外滩大会圆桌｜敢把钱包交给 AI 吗：蚂蚁韩歆毅、万事达卡 Jorn Lambert、OPPO 刘作虎、阿里周靖人谈 Agent 交易的信任基建：完整逐字稿和精华摘要
基于《硅谷101》外滩大会线下圆桌的完整音频，整理蚂蚁、万事达卡、OPPO 与阿里巴巴四位嘉宾对 Agent 交易卡在哪、支付网络为什么重写、信任基建怎么搭的讨论，附按说话人分段的完整逐字稿。
节目定位
《硅谷 101》这一期录的是 2026 年 9 月 10 日上午在上海外滩大会主论坛上的一场圆桌，主题是「当 Agent 成为交易主体」。1 主播是硅谷 101 创始人泓君（刘泓君），四位嘉宾分别站在智能体商业的不同环节上：蚂蚁集团首席执行官韩歆毅、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。2 Jorn Lambert 用英文发言，播客版给他的发言配了中文，逐字稿里听到的就是这段配音。2
本期音频在官方 RSS 的发布时间是 2026 年 9 月 18 日 08:00（北京时间），官方单集页标注时长 35 分 43 秒。完整音频来自官方 RSS，原始入口是官方单集页，视频版在同一天上线于硅谷 101 播客的 YouTube 频道。3 本文的摘要与逐字稿都依据完整音频整理。
圆桌当天有一件事可以直接核对：Jorn Lambert 在节目里说「今天晚些时候我们将会发布 KYA 的标准」（约 19:42）。同一天，蚂蚁国际、万事达卡与 Visa 宣布就 Know-Your-Agent（KYA）互操作框架展开合作，让卡组织、数字钱包、Agent 平台与在线交易平台之间能够互相识别可信的智能体，同时各自保留自己的审批与风控流程；这套框架建立在 Visa 的 Trusted Agent Protocol、万事达卡的 Verifiable Intent 和蚂蚁国际的 Agentic Mobile Protocol 之上，三方通过新加坡金融管理局（MAS）召集的 BuildFin.ai 推进。4
开场提到的两件事也能找到出处。一是蚂蚁集团 2026 年 6 月 16 日上线的 AI 版支付宝「阿宝」：用户「往右一滑」进入对话界面，用一句话调用上万种服务。5 二是万事达卡面向机器间支付的服务 Agent Pay for Machines，官方新闻稿的日期是 2026 年 6 月 10 日；节目里泓君说这是「两个月前」，按新闻稿日期算是三个多月前。6
官方单集页的章节里还有一处数字需要对照：章节写的是「未来 5 年新商业机会：800 亿 Agent 的商业想象」，音频里韩歆毅说的是「我们现在其实是地球上 70 多亿人，如果想象一下每个人假设有 10 个 Agent，就是 700 亿，人脑有 860 亿个神经元」（约 28:23），YouTube 版的章节同样写作 700 亿。2 本文涉及这个数字时按音频口径呈现。
这期节目讲了什么
整场讨论的起点很接地气：泓君问的第一个问题就是「现在大家真的开始用 Agent 的交易了吗」（约 01:55），四个人的回答构成本期的基本前提。韩歆毅上礼拜用蚂蚁的健康 AI 应用「阿福」买过坚果和海苔，花了四十多元，Agent 确实帮他下完了单（约 02:02）。Jorn Lambert 说没有：他天天用 AI 帮他「发现」要买的东西、要办的事情，但一旦走到付钱这一步就停下了（约 02:17）。刘作虎也还没有，不过 OPPO 的智能助手小布后台数据显示，用小布完成购买的量几个月里翻了一倍，基数还小（约 03:36）。周靖人的回答和 Jorn 相近：还没有真正用 Agent 购买，但已经开始和模型、Agent 一起做各种决定（约 04:08）。四个人里只有一个完成过一笔真实交易。
韩歆毅接着给出了他的时间判断。上一次在支付宝大会上他说智能体经济会在未来 6 到 12 个月爆发，这次他补上了依据的来源：过去半年多和商家交流时，他发现商家想在 AI 时代找新增长，却不知道怎么上手，需求很大（约 04:42）。他也承认现实比预期慢，去年四季度开始所有人对 Agentic Commerce 都很乐观，今年的落地速度却「比大家预想的要慢很多」（约 05:06）。他把卡点归到供给与需求互相等待：用户想用，商家没有好用的 Agent 服务；商家看不到用户在用，就不敢投人开发（约 05:19）。蚂蚁想做的是催化剂，就像氯酸钾分解出氧气需要二氧化锰（约 05:36）：下午在支付宝的论坛上会有一面「许愿墙」，用户把想让 Agent 做的事情放上去，平台用激励政策让开发者把它做出来（约 06:05）。
Jorn Lambert 的答案更偏向基础设施。他用「Superbloom」和「创业的寒武纪大爆发」形容智能体带来的创业潮：以后有一个想法，启动资金、办公室、服务器和团队都可以省掉，坐在卧室里就能组一支智能体团队，稀缺的只剩想法本身（约 06:36—07:07）。万事达卡要做的是把这些路铺好，靠的是制定标准、原则和治理机制。他也回应了「AI 会不会只让大公司变得更大更有钱」这个问题：如果最后是这个结果，「那我们真的就失败了」，他给万事达卡的定位是让更多普通人在平台上做生意，出了问题有人在背后支持（约 07:23—08:06）。
支付网络为什么要重写，Jorn 给的答案最具体。现在所有的系统都是按「有真人参与」设计的，而要让智能体去买一张明晚去杭州的火车票，至少要先解决三件事：确认指令出自本人，而不是别人拿着账号在操作；确认执行任务的是真实可信的智能体；确认用户给的指令足够明确——「明天晚上」到底是六点还是九点（约 08:50—09:41）。为此万事达卡提出「可验证意图」，把消费者下单时的真实意图记录下来，出问题时沿着整条交易链回溯，判断是智能体理解错了、商家出错了，还是用户当时没表达清楚（约 09:43—10:15）。他随后用 25 年前的电子商务做类比：当年把银行卡号敲进陌生商家的网站，没人不忐忑，后来之所以敢直接敲，是因为身份认证、追索与补救机制被证明有效；现在这套过程要再走一遍，身份、KYA 和意图确认都还在一件件立起来，他说「真正的卡点并不在技术，而是在于普通消费者」（约 17:59—19:20）。
刘作虎讲的是手机的位置在变。今天用手机做事，是先打开某个 App 再操作，是从「连接人和 App」开始；Agent 时代人只需要有一个意图，手机就应该把它接住并直达结果，所以手机从流量入口变成「意图的入口」（约 10:41—11:33，31:41）。他给出的理由是手机厂商天然握着理解意图的三样东西：用户的长期记忆、实时上下文，以及连接更多设备与服务的能力，这让通用智能能变成个人智能；再往前一步是主动智能，助理知道你什么时候有空、对哪个歌手感兴趣，于是主动提议去看一场演唱会（约 12:01—12:22）。他也把信任拆成两层：能力信任是交代的事情能不能做好，风险信任则是 Agent 越来越自主之后用户感到越来越不可控怎么办；他给出的解法是画清授权边界、留下可追溯记录，再加上一套 Agent 与 Agent 之间的行为规范（约 20:20—22:25）。他判断未来 20 年手机依然是最核心的个人设备，Agent OS 要回答的问题也从「好不好用」变成「值不值得托付」（约 31:25—32:11）。
周靖人讲的是技术侧还缺什么。他认为意图理解要由整个 Agent System 完成，模型只是其中一环：指令遵循的能力这几年大幅提升，模型真正缺的是上下文和长期记忆，历史对话需要系统组织起来才能让模型更懂人（约 13:07—14:09）。他还提到模型要学会提问——拿不准的时候先问一句，不要独自替用户做决定（约 14:23—14:50）。他把重心放在任务的执行上：从语言理解转到高效安全地执行，需要沙箱把模型关在有效安全的环境里，需要 Agent Harness 这一层管权限、管授权、管追溯与审计，也需要区分哪些是必须一直遵循的强约束、哪些只是任务过程中读到的数据——用户说在一百元以内办成，模型后来读到的材料说「一定要两百元以上」，这个材料不该改变最初的约束（约 15:03—15:45，24:18—24:58）。
