让智能体付费容易，让它们值得信赖则不然。

Circle希望成为智能体经济的银行。其新产品Agent Stack是一个全栈平台，旨在让AI智能体持有USDC、发现服务并以编程方式支付，全程无需人工干预。这个主张很清晰：智能体应该能够以机器速度租用计算、购买数据、结算发票，全天候跨越Ethereum、Base、Arbitrum和Avalanche等链。

基础设施是真实的。Agent Stack提供带有可编程支出策略的钱包创建、服务注册表（API以机器可读格式列出其功能和定价），以及通过USDC经由nanopayments或x402进行支付。目标是一个经济循环，智能体可以构建、指挥和发现金融原语，而无需人类批准每一笔微交易。

但最难的问题不是管道本身，而是流经其中的信任。

从承诺到生产

演示与生产智能体系统之间的差距持续受到关注和资金投入。阿里云在三月份发布的Agentic OS被定位为业界首个面向智能体的操作系统。早期用户最频繁的问题直截了当：如何最小化代币消耗？这个问题背后隐藏着一个更深层的问题：我如何知道我的智能体实际上在做什么？

正如阿里云的智能体基础设施推动所显示的，业界正在达成共识：智能体需要容器化、可观测性和治理。阿里云的托管服务AgentRun提供了沙盒执行和持久化内存，正是为了管理自主智能体与业务数据一起运行的风险。

盲点：支出可见性

多智能体系统中的代币消耗一直是一个黑箱，正如对阿里云AgentSight可观测性工具的报道中指出的：你会在月底看到一个总数，但不知道是哪个智能体或哪个决策分支消耗了预算。同样的不可见性也适用于智能体交易。如果一个智能体在五个不同端点上花费十美元购买数据增强服务，当其中一个端点收取商定价格的十倍时，谁能发现这个错误？

Agent Stack通过支出策略来解决这个问题，这是可编程规则，限制智能体钱包如何转移资金或调用合约。但支出策略的好坏取决于证明其被遵守的审计追踪。Circle尚未提供每个智能体发起的交易的完整、人类可读的分类账，逐步骤记录。

竞争对手在围绕同一个问题

Circle并非唯一将智能体支付视为下一个前沿的公司。最近关于智能体编排的研究提出了一种基于堆栈的正式架构用于工具执行，为智能体提供执行隔离和可审计性，适用于数字支付等监管领域。这篇来自UPI Help背后团队的论文认为，如果没有层级结构和LIFO执行循环，智能体支出将失控。同样的逻辑也适用于财务支出。

与此同时，现有的加密基础设施如x402和nanopayments已经允许智能体按API调用付费，无需注册流程或月费合约。Circle的赌注是，将这些整合到一个堆栈中，以USDC作为稳定价值层，将消除足够的摩擦，使经济性在大规模下得到实现。

悬而未决的问题

智能体能成为值得信赖的经济参与者吗？技术已经差不多准备好了。USDC受到监管、流动性强且可编程。支出策略可以设定每笔交易上限、白名单合约，并要求大额移动进行多重签名批准。智能体钱包可以以编程方式创建和销毁。服务可以以机器可读格式列出价格。

剩余的是人类层：仪表板、警报、取证日志，让创始人向董事会解释为什么一个智能体在天气检查上花了五十美分，而本应只花十分之一。阿里云的AgentSight小工具是朝这个方向迈出的一步，将模糊的月账单转化为可操作的成本账簿。Circle的堆栈需要类似的东西来实现交易级监督。

长期愿景是一个智能体无需人类照看就能发现、决策和交易的经济体。这个愿景不仅需要支付轨道，还需要信任轨道。Agent Stack构建了前者，后者仍在建设中。