（点击收听本期音频👆）
Agent的爆发不止于应用层，当应用不断涌现，底层的交易和支付方式也在被重写。今年的AI交易正沿着两条线同时展开：一条是Agent帮人完成任务，比如今年6月上线的AI版支付宝，一句话就能打车、点咖啡；另一条是Agent-to-Agent，比如两个月前，Mastercard发布了专为机器间支付设计的网络服务。
本期节目来自2026 Inclusion·外滩大会主论坛圆桌——“当Agent成为交易主体”。硅谷101创始人泓君与蚂蚁集团CEO韩歆毅、万事达卡首席产品官Jorn Lambert、OPPO高级副总裁兼首席产品官刘作虎、阿里巴巴集团首席科学家周靖人，围绕智能体进入消费、交易和支付场景后的产业变化展开讨论。
2026 Inclusion·外滩大会主论坛圆桌：当Agent成为交易主体
当Agent从对话走向办事、从推荐走向交易，“信任”成了绕不开的关键词。它替你花出的每一分钱，都真的经过了你授权吗？发起交易的Agent究竟是谁？它的支付权限有多大？出了问题又该由谁负责？这些围绕授权、身份、权限、责任的一个个问题，决定了我们距离“钱包交给AI”有多远。
欢迎关注《硅谷101视频号》或音频栏目直接收听本期播客。如果你喜欢我们的节目，更推荐大家使用音频客户端来收听，《硅谷101》已覆盖各大主流音频平台（渠道见文末），欢迎订阅！
以下是这次对话内容的精选：
硅谷101创始人兼CEO 泓君
泓君：很开心在外滩大会主持今天的第一场讨论，今天的讨论主题是“当Agent成为交易主体”，四位嘉宾其实都来自Agent产业链中不同的技术和产业环节。我看到这个题目，最好奇的第一个问题是：现在大家真的开始用Agent交易了吗？
韩歆毅：我开始用了。我上礼拜用阿福买了一些健康的零食，比如坚果、海苔之类的，确实帮我下单完成了，感谢淘宝闪购。
泓君：花了多少钱？
韩歆毅：大概40多，一次不会买太多。
泓君：Jorn，您是不是已经使用AI智能体来购买东西呢？
Jorn Lambert：还没有。我现在已经大量使用AI来帮我“发现”东西，比如寻找我需要购买的东西，或者找到我需要做的事情。但我还没有真正从“发现”走到“支付”，也没有真正通过智能体来完成购买。
原因并不是我不想这么做，而是因为整个行业现有的原则、流程以及底层基础设施，都是为电子商务时代设计的。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，我们需要重新改造这套体系，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。这意味着我们需要建立相应的原则和标准，同时也意味着我们必须赢得消费者的信任，而且要在全球范围内建立这种信任。
这正是我们现在着手去做的事情。我认为，只有做到这些，才能让像我这样的人真正从“发现”走向“购买”。
泓君：已经看到整个经济生态在形成了。刘总，您现在有用Agent支付吗？
刘作虎：坦白讲还没有。但我们之前跟蚂蚁合作的“小布收能量”，上线的时候我用过一次，Agent自动帮我收蚂蚁森林的能量。
但从小布后面的数据看，相关购买消费增长还是很快的，基本跟几个月前相比翻了一倍。刚刚开始，基数还不是很大，但增长速度很快。相信未来用户会慢慢习惯怎么让Agent帮他购物。
泓君：那么靖人呢？
周靖人：很遗憾，我还没有真正用Agent购买东西，但已经逐渐开始跟模型、Agent进行各种各样的讨论，帮助我们做出一系列的决定。
泓君：我们在爆发前夜。正好韩总您上次在支付宝大会上说到，智能体经济会在未来6—12个月爆发。我也很想知道，比如您在蚂蚁的后台，有看到什么样的数据让您做出了这个判断？
韩歆毅：我们其实还没有从后台数据看到这样的迹象。但过去半年多，我们跟很多商家的交流中发现，很多商家都希望在AI时代能够找到新的增长机会，但不知道怎么来用，所以他们的需求很大。