泓君用一个「普拉提课测试」把这个话题拉到具体的场景：假设让模型订一节周一去健身房的普拉提课，结果这个时段两周内都订满了，模型自己写程序把前面的用户删掉、把你挤了进去（约 23:09—23:29）。周靖人的回答是把 Agent 当成一个人：给一个人下指令时同时会给他约束条件，订课这件事里本来就不包含修改别人已有课程的权限；能不能做，取决于授权边界画在哪里（约 23:37—24:12）。韩歆毅则把整套信任基建列成清单：授权、身份（从 KYC、KYB 到 KYA）、对 Agent 能力的评估、资金安全与反欺诈，以及一套基于区块链的可追溯、可审计机制（约 16:28—17:31）。他说最后这件事要靠时间累积：网络支付从出现到被普遍接受花了 10 到 15 年，Agent 替人执行任务和支付也需要同样的积累（约 17:31）。
未来几年会长出什么新生意，韩歆毅给了三个方向：流量从时长变成意图，个人助理这条路径越来越清晰，用户端的商机在于让营销从投流变成按个人意图提供服务；供给侧会出现「为智力付费」，把有经验的人的服务泛化复制出去；再往下是「冰山以下」的部分——如果地球上 70 多亿人每人有 10 个 Agent，那就是 700 亿个 Agent，接近人脑 860 亿个神经元、每个神经元数千个连接的规模，这种泛化带来的商业机会今天很难想象（约 26:30—28:42）。周靖人则拆解了「帮我点一杯咖啡」背后发生了什么：Agent System 会把任务拆成步骤，先看你在什么地点、有什么喜好、有哪些候选，再结合排队或配送时间形成优化目标；搜索推荐的那套东西仍然在流程里，只是流程变得更模糊、更少把中间选项摊给用户看（约 29:23—30:36）。
Jorn Lambert 最后说的是他最兴奋的一件事：智能体与智能体之间的商业（Agent-to-Agent Commerce）。一个智能体既没有银行卡，也没有支付宝这样的支付账户，它需要的是一种完全不同的、带权限的凭证；金融机构要给企业提供资金，企业要建立授权机制，让消费者和智能体拿到相应权限，而这套体系很可能基于区块链，并且必须快得跟机器一样，能在眨眼之间完成海量微交易（约 33:13—34:09）。收尾时泓君让每人说一个明年愿意授权智能体代付的金额上限：韩歆毅说两百块，Jorn 说明年还说不准，但最终会走到「我愿意让智能体替我去花的钱，和我今天自己花的钱一样多」，刘作虎说如果有支付宝托底一千元以内没问题，韩歆毅接了一句「你敢付，我敢赔」，周靖人的回答是只要安全执行的问题解决，「其实这是没有上限的」（约 34:29—35:01）。
嘉宾的几个判断
Agent 交易还停在「发现」，没走到「支付」
- 四位嘉宾里只有韩歆毅真正用 Agent 完成过一笔交易：用「阿福」买的坚果和海苔，四十多元（约 02:02—02:11，韩歆毅）。
- Jorn Lambert 天天用 AI 找要买的东西、要找的事情，却没把钱交给过 Agent，原因在行业本身：规则、流程与底层基础设施都是为电子商务时代设计的，要么消费者自己付款，要么商家基于订阅扣款（约 02:17—03:12，Jorn Lambert）。
- OPPO 的小布数据显示，用小布完成购买的量几个月翻了一倍，基数还小、增长很快；刘作虎本人还没有用 Agent 支付（约 03:23—03:51，刘作虎）。
- 周靖人还没有真正用 Agent 买东西，但已经在和模型、Agent 讨论中做出一系列决定（约 04:08—04:21，周靖人）。
卡点是「先有鸡还是先有蛋」
- 韩歆毅判断智能体经济会在未来 6 到 12 个月爆发，依据来自过去半年多与商家的交流：商家想在 AI 时代找新增长却不知道怎么用，需求很大（约 04:42—04:56，韩歆毅）。
- 去年四季度开始所有人对 Agentic Commerce 都很乐观，今年实际落地速度比预想慢很多（约 04:57—05:13，韩歆毅）。
- 供需互相等待：用户想用但没有好用的 Agent 服务，商家看不到用户在用就不敢投人开发（约 05:13—05:33，韩歆毅）。
- 蚂蚁要做催化剂，用「许愿墙」收集用户想让 Agent 做的事，用激励政策推动开发者做出来，先把飞轮转起来（约 06:05—06:24，韩歆毅）。
支付网络要按「没有真人」重新设计
- 现在的系统都按有真人参与设计，智能体介入后至少要解决三件事：确认指令出自本人、确认执行者是可信的智能体、确认指令足够明确（约 08:50—09:41，Jorn Lambert）。
- 「晚上」这样的词需要被追问到底是六点还是九点，因此他提出「可验证意图」，把下单时的真实意图记录下来（约 09:43—09:51，Jorn Lambert）。
- 出错时沿着整条交易链回溯，判断是智能体理解错了、商家出错了，还是用户当时没有表达清楚（约 10:15，Jorn Lambert）。
25 年前的电子商务要再走一遍
- 当年把银行卡号输进陌生商家网站同样让人忐忑，后来消费者敢直接输入，是因为身份认证、追索与补救机制被证明有效（约 17:59—18:38，Jorn Lambert）。
- 现在要把标准一件件立起来：身份、KYA、意图确认；接着要让全球成千上万家公司接入，并让消费者相信这套机制真的有效（约 18:48—19:20，Jorn Lambert）。
- 「真正的卡点并不在技术，而是在于普通消费者」（约 19:10，Jorn Lambert）。
- 他判断中国已经走在世界大多数国家前面，因为数字经济程度高，有很多经验可以带向其他地区（约 19:47—20:05，Jorn Lambert）。
手机从流量入口变成意图的入口
- 过去手机连接人和 App，Agent 时代人只需要一个意图，手机把它接住并直达结果（约 10:41—11:08，刘作虎）。
- 手机厂商的价值在于能理解意图：握着用户的长期记忆、实时上下文，还能连接更多设备与服务，让通用智能变成个人智能（约 11:29，刘作虎）。
- 下一步是主动智能：助理知道你的行程和对哪个歌手感兴趣，主动提议并安排一场演唱会（约 12:01—12:22，刘作虎）。
- 「以前大家说手机是个流量的入口……其实未来你可以说手机它是个意图的入口」（约 31:41，刘作虎）。
两种信任：能力信任与风险信任
- 能力信任是交代的事情能不能做好、能做多少事，这一层靠接入第三方服务与生态合作（约 20:25—20:55，刘作虎）。
- 风险信任是 Agent 越自主、用户越觉得不可控；他要解决的是让 Agent 在明确约束下完成任务，前提是精确的授权边界和可追溯机制（约 21:02—21:22，刘作虎）。
- Agent 与 Agent 之间也要有行为规范，就像人组成的社会需要约束；手机厂商做的是操作系统，更适合联合生态把它建起来（约 21:50—22:25，刘作虎）。
模型缺的是上下文与提问
- 意图理解要由整个 Agent System 完成，模型只是其中一环；指令遵循能力这几年提升很大（约 13:07—13:23，周靖人）。
- 实际使用中模型对个人理解不足，最缺的是上下文与历史记录，需要 Agent System 把相关信息组织起来（约 13:29—14:09，周靖人）。
- 模型还要学会提问：拿不准的时候先问一句，不要独自做决定（约 14:23—14:50，周靖人）。
- 从技术看已经达到一定程度，从系统与产品的维度还需要一系列额外创新（约 14:12—14:19，周靖人）。
可靠执行：沙箱、Harness 与可追溯
- 重心已经从语言理解转到高效安全地执行，reliable execution 是关键（约 15:03—15:07，周靖人）。
- 沙箱要保证模型想做 A 时不会做成 B；Harness 这一层要管权限、授权、追溯与审计（约 15:19—15:45，周靖人）。
- 要分清强约束与过程数据：用户说一百元以内办成，之后读到的材料说「要两百元以上」，这个材料不该改变最初的约束（约 24:18—24:58，周靖人）。
- 安全执行不只是模型的事，Agent 之间的协议可以简单，基建层要把符合业务场景的安全执行环境补齐（约 25:38—26:03，周靖人）。
「普拉提课测试」：把 Agent 当成一个人
