【财新网】智能体商业发展受到广泛关注，但仍处于早期阶段，用户意图如何被理解、能否帮助用户完成交易、如何建立被信任的基础设施成为智能体商业能否真正走入规模化应用的关键问题。
韩歆毅认为，目前其中一个现实障碍，是供需两端仍然存在“鸡和蛋”的问题。“用户想用，但商家没有很好的Agent服务；商家看到没有用户在用，就不太敢投入去开发Agent。”
行业依然对智能体商业表示乐观，万事达卡首席产品官Jorn Lambert此前以“百花齐放（superbloom）”来形容智能体可能带来的商业爆发。他在外滩大会主论坛相关的圆桌会议上表示，在AI及智能体的快速发展下，很多新兴创业公司将获得巨大发展，“企业家需要销售、服务、产品，也需要找到目标用户，我们就需要思考如何赋能这个过程。” 今年8月17日，韩歆毅曾在支付宝AI生态大会上作出判断，智能体商业将在6-12个月后爆发。9月11日，蚂蚁集团AI支付总经理朱林在外滩大会上表示，伴随AI产业的爆发式增长和智能终端的普及，预计未来5年内更自然的新交互支付占比或超50%，多样化的智能设备支付将增长10倍。
不过，韩歆毅也表示，要推动智能体商业的规模化发展，服务怎样才能被智能体理解和调用；智能体能否帮助用户完成交易；如果交易发生，谁来授权、谁来风控、谁来负责。
在智能体商业中，智能体对用户意图的理解至关重要。OPPO高级副总裁兼首席产品官刘作虎认为，Agent时代一个重要变化，是终端从过去“连接人和App”，逐渐走向“连接人的意图到最后的结果”。 在他看来，Agent还会从响应式服务进一步走向“主动智能”。
从智能体对用户的理解能力来看，阿里巴巴集团首席科学家周靖人表示，意图的理解不单单是模型的工作，也是Agent System（智能体系统）的工作。模型需要历史记录等来建立对上下文的理解，从而更好地理解人，而这需要Agent System把相关信息有效组织起来。在他看来，目前，在技术方面，理解人的意图已经达到了一定程度，但在系统、产品维度上，还需要一系列创新。
理解用户意图之后，如何实现可靠执行也非常重要。周靖人认为，首先要把约束条件讲清楚，建立安全的沙箱执行环境，并让模型能够区分哪些是必须遵守的强约束、哪些只是任务过程中需要处理的数据。安全执行也并不只是模型自身的问题。Agent Harness（智能体调度）和Agent Framework（智能体框架）层还需要承担权限管控、授权、追溯、审计等能力，形成完整的安全执行环境。
Jorn Lambert表示，目前线上交易行业现有的规则、流程以及底层基础设施都是为电商时代设计的，过去，要么是消费者自己付款，要么是商家基于订阅等授权发起付款，现在需要改造这套系统，让智能体也能够发起支付，而且要以一种消费者可以信任的方式来完成。
建设具备“信任”的新基础设施，是智能体商业发展的关键。Jorn Lambert称，25年前，消费者把银行卡信息输入陌生网站，同样是一件令人不安的事情。电商最终能够普及，不只是因为支付技术本身成熟，还因为身份认证、交易规则、争议处理和消费者保护等机制逐步建立起来。
他认为，智能体交易正在经历一个类似的过程。当智能体代表用户发起交易，如何确认用户身份，如何确认智能体是真实可信的，如何证明智能体执行的是用户真正授权的意图，以及交易出现错误之后如何追溯责任。
一层是“能力信任”，即智能体到底能不能把任务做好；另一层是“风险信任”。“智能体未来越来越自主，这里面存在一个矛盾——用户会觉得越来越不可控。”刘作虎认为，要解决的问题不是让用户相信智能体永远不会犯错，而是能否建立一套约束，使其在可控的基础上完成任务，这需要精确的授权边界、可追溯机制等基础能力。
韩歆毅将这套信任体系概括为授权、身份、Agent能力评估、资金安全，以及可追溯、可审计机制。在身份层面，过去互联网交易主要强调KYC（Know Your Customer）和KYB（Know Your Business）；Agent开始进入交易后，还需要进一步建立KYA——Know Your Agent。
9月11日，在外滩大会上，蚂蚁集团宣布，将面向智能体商业活动打造的信任基础设施ASS应用于支付宝AI付。据介绍，ASS基于KYA理念建立“身份+行为”的双重信任链，提供智能体身份注册、持续核验、意图安全、可信存证等能力。智能体发起支付时，在可信且符合授权的情况下执行交易；存在疑问时请求用户确认；明确越权时拒绝交易，并留下可追溯的可信凭证。
韩歆毅还补充，未来还需要解决Agent之间的能力信任问题。Jorn Lambert也表示，万事达卡目前非常关注“Agent-to-Agent Commerce”（智能体对智能体商业）。他认为，今天的支付体系仍然是按照“人参与交易”设计的，但未来智能体可能需要拥有与银行卡和传统支付账户不同的新型凭证，同时还需要新的权限机制和能够适应机器高速交易的基础设施。AI全景