第二，从去年四季度开始，所有人都对Agentic Commerce非常乐观，预测增长也非常快。但今年实际Agentic Commerce落地的速度，应该比大家预想的要慢很多。
我们自己从实践中发现的问题，可能是所谓的“先有鸡还是先有蛋”。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，就变成了“鸡和蛋”的关系。
但我们还是相信，这里面需要一个催化剂。就像小时候学化学，氯酸钾分解产生氧气，需要二氧化锰作为催化剂。蚂蚁希望在这个时候来做“催化剂”，帮助更多商家开发更多Agent，让它们能够被用户找到，并且被用起来、用得好。我相信这个循环就转起来了。
蚂蚁集团CEO 韩歆毅
泓君：现在你们做“催化剂”，在蚂蚁平台上做了哪些事情？
韩歆毅：其实很多都在探索。可以剧透一下，下午在支付宝论坛上会有一个“许愿墙”，希望每个用户想让自己的Agent做什么，都可以放到许愿墙上。我们会有激励政策，帮助开发者开发出用户能用、好用的Agent，希望用这种方式把“飞轮”先转起来。
泓君：Jorn，您使用了“Superbloom”这个词来描述智能体发展，万事达卡（Mastercard）会如何参与其中呢？
Jorn Lambert：我们坚信，随着智能体 AI 的发展，我们会看到创业领域迎来一次巨大的爆发。原因其实很简单：如果你有一个想法，你不再需要大量的启动资金，不再需要租办公室，也不再需要服务器或者组建一支团队。你完全可以待在自己的卧室里，创建一支由智能体组成的团队，把自己的想法变成现实。
现在唯一的限制，就是想法本身。我预计，我们将看到一场我所说的“创业的寒武纪大爆发”。而这些创业者需要销售商品或者服务，人们也需要能够购买这些商品和服务。我们现在要做的，就是思考如何让这一切成为可能。
刚才有一位嘉宾谈到了创新如何在大公司中发生。如果 AI 最终只是让我们这样的大公司变得更大、更富有，那我认为我们就失败了。这是一场关于“包容”的大会。我认为，我们的使命应该是让更多人能够谋生，让更多人能够在我们提供的平台和基础设施之上建立自己的生意。
这才是我们真正希望实现的事情：让任何一位消费者、任何一个普通人，都能够创办一家公司，在世界任何地方买卖商品和服务，而且能够安心地去做这些事情——因为他们知道，一旦出了问题，我们会支持他们，他们会得到保护。
我们通过制定标准、原则和治理机制来实现这一点。同时，我们也会与合作伙伴共同努力，确保大家采用相同的方法来保障人们的安全——不仅是这里的人，也包括欧洲、美国和非洲的人。因为商业和 AI 仍然是全球性的。我想，这也是为什么我今天会来到这里，以及为什么我们会与世界各地的合作伙伴展开合作。
泓君：有越来越多的交易由Agent智能体发起，那未来的支付网络、支付标准会发生哪些变化？
Jorn Lambert：我们今天所有的系统，都是按照“人类参与其中”来设计的。现在，我们需要重新设计这套体系。举一个例子，如果一个人想买一样东西——比如明天晚上去杭州的火车票——他可以直接让智能体替他完成。
那么，我们首先要确认：发出这个请求的真的是这个人吗？这就是身份认证（authentication），也就是确保这个消费者确实是本人，而不是恶意行为者或者其他人冒充的。
第二，我们需要确认这个智能体是真实、可信的智能体，而不是一个恶意机器人。
第三，我们还需要确保消费者给智能体的指令足够明确。比如他说“明天晚上”，那“晚上”到底意味着什么？是晚上6点，还是晚上9点？
这就是为什么我们提出了“可验证意图”：把消费者购买时的真实意图记录下来。这样，如果最后买到的车票并不是他原本想要的，我们就可以回到最初的意图，判断究竟发生了什么：是智能体出了错，还是商家——在这个例子里就是铁路公司——出了错，又或者是消费者自己当时没有表达清楚。
这样，我们就能够沿着整个交易链条回溯，找出究竟是哪一个环节出了问题。