- 假设让模型订周一健身房的普拉提课，时段被订满，模型可能自己写程序把前面的用户删掉、把你挤进去，这在模型和 Agent 的操作层面就是价值观与安全对齐的信号（约 23:09—23:29，泓君）。
- 周靖人的回答是：先看哪些工作授权给 Agent；把 Agent 看成一个人，下指令时同时给出约束条件，订课这件事本来就没有修改别人课程的权限（约 23:37—24:12，周靖人）。
- 「其实今天把 Agent 看成一个人就好了」（约 23:48，周靖人）。
信任基建的清单
- 授权；身份，从 KYC、KYB 走到 KYA；再往上是 Agent 能力评估——用户凭什么相信商家的 Agent 能满足自己的需求，这一项现在大家做得还很少（约 16:28—16:46，韩歆毅）。
- 资金安全与反欺诈风控；最后是一套基于区块链的可追溯、可审计机制，让系统在出错时能判断是谁做错了（约 16:50—17:12，韩歆毅）。
- 最后需要时间建立的是对「Agent 帮你执行任务和支付」这件事的信任感；网络支付从出现到被接受花了 10 到 15 年（约 17:19—17:35，韩歆毅）。
未来五年：流量从时长变成意图
- 第一个变化是流量从时长变成意图，个人助理这条路径越来越清晰，不只手机，很多创业公司在用应用的方式做个人助理；这种助理要个性化、有主动性、全模态交互、能覆盖长时间序列（约 26:30—27:04，韩歆毅）。
- 商家端的机会在营销转化：从投流提高转化率，变成按用户的个人意图解决问题，本质是更精准的服务（约 27:13—27:29，韩歆毅）。
- 供给侧的变化是「为智力付费」：有经验的人的服务原本无法泛化和复制，AI 大模型可以把供给扩大（约 27:33—27:58，韩歆毅）。
- 「冰山以下」的部分：70 多亿人每人 10 个 Agent 就是 700 亿个，人脑有 860 亿个神经元、每个神经元数千个连接，规模与连接深度追上去，泛化带来的商业机会会非常大（约 28:04—28:42，韩歆毅）。
一杯咖啡是怎么选出来的
- Agent System 会把任务拆成步骤：先看地点、喜好与候选咖啡，再结合排队或配送时间形成优化目标（约 29:23—29:38，周靖人）。
- 搜索推荐本身也是一种相对简单的模型，换成大模型之后是在既有流程上做优化（约 29:46—30:00，周靖人）。
- 变化在于流程更模糊：不再把多个步骤和选择摊给用户看，但背后的优化目标与逻辑仍然在，理解了商业与模型实现逻辑之后仍有规律可循（约 30:09—30:36，周靖人）。
未来 20 年手机仍是最核心设备
- 「我一直跟我们同事讲，我说未来 20 年手机依然还是用户最核心的个人设备」（约 31:25，刘作虎）。
- 手机是离用户最近的个人 Agent，未来商家和做 Agent 的人要回答的核心问题变成「你凭什么让这个 Agent 值得信任」（约 31:33—32:02，刘作虎）。
- 过去做的是手机怎么更好用，未来做 Agent OS 更多是怎么让这个系统值得托付；二十多年前淘宝让购物变方便、带动了消费经济，主动且个性化的 Agent OS 有机会做类似的事（约 32:06—32:42，刘作虎）。
A2A 商业需要新的支付轨道
- 智能体既没有银行卡，也没有支付账户，需要一种带权限的全新凭证；金融机构向企业提供资金，企业建立授权机制让消费者与智能体获得权限（约 33:13—33:47，Jorn Lambert）。
- 这套体系很可能基于区块链，而且必须快到机器速度，支撑眨眼之间完成的海量微交易（约 33:47—33:56，Jorn Lambert）。
- 「与其试图预测未来，不如先把这个轨道给铺好，让其他人能够在它之上来创新」（约 33:07，Jorn Lambert）。
关键节点
以下时间点依据官方单集页的节目章节，内容按完整音频整理。2
- 04:25｜「先有鸡还是先有蛋」：智能体商业为什么卡住了：商家想要增长却不知从何下手，用户想用却没有好用的 Agent 服务，两边的需求互相等待；蚂蚁选择做催化剂。
- 06:26｜当 Agent 开始交易，支付网络一切都要彻底重写：现在的系统默认有真人参与，智能体发起交易要重新解决身份、可信执行者与指令明确性三件事。
- 10:15｜手机将成为意图入口、个人智能和主动智能：手机从「连接人和 App」转向「连接意图与结果」，再走向主动提议与安排的助理。
- 12:34｜模型还缺什么？长期上下文、提问能力与可靠执行：模型缺的是上下文与长期记忆，需要学会拿不准时先问，并把执行放进安全环境。
- 16:00｜信任基建：授权、身份、KYA、资金安全与可追溯：韩歆毅把信任拆成五项清单，并说最后一项要靠时间累积。
- 19:59｜手机厂商视角：能力信任、风险信任与 A2A 行为规范：刘作虎把信任分成能力与风险两层，并提出 Agent 之间要有一套可授权的行为规范。
- 22:55｜「普拉提课测试」，授权、沙箱与安全执行：用一个「把别人挤掉」的例子，讨论授权边界、沙箱与强约束的优先级。
- 26:03｜未来 5 年新商业机会：700 亿 Agent 的商业想象：流量从时长变成意图、为智力付费，以及 Agent 经济逼近人脑神经元网络的规模（官方章节此处写 800 亿，音频说的是 700 亿）。
- 28:44｜一杯咖啡怎么选出来？大模型推荐机制拆解：点单背后仍是拆解、候选、优化目标的流程，搜索推荐的那套逻辑仍在流程里。
- 30:36｜未来 20 年，手机仍是最核心设备吗：刘作虎给出肯定判断，并把 Agent OS 的命题定为「值不值得托付」。
- 31:15｜A2A 商业，海量微交易所需的支付轨道：智能体之间的交易需要全新凭证、权限机制与基于区块链的机器速度轨道。
术语
- Agent（智能体）：能替人办事、进而发起交易的 AI 程序。本期讨论的是它从「帮人聊天」走到「替人交易」之后带来的问题。
- Agentic Commerce（智能体商业）：由智能体完成发现、下单甚至支付环节的电商形态。韩歆毅说它的落地速度比去年四季度的乐观预期慢很多。
- KYC / KYB / KYA：Know Your Customer（了解你的客户）、Know Your Business（了解你的企业），以及在 Agent 进入交易后新增的 Know Your Agent（了解你的智能体）——用来确认发起交易的智能体是真实可信的。
- 可验证意图（Verifiable Intent）：万事达卡提出的概念，把消费者下单时的真实意图记录下来，出问题时可以沿着整条交易链回溯责任。
- Trusted Agent Protocol / Agentic Mobile Protocol：Visa 与蚂蚁国际各自的智能体识别协议，与万事达卡的 Verifiable Intent 一起构成 9 月 10 日宣布的 KYA 互操作框架的基础。4
- A2A（Agent-to-Agent）：智能体与智能体之间的交互与交易。刘作虎主张为它建一套行为规范，Jorn Lambert 认为它需要全新的凭证与支付轨道。
- Agent Harness / Agent Framework：包在模型外面、负责执行的一层，管权限、授权、沙箱、追溯与审计。周靖人反复强调安全执行不是模型单独能解决的问题。
- 沙箱（sandbox）：把 Agent 的执行限制在有效安全环境里的机制，用来避免「让它做 A，它做成了 B」。
- Superbloom / 寒武纪大爆发：Jorn Lambert 用来形容智能体带来的创业潮的说法——启动资金、办公室、服务器与团队都可以省掉，稀缺的只剩想法本身。
- 阿宝 / 阿福 / 小布：阿宝是蚂蚁集团 2026 年 6 月 16 日上线的 AI 版支付宝；5 阿福是蚂蚁的健康 AI 应用，韩歆毅用它买过零食；小布是 OPPO 的智能助手，刘作虎引用了它后台的购买增长数据。
- 许愿墙：蚂蚁在支付宝论坛上推出的做法，用户把想让自己的 Agent 完成的事情放上去，平台用激励政策推动开发者实现。
- Agent OS / Personal Agent：刘作虎描述的方向——操作系统从「好用」转向「值得托付」，个人助理成为离用户最近的 Agent。
几句原话
「用户想用，但是商家没有很好的 Agent 的服务。那商家呢，看到没有用户在用，他就不太敢投入开发这个 Agent。」
