Mastercard 推出 Agent Pay for Machines，主流支付机构提出的 AI 智能体支付的信任新解？

如何轻松掌握 Web3 新经济领域正在发生的市场热点、技术动向、生态进展、治理态势…？ 外捕研究（Web3Caff Research）推出的「市场脉搏分析」栏目将深入一线探寻并筛选当前发生的热点事件，并进行价值解读、点评与原理分析。透过现象看本质，即刻跟随我们快速捕获一线市场风向。

作者：Hendrix，外捕研究（Web3Caff Research）研究员

封面：Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

字数：全文共计 3200+ 字

当智能体开始代替用户自主浏览网页并下单购买商品时，整个支付链路上的购买关系发生了巨大的变化：用户不再直接监督交易过程中的各种信息，他们只提供一个使用他们身份开设的账户，剩下的操作、交易信息理解和反应都由智能体自己完成。尽管当前已经有各种厂商能够提供智能体交易协议（比如 Google 的 AP2）来帮助智能体接入交易过程，并理解和处理订单生命周期中的各种信息，但最核心的账户信任问题仍旧没有解决。当智能体在支付订单时，它并不能确认交易对手方是否是诈骗账户，也不能在恶意的支付流程中控制损失。为此，Mastercard 结合自身在支付网络的风控实践，推出了 Agent Pay for Machines（AP4M），试图将智能体支付纳入全球安全支付网络之中。

当用户自身持卡进行支付时，支付行为本身就过滤了很多风险敞口：购买意图（比如想买一杯咖啡）和授权支付（用户自身主动提供信用卡）是高度绑定的，用户会确认支付内容和支付金额，支付风控会在这个过程中验证用户账户是否存在问题、余额是否充足、商家是否存在风险并最终完成整个支付行为，这一连串复杂的校验在传统支付场景中几乎是同步发生的原子操作（比如点击确认支付时，相当于确认购买意向、核对购买内容和金额、授权支付服务商访问银行账户以及用户身份校验同时完成）。但当用户开始使用智能体进行支付，整个交易行为会被拆分成一个长时间延续的链条：用户可以在一个月前下达一个 “每天订购一杯咖啡” 的主动指令，此后用户本身便不再在每次支付时给出交易意图，也不会参与授权，持续交易过程中的风控压力就落在了智能体上。对于 Mastercard 这样的支付服务商来说，新的购买逻辑也暴露了新的风控痛点：首先智能代理的身份是否正确，在持续任务过程中是否有被修改、它的控制权被如何注册和绑定；其次是授权是否正确，用户定义过什么任务，是否批准过预算，授权有没有被篡改；第三是执行过程中，智能体是否都遵循了预设的任务约束；以及第四，如果发生争议，智能代理和商户是否有可靠的证据来解决问题。

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