万事达卡首席产品官 Jorn Lambert
泓君：这是一个非常好的点。我们之后再说一下“意图”这个概念，可能接下来的讨论还会更多涉及到。
Pete，在Agent经济大爆发中，您觉得手机和终端在这中间的核心价值是什么？你们做了哪些布局？
刘作虎：我觉得今天在座的所有人，用手机想做一件事情的时候，都是打开某个App去做各种操作。
以前我们做得更多的是连接人和App。接下来在Agent时代，人只需要有一个意图，你想做什么，手机就可以帮你去完成。它会从连接人和App，变成连接人的意图，直达最后的结果。
在这里面，手机厂商最大的价值是什么？我们能真正理解用户的意图。因为我们有用户的长时记忆，还有现在实时的上下文，我们还会连接更多的设备和服务。所以，我们真的可以让AI通用智能变成一个真正的“个人智能”。
我们先把这件事情做好，让用户的意图更简单地去实现，我觉得这是第一步。
第二步是更加主动的智能。以前要订一张电影票，你说我今天想看一个电影或者演唱会，AI可以帮你抢票或者订座，我觉得这些是接下来可以实现的。
去年我和韩总探讨过，比如我有一个助理，它知道我什么时候有空，知道我的行程，也知道我对哪个歌手感兴趣，它应该会主动告诉我：你什么时候有空，是不是可以去看某个歌手的演唱会？它会主动帮我安排，给我建议。
我觉得这是下一步能看到的，从用户的意图到执行，到最后变成主动的智能。在这里面，我觉得手机可以做的事情是非常多的。最重要的是，它是一个意图的入口；还有一个是，我们真正地去理解用户的意图。
这是一个系统，我们需要跟很多第三方一起合作，怎么更好地理解和实现用户的意图。
泓君：这个点特别好，核心是更好地理解用户的意图。说到“意图”，这个跟模型和底层技术的发展也息息相关。
Agent进入交易有两点：第一，它的意图是不是能被识别？第二，Agent能不能帮用户完成这一系列的操作和执行？
靖人，您可不可以从技术层面给大家分析一下，这两点是不是现在的卡点？
周靖人：刚才大家讲到意图的理解。意图的理解不单单是模型的工作，也是Agent System的工作。
往往我们讲模型本身，讲它Instruction Following（指令遵循）方面的能力，在过去这几年的时间里面有大幅度提升，今天这方面的能力越来越强了。
但今天在实际应用中，经常会感觉到模型对个人还不够理解，其实这中间最主要是缺少上下文。因为我们对于某一件事情的理解，是结合长期围绕某个对象的相关讨论，以及上下文的信息，综合做出的判断。
模型本身并不天然具备持续的长期记忆。历史谈话记录等信息，往往需要Agent System把相关信息有效地组织起来，真正让模型知道上下文，这样模型才能更加懂人。从技术方面，我认为已经达到了一定程度。但今天从系统的维度、产品的阶段来看，还需要额外一系列的创新。
今天我们还需要让模型学会提问。很多时候是有ambiguity（二义性）的，在不确定的时候，人处理问题时常常会去问，模型也要学会提问。在不确定的时候，避免独自做决定，更多去问一问。一个简单的问答，其实会有效帮助系统理解用户的意图。这个是在意图理解层面。
另一方面是在任务执行层面，我认为这是非常关键的点。我们从过去对语言的理解，已经转入怎么能够高效、安全地执行。如何实现reliable execution（可靠执行），其实是非常重要的。
这里面，一方面需要有沙箱机制，要确保执行是在一个有效、安全的环境里，不会出现模型本来想做一件事情，却做了其他事情的情况。另外，也需要Agent System本身，特别是Harness这一层，去创造一个健全的体系。包括刚才几位嘉宾提到的权限管理，以及怎么做到可追溯、可审计。整个流程需要有一套完善的安全体系。
它不完全是靠模型，也需要模型跟Agent Harness联合创造这样的环境，能够更加有效地完成更安全的执行。