——韩歆毅，谈 Agentic Commerce 卡在哪，约 05:19。
「我们开玩笑说就像当年我们小时候学化学嘛，氯酸钾你变成氧气，你需要二氧化锰作为一个催化剂。」
——韩歆毅，解释蚂蚁为什么要做催化剂，约 05:36。
「真正的卡点并不在技术，而是在于普通消费者。」
——Jorn Lambert，谈 KYA 标准落地的前提，约 19:10。
「你想啊，今天一个智能体它没有银行卡，也没有支付宝这样的支付账户，它需要一种完全不同的凭证，而且这套凭证是带权限的。」
——Jorn Lambert，谈 A2A 商业需要的支付轨道，约 33:30。
「就以前大家说手机是个流量的入口，那大家今天都聊到了这个意图，其实未来你可以说手机它是个意图的入口。」
——刘作虎，约 31:41。
「那我们以前呢，我们做的更多是手机怎么更好用。那对我们做的 Agent 的 OS 来讲，未来做的更多是怎么让这个系统值得托付。」
——刘作虎，约 32:06。
「其实今天把 Agent 看成一个人就好了。」
——周靖人，回答「普拉提课测试」，约 23:48。
「我们现在其实是地球上 70 多亿人，如果想象一下每个人假设有 10 个 Agent，就是 700 亿，人脑有 860 亿个神经元。」
——韩歆毅，谈 Agent 经济的长期想象，约 28:23。
完整逐字稿（按说话人）
本稿依据官方单集页的完整音频转写。Jorn Lambert 的发言为中文配音；为保留现场语感，口语、重复与中英混用都保留，只对明显的识别错误（人名、产品名、术语）做了最小校正。时间点为该段话在音频中的起始位置。2
主播／泓君｜00:00:01 Hello 大家好，欢迎收听硅谷 101，我是泓君。
主播／泓君｜00:00:05 那这集节目呢来自于上海外滩大会的现场，我们做了一场当智能体成为交易主体的圆桌。
主播／泓君｜00:00:13 今年我看到的趋势是整个智能体在大爆发，应用也在涌现。
主播／泓君｜00:00:19 历史上每次发生这种新的技术革命的时候，底层的交易啊支付啊其实也在发生很多的变化。
主播／泓君｜00:00:27 今年我看见海内外关于 AI 交易的部分，它是沿着两条线在同时展开的。
主播／泓君｜00:00:34 一条线就是让智能体帮人去完成任务。
主播／泓君｜00:00:38 比如说 AI 版支付宝 6 月上线，一句话就能打车点咖啡办事。
主播／泓君｜00:00:44 另外一种就是智能体与智能体之间的机器交易。
主播／泓君｜00:00:49 两个月前，万事达卡它是专门发布了为机器间支付设计的网络服务。
主播／泓君｜00:00:56 所以这场外滩大会邀请到了四位非常重磅的嘉宾，来跟我们一起聊一聊大家现在看到的智能体交易的现状、挑战还有机遇。
主播／泓君｜00:01:08 我们今天的嘉宾是蚂蚁集团首席执行官韩歆毅、万事达卡首席产品官 Jorn Lambert、
主播／泓君｜00:01:15 因为 Jorn 他的语言是英文，所以在播客中我们做了翻译与配音的处理。
主播／泓君｜00:01:22 那另一位嘉宾是 OPPO 的高级副总裁、首席产品官刘作虎，他的英文名是 Pete。
主播／泓君｜00:01:28 还有一位嘉宾是阿里巴巴集团首席科学家周靖人。
主播／泓君｜00:01:33 下面就请收听我们现场的讨论。
主播／泓君｜00:01:38 哈喽，很开心在外滩大会能主持我们今天的第一场的讨论啊。
主播／泓君｜00:01:43 然后我们今天的讨论主题是当 Agent 成为交易的主体。
主播／泓君｜00:01:47 我想今天我们台上的四位嘉宾呢，其实都是 Agent 的产业链中代表着不同技术还有环节，都是其中的一环啊。
主播／泓君｜00:01:55 我看到这个题目，我最好奇的第一个问题是现在大家真的开始用 Agent 的交易了吗？
主播／泓君｜00:02:00 那韩总您先来。
嘉宾／韩歆毅｜00:02:02 我开始用了，我上礼拜用阿福买了一些健康的零食，比如说坚果啊，海苔之类的，他确实帮我下单完成了。
主播／泓君｜00:02:09 多少钱在上面花了？
嘉宾／韩歆毅｜00:02:11 大概四十多吧。
主播／泓君｜00:02:12 好的，那 Jorn，你自己有没有用 AI 智能体买过东西？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:02:17 还没有，我其实天天都在用 AI 来帮我逛，找我要买的东西，找我要办的事情，其实这个方面做的特别多。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:02:26 但是，真的要用到钱这一步，就是你要付钱了，我还没有交给过 Agent 。为什么？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:02:33 并不是说我不想这么做，而是因为整个行业现有的规则、流程以及底层基础设施，都是为电子商务时代设计的。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:02:43 因为你知道那个时代的模式很简单，要么就是消费者自己付款，要么就是商家基于订阅来扣款。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:02:50 现在我们需要把这套系统重新改造一遍，就是让智能体也能够发起支付，而且要以一种让消费者能够信任的方式来完成。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:03:00 这个意味着什么？就是意味着我们需要建立相应的原则和标准，也就意味着要在全球范围之内赢得消费者的信任。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:03:09 这个正是我们着手在做的事情。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:03:12 所以我相信只有做到这些，像我这样的人才能够真正从发现走向购买。
主播／泓君｜00:03:19 刘总，您现在有用 Agent 支付吗？
嘉宾／刘作虎｜00:03:23 坦白讲还没有，
嘉宾／刘作虎｜00:03:25 但是因为我们之前跟蚂蚁合作的小布收能量，
嘉宾／刘作虎｜00:03:30 我到时上线的时候我用过一次，
嘉宾／刘作虎｜00:03:33 就向 Agent 自动报去收蚂蚁的能量。
嘉宾／刘作虎｜00:03:36 但是我们从我们小布的后面数据看，其实用小布去购买的消费的增长还是很快的，
嘉宾／刘作虎｜00:03:44 起码跟几个月前翻了一倍，虽然整个基数我觉得是刚刚开始，基数还不是很大，但是这个增长速度很快。
嘉宾／刘作虎｜00:03:51 所以我相信未来用户会慢慢地习惯怎么让 Agent 帮他去购物。
主播／泓君｜00:03:55 所以他的增长速度很快意味着虽然您还没有去完成这个购买，但是很多的用户他已经是开始在使用。
嘉宾／刘作虎｜00:04:03 也许今天回去我就试一试。
主播／泓君｜00:04:06 那靖人？
嘉宾／周靖人｜00:04:08 对，我可能跟 Jorn 比较相像，我们很遗憾还没有真正用 Agent 去购买东西，但是呢，现在已经逐渐开始跟模型啊，跟 Agent 进行各种各样的讨论，能够帮助我们做出一系列的决定。
嘉宾／韩歆毅｜00:04:21 看来我是唯一一个。
嘉宾／韩歆毅｜00:04:23 已经 25%了，可以了。
主播／泓君｜00:04:25 我们在一个爆发前夜，这正好其实是韩总您上次在支付宝大会上您说到的智能体经济会在未来的 6 到 12 个月爆发。
主播／泓君｜00:04:36 我也很想知道啊，比如说你在蚂蚁的后台有看到什么样的数据让您做出了这个判断？
嘉宾／韩歆毅｜00:04:42 我们其实还没有从后台的数据看到。
嘉宾／韩歆毅｜00:04:45 我们是在过去的半年多跟很多的商家的交流中我们发现了。
嘉宾／韩歆毅｜00:04:50 很多的商家都希望在 AI 时代能够找到新的增长的机会，但是不知道怎么来用，所以他们需求很大。
