 基础设施提供商选择联合支持同一技术标准时，这种跨越传统与创新、中心化与去中心化的空前合作，预示着一场可能重塑全球经济运行机制的深刻变革。

数据进一步印证了这一趋势的现实性：全球稳定币市场总规模已接近 2940 亿美元，2025 年上半年供应量从 2040 亿美元增长至 2520 亿美元。AI 相关去中心化应用的活跃度同样呈现爆发式增长，为 “代理经济” 的兴起提供了强有力的基础设施保障。

从人类支付史的角度看，从贝壳、金银到纸币、移动支付，每一次支付方式的革命都伴随着社会生产力的跃升和经济形态的重构。而今，当智能代理获得自主支付能力时，我们可能正迎来支付史上又一次深刻的变革——这次变革的独特之处在于，它不仅改变了支付的 “工具”，更改变了支付的 “主体”：从人类扩展到智能代理。

AP2 协议的发布也许标志着 AI 与 Web3 融合的关键节点，也预示着金融行业自动化与去中心化未来的到来。 本文将解析 AP2 协议的技术原理与创新机制，系统梳理驱动这一变革的产业力量与商业逻辑，全面评估其在消费、企业和 DeFi 领域的应用前景，并探讨相关的风险挑战、监管应对以及未来的竞争格局演变。

作者：Clare Yang，Web3Caff Research 研究员

封面：Photo by Unsplash+

字数：全文共计约 20000 字

目录

  • AI 代理支付：金融交易的新形式
    • 传统支付模式的挑战
    • Web3 用户的崛起
    • 数字身份与去中心化认证
  • AP2 的核心机制：如何解决支付中的信任问题？
    • 授权、真实性、责任：AI 支付的 “不可能三角”？
    • Mandates：从模糊意图到明确合约的转换
    • 密码学安全与隐私保护
  • 产业生态：谁在推动这场变革？
    • 巨头的集体投入
    • 稳定币与加密资产：去中心化支付的关键
    • Web3 原生力量的生态扩张
  • 应用场景：AI 与 Web3 如何改变支付和金融？
    • C 端的体验革命：从 “我要买” 到 “AI 帮我买”
    • B 端的效率提升：供应链金融的自动化
    • DeFi 的智能化：AI 如何改变去中心化金融
    • 改变跨境支付的技术
  • 风险与挑战：AI 支付的隐患与应对
    • AI 越权与安全挑战
    • 系统性风险与市场稳定性
    • 隐私保护与数据安全挑战
    • 监管合规与法律挑战
  • 我们将走向怎样的金融未来？
    • 全自动化金融：人类角色的重新定义
    • 代理市场经济：AI 开始雇佣 AI
  • 竞争格局与生态位争夺
  • 写在最后：金钱与信任的变革
  • 要点结构图
  • 参考文献

AI 代理支付：金融交易的新形式

传统支付模式的挑战

AI 代理的兴起对传统的支付方式提出了挑战。从 “点击支付” 到 AI 代理自主支付，正在改变金融交易的操作模式，推动去中心化金融（DeFi）和 Web3 的发展。

传统的 “一键购买” 模式建立在几个核心假设之上：用户明确知道想要什么、清楚了解选择空间、能够确定支付时机、愿意承担决策责任。当 ChatGPT 等大语言模型开始展现理解复杂自然语言指令、进行多步骤推理并与外部系统智能交互的能力时，传统的 “点击式” 交互范式面临颠覆性挑战。

人类支付方式的演进历史，实质上是一部技术进步与社会需求相互推动的发展史。从最初的物物交换到贵金属货币，解决了价值储存和计量单位的标准化问题；从金属货币到纸币，实现了货币与实物价值的分离，大幅提高了流通效率；从纸币到银行卡，引入了电子化处理机制，使跨地域支付成为可能；从银行卡到移动支付，实现了支付的即时化和便民化。

然而，无论支付工具如何演进，支付的主体始终是人类。所有的支付系统设计，都围绕着人类的认知特点、行为习惯和决策模式展开。用户界面追求直观易懂，交易流程强调用户确认，安全机制依赖人类判断。

而 AI 代理的决策过程具有完全不同的特征，主要表现为从需求到方案的智能转换、动态优化的决策过程，以及多目标平衡的复杂权衡。AI 代理能够将用户的模糊表达转化为精确的购买方案，在执行过程中持续调整策略，同时考虑价格、质量、交付时间、售后服务等多个维度。

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