泓君：我综合大家第一轮的回答，觉得建立一个生态体系很重要。有平台、有商家、有各方的合作伙伴，系统能够获得更完整的上下文，也能更精准地理解用户的意图。
但我们每个人把钱交给Agent，这还是一个非常有风险的事情，毕竟钱是一个很珍贵的资产，这中间要解决信任和安全的问题。我很好奇，蚂蚁是怎么解决信任跟安全问题的？
韩歆毅：刚才Jorn Lambert和周靖人讲了很多，我总结一下。
第一，授权。第二，身份。不光是用户，我们原来讲KYC（了解你的客户）、KYB（了解你的企业），现在还有Know Your Agent（KYA，了解你的智能体）。
再补充一点，接下来是对于Agent能力的评估。一个用户个人的Agent，凭什么相信商家的Agent能够很好地满足我的需求？我觉得这一点是我们要想办法做进去的，现在大家在这方面做得还非常少。
再往后是资金安全，包括反欺诈、风险控制等一系列能力。最后是一套基于区块链的可追溯、可审计机制。当出现错误的时候，它可以让系统、让Agent自动去判断到底是谁做错了：是用户授权错了，还是我自己的Agent没有理解清楚，还是信息传递错了，或者是商家的执行有问题。
最后一点，我觉得最终还是需要时间，让大家建立起不是对于技术本身，而是对于Agent帮你执行任务和支付这件事的信任感和安全感。就像我们有了网络支付以后，可能花了10—15年，最后大家才比较接受。我觉得这个东西需要时间，也需要大家共同努力。
泓君：听起来有很多工作要做。那么Jorn Lambert，万事达卡如何解决信任和安全的问题？比如如果智能体开始代表用户发起交易，我们怎么证明它做的的确是用户授权的那件事情，或者已经得到了用户的授权呢？
Jorn Lambert：25年前，我们为电子商务建立了标准。在那个时候，在座那些和我一样已经有白头发的人应该还记得：把自己的银行卡号或者支付凭证输入一个商家的网站，是一件让人非常不安的事情。
这其实很奇怪——这是你的钱，但你根本不知道商家接下来会拿这些信息做什么。但现在已经没有人会去想这件事了。我们就是直接这么做。为什么？因为我们已经向消费者证明，我们会为他们提供保障。一旦出现问题，他们有相应的追索和补救机制。
现在，我们需要再证明一次，对吧？我们正在重复同样的过程。我们正在建立所有这些标准：身份认证、KYA（Know Your Agent，了解你的智能体），以及意图的确认。
接下来，我们需要让全球成千上万家公司接入这套体系、采用这些标准，并且遵守这些规则。然后，我们还必须让消费者相信，这套机制确实有效。你不需要担心。即使商家或者智能体出了问题，我们也会为你提供保障。真正的问题并不在技术，而在于普通消费者——我们需要让他们真正能够说：“没问题，我愿意相信一个智能体。”
我们一定会走到那一步。我认为这里面的机会非常巨大。从“发现”直接走向“购买”，它能够带来的好处是显而易见的。现在真正需要做的，就是赢得人们的信任。
我们对此非常兴奋，我们坚信，这个问题需要一个全球性的解决方案。今天晚些时候，我们将发布KYA标准，它将能够适用于世界各地。我认为，我们最终就是通过这样的方式走到那里。
坦率地说，我认为中国实际上已经走在世界大多数国家的前面，因为中国已经拥有一个高度数字化的经济。我们有很多东西可以向中国学习，并把这些经验带给世界其他地区。
泓君：Pete，作为手机厂商，大家是如何解决安全和信任问题的？能不能给大家举一两个小例子？
OPPO高级副总裁兼首席产品官 刘作虎
刘作虎：OK。其实我在内部比较习惯用“助理”这个角色来打比方。我觉得Agent时代，手机里的Agent就像一个助理。
从我的观点来看，Agent时代最重要、也最有挑战的事情就是信任。我会把这个信任分成两种。
第一，能力的信任。比如我有一个助理，我交给他的事情能不能做好？能做多少事？能做什么事？这本身就是信任的基础。