嘉宾／韩歆毅｜00:04:57 第二个我想大家可能看到从去年应该是四季度开始，所有的人都对 Agentic Commerce 非常的乐观，预测增长也非常快。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:06 但是今年实际 Agentic Commerce 的落地的速度应该比大家预想的要慢很多。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:13 我们自己从实践中我们发现的问题可能是一个所谓的先有鸡还是先有蛋。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:19 用户想用，但是商家没有很好的 Agent 的服务。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:23 那商家呢，看到没有用户在用，他就不太敢投入开发这个 Agent。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:29 这个时代呢，我们可能需要有人，因为我们还是 Truly Believe。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:33 那我们还是相信呢，可能我们要有一个催化剂。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:36 我们开玩笑说就像当年我们小时候学化学嘛，
嘉宾／韩歆毅｜00:05:40 氯酸钾你变成氧气，你需要二氧化锰作为一个催化剂。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:45 那我想我们可能蚂蚁希望在这个时候我们来做这个催化剂，
嘉宾／韩歆毅｜00:05:49 能够帮助更多的商家开发更多的 Agent,
嘉宾／韩歆毅｜00:05:53 让他们能够被用户找到并且被用起来，用得好。
嘉宾／韩歆毅｜00:05:56 那我相信这个循环我们就转起来。
主播／泓君｜00:05:59 然后现在你们做这个催化剂啊，
主播／泓君｜00:06:02 你们在蚂蚁的平台上做了哪些事情？
主播／泓君｜00:06:04 嗯。
嘉宾／韩歆毅｜00:06:05 其实很多都在探索，可以剧透一下，下午我们在支付宝的那个论坛上会有一个许愿墙。
嘉宾／韩歆毅｜00:06:11 我们希望每个用户你想让你的 Agent 做什么，你可以放到许愿墙上。
嘉宾／韩歆毅｜00:06:16 我们会有激励政策去帮助这些开发者能够开发出他们能用和好用的 Agent。
嘉宾／韩歆毅｜00:06:24 我们希望用这种方式把这个飞轮先转强。
主播／泓君｜00:06:26 那 Jorn，你之前用 Superbloom 这个词去形容智能体的发展，那万事达卡会如何参与其中呢？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:06:36 我们有一个很坚定的判断，就是随着智能体 AI 的发展，我们会看到创业领域迎来一次巨大的爆发。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:06:44 这个道理其实特别简单，就是说以后你有一个想法，不再需要启动资金，也不用再去租这个办公室，也不用去买服务器，也不用先招一支团队。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:06:56 你坐在自己的卧室里面就能够组建一支智能体的团队。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:01 我们的目标是把这个想法做成现实。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:03 那么现在唯一的稀缺资源只是剩下想法的本身。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:07 所以我预计我们会迎来一场创业的寒武纪大爆发。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:12 那这些创业者要卖货、要提供服务，消费者也能够买得到。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:18 那我们能做什么呢？就是把这些路给铺好，让这一切成为可能。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:23 那么刚才有位嘉宾讨论了一个问题，说 AI 会不会只是让大公司变得更大、更有钱？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:30 其实我想说，如果最后是这个结果，那我们真的就失败了。这是一场关于包容的大会。我认为我们万事达卡的使命就是让更多普通人能够谋生，能够在我们提供的平台和轨道上做出自己的生意。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:46 那么这才是我们真正希望实现的事情，让任何一个消费者，任何一个普通人都能开一家自己的公司，在全世界任何地方买和卖，而且当然是要买的放心，卖的安心。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:07:59 因为他们知道一旦是出了问题，我们会在背后支持，他们也会得到相应的保护。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:06 那我们靠什么做到呢？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:08 就是靠这个制定标准、原则和治理机制。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:11 同时我们也会与合作伙伴，比如说像蚂蚁，共同努力，确保大家采用相同的方法来保障所有人的安全。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:20 那这个不只是这里的人，还有欧洲的、美国的、非洲的人。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:25 因为不管地缘格局如何变化，商业依然是全球的，AI 也依然是全球的。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:32 这个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。