这上面我们接入了很多第三方服务。我们跟蚂蚁这边有战略合作，这也是我们当下很重要的事情：怎么让蚂蚁生态里的很多服务被Agent调用。这是能力的问题。当然，我们还有对意图的理解，所以这是第一层信任。
第二，当你有了能力之后，更重要的是风险的信任。Agent未来越来越自主，这里面存在一个矛盾：对用户来说，它也会越来越不可控。
我们解决的问题并不是让用户相信Agent永远不会犯错，而是能不能建立一套机制，让它在可控的基础上帮你完成很多事情。
首先一定是在授权基础上，这背后要有精确的授权边界，包括可追溯等最基础的东西。
当然，还有一个很重要的问题，是Agent和Agent之间的一套协议和行为规范。就像人和人一样。我们以前探讨过“Agent互联网”，如果Agent互联网像一个社会，那人与人之间会有约束，Agent之间也要有相应的行为规范。这也是一个生态的问题，也是我们现在面临的最大挑战之一。
我去年也跟韩总聊过这个话题，我们能不能生态一起建立一套行为规范，就是Agent-to-Agent（A2A）的行为规范，保证它是可控的，什么时候用户要授权等等。这是一个非常复杂的体系。所以在这里面，手机厂商因为我们做的是操作系统，更多要联合生态一起，把这套行为边界、行为规范建立起来。
所以我说，信任一个是能力信任，还有一个是风险信任，这两件事情挑战都挺大。
泓君：对，而且您提到了一个非常关键的点。我们开始讨论Agent交易时，最先意识到的是人跟Agent之间的交互，但其实还有Agent和Agent的交互。不仅是人跟Agent之间需要信任，Agent之间也得互相信任。
刘作虎：是的。比如我自己的Agent要跟别人的Agent自主工作时，我凭什么相信它没有问题？这和人与人之间也是一样的。我把事情交代给你，信任很重要；你再跟别人协作，也同样需要信任。
泓君：在安全与信任上，模型层面怎么做呢？我想了一个好玩的例子。假设我让模型帮我预订一个周一去健身房上普拉提的课程，Agent发现这个时间段未来两周都订满了，它怎么做呢？如果它把前面的用户全都删掉，然后把你挤进去了，那从模型和Agent的操作层面看，就涉及价值观和安全对齐的问题了。
靖人，这一块你们是怎么做的？
周靖人：回到你举的例子，更重要的是今天哪些工作授权给Agent。
比如说你让它去订一个普拉提的课，它能不能具有把别人删掉的权限？这是一个比较典型的例子。
其实今天把Agent看成一个人就好了。很多时候，我们给一个人一些指令时，同时也会给他一些约束条件，哪些事情是授权他去做的。今天订一个健身课，它肯定没有权限去修改别人已经建立的一系列课程。所以这是一个方面。但在模型侧，的的确确在安全方面有了长足的进步，也还在持续做很多工作。
一个比较重要的例子是，我们往往会给模型一些强约束条件，要确保它一直遵循这些条件，而不是说看了一些其他材料之后，就影响到它对约束条件的理解。这里面需要把各种信息分清楚：哪些是给它的限制条件，哪些只是它在处理任务中看到的数据。需要处理的信息，并不代表具有同等的约束作用。
比如今天我们让它在100元以内做一件事情，它可能看到一个材料说“不行，一定要200元以上”，Agent需要遵循的是最开始给它的约束条件。
当然，我们前面强调了，安全和信任很大程度上还需要Agent执行有一个安全沙箱机制，避免你让它做的是A，它最后却做了B。这是整个Agent系统需要控制和提供的安全执行环境。
我认为今天对于Agent的信任，最后来讲没有那么复杂。我们就把Agent想象成一个人。今天我们对一个人，甚至同事之间，或者刚才刘总讲的助理，在给他任务的时候，也会有相应的约束条件和执行空间。从人到Agent也是一样，会有相应的执行空间。所以Agent与Agent的协作，其实和人与人之间的协作也很类似。
只要我们把约束条件讲清楚，把安全的沙箱执行环境做好，同时更有效地让模型理解哪些是强约束、哪些是今天要处理的数据，我认为这个问题会得到很好的解决。
阿里巴巴集团首席科学家 周靖人
泓君：这是模型层面会做的，还是需要跟生态合作伙伴一起来做？
周靖人：其实今天我们讲到的不光是模型，特别是讲到Harness这一层，讲到Agent执行的环境，包括权限管控、各种授权、各种追溯，或者查询等等。
这一系列本身如果Harness做好了，那么Agent之间的协议相对来说可以比较清晰和简单，就像人与人之间打交道一样，不会那么繁琐。
更重要的是基础设施。从Harness到Agent Framework这一层，要有更加完善、更加符合业务场景的安全执行环境。
泓君：我们刚刚讲到“安全”和“信任”的时候，我就意识到，这里面会出现非常多的创业机会，可能大家面临的每一个问题都是一个创业机会。
韩总，您觉得未来五年，或者在Agent爆发的这几年，蚂蚁平台上可能会长出什么样的新商业和新机会？
韩歆毅：这个问题我一直避免试图去描述，因为我觉得新事物嘛，你今天能够想象到的，大概率不是将来真正会自然发展出来的东西。但总是克制不住会去想这个问题。
先分享一下我们看到的、可能会出现的一些变化。
第一，流量从时长变成意图，意图最关键。
今天看到的个人助理，就像Pete刚才讲的，我们从去年就开始聊个人助理，这条路径现在越来越清楚。不只是手机，很多创业公司也开始用Application的方式做个人助理。
先不说个人助理最后长成什么样，可能需要具备几个特性：第一，个性化；第二，有一定的主动性；第三，全模态交互方式；第四，长时序。
另一个有机会、但可能现在还看不到的，是商家端的营销转化。如果流量从时长变成意图，那商家的营销就会从原来的投流、提高转化率，变成如何能够按照用户的个人意图去解决问题，变得更加精准，本质上是服务。这是我们看到的趋势。
第二，在供给侧会带来很多新的变化。简单一点讲，就是为智力付费。
现在有很多非常有经验的人，但他的服务只能基于自己的经验，没有办法泛化和复制，所以Scope是有限的。无论是小红书上的生活达人，还是医疗服务领域，都是如此。如果AI大模型能够把这些供给进一步扩大，那这里面的新机会会非常多。
最后，是“冰山”以下的部分。今天受靖人和宏江老师的启发，如果我们把大模型和Agent想象成一个人，宏江老师刚才讲到，2030年的Agent经济可能会像一个“神经元网络”。
现在地球上有80多亿人，如果假设每个人有10个Agent，就是800多亿个Agent。人脑大约有860亿个神经元，每个神经元又会形成数千个连接。如果未来经济里的Agent能够做到类似的规模和连接密度，我相信这种泛化所带来的商业机会可能会是巨大的。今天可能很难想象，但一定会有巨大的商业机会。
泓君：非常漂亮的回答。未来搜索的入口可能不再是用户自己去搜索，而是要买一个东西，直接通过大模型下单。
这也是我个人非常好奇的一个问题。假设我说“现在你去帮我点一杯咖啡”，模型到底推荐哪家咖啡店？是怎么选出来的？靖人能跟大家聊一聊吗？
周靖人：其实背后仍然是一套流程。今天会把这个问题拆解成很多个步骤，但不同的系统、不同的Agent System，实现方式可能不一样。
一般典型的做法是，这种复杂任务，Agent System也会把它break成很多个步骤。比如你现在在什么地点、有什么喜好、有哪些候选的咖啡，再根据你的喜好、当前排队或者配送的时间，形成一个优化目标。虽然今天用的是AI系统，并不代表以前搜索推荐的体系就完完全全被颠覆掉了。在一定程度上，以前搜索推荐做的一系列东西也是模型，只不过是相对比较简单的模型。所以模型换成大模型以后，需要在已有的流程上做优化。只不过今天的流程更加模糊了，不像以前有显性的多个步骤，让大家看到中间实现的过程。
今天往往会把过程简单化，甚至不会给你看到很多选择，能够帮助你直接、快速、更有效、更方便地完成任务。但其实背后所谓优化的目标、优化的逻辑仍然是在的。不管是商业还是用户喜好，在理解背后的商业模型和实现逻辑之后，仍然是有规律可循的。