主播／泓君｜00:08:39 对的，我们说以后会有越来越多的交易是由智能体发起的，那您觉得支付标准和支付网络它会发生哪些变化？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:50 今天其实我们所有的系统都是按有真人参与来设计的，要么就是消费者的本人，要么就是商家。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:08:58 现在得重新设计，比方说你想买一张明晚去杭州的火车票，直接让智能体系办。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:05 我们要解决几个问题。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:07 第一，得要确认这个指令真的是出自你本人，而不是别人拿着你的账号在操作。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:14 这个叫做身份认证，确保人真的是那个人，不是恶意行为者在冒充。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:21 第二，就是得确认执行任务的是一个真实可信的智能体，而不是一个恶意的机器人。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:28 第三，我们还需要确保消费者给智能体的指令足够的明确。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:33 比方说，用户说明天晚上，那么这个晚上的这个确切意思是什么呢？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:39 就是六点钟还是九点钟？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:41 这个都是有点不大明确。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:43 所以我们要提出一个概念叫做可验证意图，
嘉宾／Jorn Lambert｜00:09:54 就是把消费者下单时的真实意图给记录下来。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:10:15 这样呢，万一最后买到的票不是他想要的，那我们就能够回到最初的意图，去弄清楚到底是哪一个环节出了问题？那是智能体理解错了，还是商家，比如说这家铁路公司出错了，那么还是用户自己当时没有表达清楚？我觉得这样啊，我们就能够沿着整条交易链回溯，找出究竟是哪一个环节出了问题。
主播／泓君｜00:10:21 对，这是一个非常好的点啊。那关于意图这个概念，我们接下来讨论还会有更多的涉及。
主播／泓君｜00:10:32 And Pete，对，如果我们在这个 Agent 经济大爆发中，你觉得手机和终端在这个中间，它的核心价值是什么？然后你没有做哪些布局？
嘉宾／刘作虎｜00:10:41 我觉得我们今天在座的所有人在用手机的时候，其实我们看，我们想做一件事情就打开某个 APP，然后去做各种操作。
嘉宾／刘作虎｜00:10:45 以前我们做的更多的时候，我们在连接一个人跟一个 app。
嘉宾／刘作虎｜00:10:53 但是我觉得在接下来的 Agent 时代，其实人他只需要你有一个意图，你想做什么，这个手机就应该可以帮你去完成。
嘉宾／刘作虎｜00:10:59 所以他会从连接人到 app 到最后变成一个连接人的意图，到最后的这个结果。
嘉宾／刘作虎｜00:11:05 所以在这个里面，我觉得手机厂商，我觉得我们最大的价值是什么呢？
嘉宾／刘作虎｜00:11:08 因为我们能真正地理解用户的意图。
嘉宾／刘作虎｜00:11:29 因为我们有用户的长时记忆，还有你现在实时的上下文，其实还有一个我们还会连接更多的设备和服务，所以我们真的是可以让通用的智能变成一个真正的个人智能，所以我们先把这件事情做好，让用户的意图能够简单去实现。
嘉宾／刘作虎｜00:11:33 那我觉得在未来的第二步可能就是更加主动的智能。
嘉宾／刘作虎｜00:11:45 既然我们说我们以前说要订一个电影票，你可能说我今天想看一个谁的电影或者演唱会，那 AI 可以帮你比如说去抢票啊、订座啊，这些我觉得是接下来我们都可以实现的。
嘉宾／刘作虎｜00:12:01 但是我觉得到未来，我觉得去年我还跟那个韩总我们探讨过，我说，你不，我有一个助理，那助理他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，他应该会主动地说，哎，你什么时候是不是可以去看看什么演唱会。
嘉宾／刘作虎｜00:12:04 他就应该主动去帮我安排给我建议。
嘉宾／刘作虎｜00:12:13 我觉得这个就是在下一步我们看到的就是怎么从一个用户的意图到最后执行，到最后变成一个主动的智能。
嘉宾／刘作虎｜00:12:17 我觉得在这个里面手机可以做的事情是非常多的。
嘉宾／刘作虎｜00:12:22 最重要的是它是个意图的入口，还有一个就是我们真正的去理解用户的意图。
嘉宾／刘作虎｜00:12:29 当然这是一个系统我们也需要跟很多第三方一起去合作怎么去更好的去理解用户的意图。
主播／泓君｜00:12:34 这个点特别好，而且用户的意图我们可以理解成是他被理解了。
主播／泓君｜00:12:43 那我们说到意图啊，就刚刚 Pete 跟 Jorn 他们都提到了意图，这个可能就跟模型跟底层技术的发展也非常的息息相关。
主播／泓君｜00:12:49 我们说当 Agent 进入交易呢，他有两点，第一点是他的意图是不是能被识别。
主播／泓君｜00:12:56 Agent 能不能帮用户去完成这一系列的操作跟执行？
主播／泓君｜00:13:01 靖人，你可不可以从技术层面跟大家分析一下，这两点现在是不是一个卡点？
嘉宾／周靖人｜00:13:07 对，其实意图的理解不单单是模型的工作，它是一个整个 Agent System 的工作。
嘉宾／周靖人｜00:13:19 因为往往我们从讲这个模型本身，讲它的 Instruction Following，也就是说指令遵循这些方面的能力，其实在过去这几年的时间里面是有大幅度的提升。
嘉宾／周靖人｜00:13:22 应该说今天这方面的能力也越来越强了。
嘉宾／周靖人｜00:13:29 但是今天我们在实际应用中经常会感觉到比如说模型对个人还不够理解。
嘉宾／周靖人｜00:13:32 其实这中间的最主要是缺少上下文。
嘉宾／周靖人｜00:13:45 也就是说因为我们对某一个事情的理解是跟长期对某个比如说相关的讨论的对象包括上下文的理解综合去做的一个判断。
嘉宾／周靖人｜00:13:52 这方面上下文的理解以及包括历史的一些谈话的记录其实是今天模型不具备的。
嘉宾／周靖人｜00:14:06 这往往就需要今天模型能够更好的跟我们的 Agent System，也就是今天我们讲的智能体的系统，能够把相关的信息能够有效地组织起来，能够真正地让模型知道上下文。
嘉宾／周靖人｜00:14:09 这样模型就会更加的懂人。
嘉宾／周靖人｜00:14:12 所以从技术的这个方面我认为是达到了一个程度，
嘉宾／周靖人｜00:14:14 但是今天从系统的这个维度，
嘉宾／周靖人｜00:14:18 从产品的这个阶段还需要有额外的一系列的创新。
嘉宾／周靖人｜00:14:23 当然另外今天我们在模型里面还需要让它学会提问。
嘉宾／周靖人｜00:14:26 其实今天在很多时候是有 ambiguity,
嘉宾／周靖人｜00:14:27 就是说它有二一性的。
嘉宾／周靖人｜00:14:29 在不确定的时候，
嘉宾／周靖人｜00:14:32 其实我们人在处理的时候常常会去问，
嘉宾／周靖人｜00:14:47 其实今天模型也要学会提问，也就是说今天在不确定的时候避免独自的去做一个决定，更多的是往往去问一问，简单的有一个问答，其实会有效的帮助整个系统去理解用户的意图。
嘉宾／周靖人｜00:14:50 所以这个是在意图理解这个层面。
嘉宾／周靖人｜00:14:53 另外一个方面就是在所谓的任务的执行。
嘉宾／周靖人｜00:14:56 这个反而我认为是非常关键的一个点。
嘉宾／周靖人｜00:15:03 因为我们从过去的比如说语言的理解已经真正地转入了怎么能够高效安全的执行。
嘉宾／周靖人｜00:15:07 所以如何去做 reliable execution 其实是非常重要的。
嘉宾／周靖人｜00:15:19 在这里面一方面有沙箱的工作，要确保今天我们是在一个有效安全的环境，不会再出现模型本来想做一件事情可能出现做了其他事情的方方面面。
嘉宾／周靖人｜00:15:30 另外这也需要有相关的 Agent System 本身，特别是我们讲到这个 Harness 的本身，也需要去创造健全的体系，包括权限的管理啊。
嘉宾／周靖人｜00:15:33 甚至今天怎么能够可追溯、可审计。
嘉宾／周靖人｜00:15:45 本身它不完全是靠模型，Again，它也是需要模型跟 Agent 的 Harness 联合一起来创造这样一个环境，能够更加有效地完成更安全的执行。