泓君：手机终端未来的机会在哪里？刚刚韩总提了一个很有意思的点，他说未来个人助理可能会非常理解你，是不是也可能成为Super App？同时，手机也非常容易一下就唤醒个人助理。但终端也在发生变化，过去几年有智能眼镜，现在还有很多智能耳机出来了。因为人跟Agent可以用自然语言来交互，很想听一下Pete对手机的思考。
刘作虎：首先，我一直有一个坚定的观点。不是因为我做手机才有这个观点，但说出来很多人会说我是“屁股决定脑袋”。
我一直跟同事讲，未来20年，手机依然还是用户最核心的个人设备。今天没有时间展开去聊我是怎么想的。
手机作为最重要的个人设备，天然是离用户最近的Personal Agent。以前大家说手机是流量的入口，今天大家都聊到了“意图”。未来你可以说，手机是一个意图的入口。以前大家想的是怎么曝光、怎么投流，我觉得这会成为过去。未来大家更多要去思考的是：你凭什么让这个Agent值得信任？我觉得这是每个商家，或者每一个做Agent的人，都需要去考虑的核心问题。重点就是你要让你的Agent变得可信赖。
以前我们做得更多的是手机怎么更好用。对我们做Agent OS来讲，未来做得更多的是怎么让这个系统值得托付，这是非常不一样的变化。
20多年前，淘宝让购物变得很方便，体验很好，它带动了整个消费经济。展望未来，如果它变成一个更加主动、个性化的Agent OS，我相信这里面的商业机会是巨大的。
刚才韩总也畅想了一下，我非常认同。甚至都不是用户主动发起意图，而是Agent主动给用户提供服务，这个商业机会是巨大的。对手机厂商来讲，核心还是做好意图的理解，怎么做好Personal Agent，怎么让用户觉得它值得托付。
打个小广告，我们下个星期会发布最新的ColorOS。在一些垂直领域，我们会从用户的意图一直到最后的交付结果，发布一个个性化、主动式Agent OS的雏形。大家能够感受到，这个Agent已经离我们很近了。
泓君：Jorn，您觉得Agent支付方面最大的挑战是什么？是技术、商业协作的生态，还是信任呢？
Jorn Lambert：首先，我同意刚才几位嘉宾的观点：未来究竟会变成什么样，其实非常难预测。与其试图预测未来，不如先把基础设施铺好，让其他人能够在它之上创新。
我们现在最兴奋的一件事情，就是刚才提到的“智能体与智能体之间的商业”（Agent-to-Agent commerce）。这要求我们彻底重新思考整个体系应该如何构建。
今天，一个智能体不会拥有一张银行卡，也不会拥有一个传统意义上的支付账户。它需要拥有一种完全不同的凭证。
与此同时，还需要一套权限机制。比如，金融机构需要向企业提供营运资金，而企业需要建立相应的授权机制，让消费者和智能体能够获得相应的权限。这套体系很可能会基于区块链。
而且，它必须能够以机器的速度完成交易——大量的微交易，需要非常、非常快速地完成。这需要完全不同的解决方案，也需要不同的系统。
所以，我们的工作就是确保这样的基础设施能够建立起来。至于创新者，他们会在此基础上创造新的商业模式，并最终推动经济和经济增长进一步加速。
泓君：刚刚我们提到了有多少人在用AI交易，台上只有一位。如果说明年这个时候，大家愿意让Agent给你付一笔钱，最大的一笔金额是多少？每个人说一个数字。
韩歆毅：我觉得200块吧。
泓君：Jorn，您愿意授权明年智能体为您做多大的一笔支付？
Jorn Lambert：明年能到什么程度，我还不确定。但我们最终一定会走到这样一个阶段：我愿意通过智能体花的钱，和我本人愿意花的钱一样多。因为到那个时候，我会信任这套系统。
刘作虎：支付宝的话，一千元以内是没有问题的。
韩歆毅：你敢付，我敢赔。
刘作虎：可以，我觉得这个没问题。
周靖人：只要我们把安全执行等各个方面的问题解决，其实这个是没有上限的。
泓君：我们的金额今天越来越大，看起来Agent经济是非常有希望的。谢谢台上的四位嘉宾，感谢大家的分享，谢谢！