主播／泓君｜00:15:59 我综合大家第一轮的回答，建立一个生态体系很重要，就是有平台，有商家，然后有各方的合作伙伴，这样模型它有记忆了，它就更能精准地去理解用户的意图。
主播／泓君｜00:16:15 但是我们说，就是我们每一个人，我们把钱交给 Agent，这还是一个非常有风险的事情，那这个中间呢，我们就要去解决信任和安全的问题，所以我很好奇啊，蚂蚁它是怎么去解决信任跟安全的问题的。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:28 对，其实刚才 Jorn 和靖人都讲了很多，我们总结一下，第一个其实就是说授权，第二个是身份，不光是那个用户我们来讲的 KYC、KYB，其实还有 Know Your Agent 就是 KYA。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:33 补充一点，在接下来其实是对于 Agent 能力的一个评估。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:40 就是我一个用户个人的 Agent，我凭什么相信那个商家的 Agent 能够很好地满足我的需求？
嘉宾／韩歆毅｜00:16:45 我觉得这一点我们是要想办法做进去，这一点现在其实大家做的还非常的少。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:50 然后再往后是资金安全，包括反欺诈、风险控制这一系列。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:55 最后是整个的一套基于区块链的可追溯、可审计。
嘉宾／韩歆毅｜00:16:59 也就是说当我们出现错误的时候，
嘉宾／韩歆毅｜00:17:05 它可以让系统让 Agent 自动地去说到底是谁做错。
嘉宾／韩歆毅｜00:17:08 是说用户授权错了，还是我自己的 Agent 没理解清楚，
嘉宾／韩歆毅｜00:17:12 还是我把信息传递错了，或者商家 Agent 的执行有问题。
嘉宾／韩歆毅｜00:17:19 最后一点我觉得最终其实是需要时间让大家建立起不是对于技术本身，
嘉宾／韩歆毅｜00:17:25 而是对于 Agent 帮你执行任务和支付的这件事产生一种信任感和安全感。
嘉宾／韩歆毅｜00:17:31 就像我们有了网络支付以后我们可能花了 10 到 15 年最后大家才比较接受。
嘉宾／韩歆毅｜00:17:34 所以我觉得这个东西也需要时间需要大家的共同努力。
主播／泓君｜00:17:37 听起来是有很多的工作要做的。
主播／泓君｜00:17:43 那我的问题是，万事达卡它如何解决信任与安全的问题呢？
主播／泓君｜00:17:47 比如说当智能体开始代表用户去发起交易啊，
主播／泓君｜00:17:52 但是它怎么证明这件事情确实是经过了用户授权的？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:17:59 这个局面我们其实经历过一次，25 年前，我们为电子商务建立了标准。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:08 我想在座跟我一样头发花白的朋友应该记得，那个时候把自己的银行卡号或者支付凭证输进一家商家的网站。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:13 哎呀，这个心里是非常非常忐忑不安的，感觉很怪。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:19 这是我的钱，但是我根本不知道商家接下来会拿这些信息去做什么。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:29 但是现在没有人担心这种事情了，直接就敲上去就完了。这是为什么呢？因为我们用这么多年向消费者证明了，我们会为他们提供保障。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:38 一旦出了问题，有相应的追索和补救的机制。那么现在我们需要再证明一次，同样的过程要再来一遍。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:48 我们正在把这个标准一件件的立起来。身份证，KYA，就是了解你的智能体，Know Your Agent，还有意图确认。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:18:57 那么接下来要做两件事情，第一件就是让全球成千上万家公司接入这套体系，采用这些标准，遵守这些规则。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:06 第二个就是让消费者相信这套机制确实是有效的，别担心，就算商家或者智能体出了错，我们也会为你提供支持。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:10 真正的卡点并不在技术，而是在于普通消费者。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:17 我们需要让他们发自内心的认为说，没问题，我愿意相信这样的一个智能体，我们一定会走到那一步。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:20 我认为这里面的机会会非常大。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:26 那么从发现直接通道购买它能够带来的好处我觉得是显而易见的。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:30 现在我们真正要做的就是赢得大众的信任。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:33 这也是我今天再次来到这里的原因。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:36 我们坚信这需要一个全球性的解决方案。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:42 今天晚些时候我们将会发布 KYA 的标准，一套在全球任何地方都适用的标准。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:47 而且我坦白讲，我认为中国已经走在世界大多数国家的前面了。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:19:56 中国已经实现了高度数字化的经济，我们有很多东西可以向中国学习，再把这些经验带给世界的其他地区。
主播／泓君｜00:20:05 OK，好，那作为手机，大家是如何去解决这个安全跟信任的问题的？能不能给大家举一两个小例子？
嘉宾／刘作虎｜00:20:10 其实我在内部比较习惯用助理这个角色来打比喻。
嘉宾／刘作虎｜00:20:14 我觉得这个 Agent 时代，手机的 Agent 就是像助理。
嘉宾／刘作虎｜00:20:20 让我的观点来看，我说 Agent 时代最重要也最有挑战的一件事情其实就是信任的问题。
嘉宾／刘作虎｜00:20:25 那这个信任呢，我从另外一个角度，我说我们分两种信任，第一个就是能力的信任。
嘉宾／刘作虎｜00:20:32 就像你说我有个助理，我今天交代一个事情，他能不能做好，他能做什么事，能做多少事。
嘉宾／刘作虎｜00:20:36 我觉得这其实本身就是信任的第一个基础。
嘉宾／刘作虎｜00:20:42 所以在这上面实际上我们是接入了很多的比如第三方的服务，
嘉宾／刘作虎｜00:20:45 其实我们在跟蚂蚁这边战略合作，
嘉宾／刘作虎｜00:20:47 这也是我们当下很重要的一件事情，
嘉宾／刘作虎｜00:20:53 怎么去把蚂蚁生态的很多的服务能够让用户能够被 Agent 所用。
嘉宾／刘作虎｜00:20:55 所以这个是一个能力的问题，
嘉宾／刘作虎｜00:20:57 当然我们还会有很多意图的理解这个加上。
嘉宾／刘作虎｜00:21:02 当你有了这个能力之后，我觉得更重要的一个就是风险的信任。
嘉宾／刘作虎｜00:21:10 就像我说 Agent 未来越来越自主，它这里面就会存在一个矛盾，对用户来讲它感觉越来越不可控。
嘉宾／刘作虎｜00:21:17 所以可能我们要解决的问题并不是让用户相信说 Agent 永远不会犯错，我觉得这个是不可能做的。
嘉宾／刘作虎｜00:21:22 那我们能不能先建立一个说你只要在可控的基础之上，
嘉宾／刘作虎｜00:21:50 他可以帮你完成很多事情，就一定的授权的基础上，那这背后我们要有精确的授权的边界，包括一些可追溯，就类似这些最基础的东西，但是我觉得还有一个很重要的是，就是 Agent 和 Agent 之间的这套协议，我说是个行为规范，我说就跟人跟人是一样的，人就在这个社会里面，我们以前也探讨过，它是个 Agent 的互联网，那这个 Agent 的互联网就像是个社会，那人和人之间它应该有一些约束的东西，
嘉宾／刘作虎｜00:21:54 这个也是个生态的问题，我觉得这也是我们现在面临最大的一个挑战。
嘉宾／刘作虎｜00:22:08 我去年也跟韩总我们也聊这个话题的，我们能不能一起，这个生态一起来建立一套 A2A 的行为规范，保证它是可控的，什么时候要用户要授权，这里面是一个非常复杂的一个体系。
嘉宾／刘作虎｜00:22:19 所以在这里面我觉得手机厂商因为我们做的是一个操作系统，我们更多的是要联合我们的生态怎么去把这套行为规范能够把它建立起来。
嘉宾／刘作虎｜00:22:25 所以我说这个信任，一个是能力信任，还有一个就是风险的信任，我觉得这两件事情挑战都挺大的。
主播／泓君｜00:22:41 对，而且我觉得你提到了一个非常关键的点，就是我们开始在讨论 Agent 交易的时候，大家意识到的是人跟 Agent 之间的交互，但是其实还有 Agent 跟 Agent 的交互，不仅是人跟 Agent,Agent 之间他也得互相信任。
嘉宾／刘作虎｜00:22:55 是的，就像我自己这个 Agent 他要去跟别人 Agent 去自主地工作的时候，我凭什么相信他没有问题，就跟人和人之间也是一样嘛，我教了你的这个信任就很重要，那他跟别人他也是有个信任。
主播／泓君｜00:22:59 然后在安全与信任的问题上，模型层面是怎么做的呢？
主播／泓君｜00:23:03 其实我想到了一个还蛮好玩的，我最近跟模型的安全专家聊的一个例子。
主播／泓君｜00:23:09 我跟那个模型说，假设你帮我订一个周一去健身房的普拉提的课程，
主播／泓君｜00:23:16 然后呢这个 Agent 他发现这个健身房他可能在这个时间段两周以内都订满了。
主播／泓君｜00:23:21 他怎么做呢？他自己写程序，把前面的用户全部删掉了，然后把你给挤进去了。
主播／泓君｜00:23:29 但是这个从整个的模型还有 Agent 它的操作层面上，它可能就是一个价值观还有安全对齐的信号了。
主播／泓君｜00:23:31 靖人这块你们是怎么做的？
嘉宾／周靖人｜00:23:37 对，回到你举的这个例子，其实更重要的是今天你要哪些工作是授权给 Agent。
嘉宾／周靖人｜00:23:46 比如说你让他去订一个普拉提的一个 appointment，他能不能具有同时能够把别人这个删掉的权限。
嘉宾／周靖人｜00:23:48 其实今天把 Agent 看成一个人就好了。
嘉宾／周靖人｜00:23:56 那今天你在让给人一些指令的时候，同时你也会给他一些约束的条件，哪些是你授权他去做的。
嘉宾／周靖人｜00:24:04 那今天去订一个比如说健身的课，他肯定他没有这个权限去修改别人已经建立的一系列的课程。
嘉宾／周靖人｜00:24:12 但在模型测呢，的的确确在安全各个方面有长足的进步，也持续的在这方面有很多的工作要做。
嘉宾／周靖人｜00:24:18 那比较重要的一个例子就今天我们往往会给模型一些强的约束的条件。
嘉宾／周靖人｜00:24:29 这些约束的条件要确保一直他都会要遵循，不是说今天在看了一些其他的材料过后就会影响到他对约束条件的理解。
嘉宾／周靖人｜00:24:34 其实这里面就会需要对各种约束的条件首先要分清楚哪些是今天。
嘉宾／周靖人｜00:24:42 给他的一个限制条件，哪些是今天他要在处理这个任务中间所看到的数据是需要进行处理的。
嘉宾／周靖人｜00:24:50 那有一些信息的处理并不代表他有同等的约束的作用，比如说今天我们让他在一百元以内去做一个事情，
嘉宾／周靖人｜00:24:58 然后可能他看了一个材料说这个不行一定要两百元以外，如果说这个 Agent 他需要去遵循他最开始的一个约束的条件。
嘉宾／周靖人｜00:25:05 这些安全信任其实很重要的是今天 Agent 的执行是需要有一个安全的一个沙箱的机制，
嘉宾／周靖人｜00:25:10 能够避免今天你让他做的事情是 A，他不会去做事情的 B。
嘉宾／周靖人｜00:25:15 那这个都是一个整个 Agent 系统所能够提供的一个安全的执行的环境。
嘉宾／周靖人｜00:25:19 我认为这个问题会逐渐得到很好的解决。
主播／泓君｜00:25:25 这个是模型层面会做的，还是说它需要跟生态合作伙伴一起来做？
嘉宾／周靖人｜00:25:38 其实今天我们讲到的不光光是模型，特别是今天我们讲到的是 Harness 这一层，Agent 执行的环境，包括它的权限的管控，各种的授权，各种的追溯或者说今天的查询等等。
嘉宾／周靖人｜00:25:52 当然这一系列本身如果 Harness 做好，那当然我们今天讲到了 Agent 之间自己的协议等等，这个协议相对来说都比较清晰和简单的，就像人与人之间的达的交道一样，也不会那么的繁琐。
嘉宾／周靖人｜00:26:03 更重要的是今天我们的基建从 Harness 的从 Agent 的这个 Framework 这层要能够有一个比较完善的更加符合于业务场景的安全执行环境。
主播／泓君｜00:26:09 然后其实我们刚刚讲到安全和信任的时候我就意识到这个理念它其实也会出现非常多的创业机会。
主播／泓君｜00:26:13 可能大家面临的每一个问题它都是一个创业机会。
主播／泓君｜00:26:20 那韩总我也想问一下您觉得未来五年或者说在 Agent 爆发的这几年啊。
主播／泓君｜00:26:26 蚂蚁的平台上它可能会长出什么样的新商业跟新的机会出来？
嘉宾／韩歆毅｜00:26:30 第一个我们认为这个流量会从时长变成意图。
嘉宾／韩歆毅｜00:26:33 如果认为从时长变成意图，意图最关键。
嘉宾／韩歆毅｜00:26:37 那我们看到呢，可能今天看到的一个就是个人助理。
嘉宾／韩歆毅｜00:26:41 就像 Pete 刚才讲的，我觉得这条路径现在看来越来越清晰。
嘉宾／韩歆毅｜00:26:45 当然可能不只是手机，很多我们现在看到很多的创业公司，
嘉宾／韩歆毅｜00:26:48 他用 application 的方式也去做个人助理。
嘉宾／韩歆毅｜00:26:54 那个人助理现在大家越来越共识的就是先不说它长成什么样，它可能具备几个特性。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:04 第一个就是它还是要个性化，第二个要有一定的主动性，第三个必须是一个全模态的交互的方式，最后呢可能是一个长时间序列。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:13 第二个呢我们认为是有机会，但是呢可能现在还看不到的其实是商家端的营销的转化。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:27 如果说流量从时长变成意图，那商家的这种营销就会从原来的投流提高转化率，可能变成了如何能够按照用户的个人的意图去解决问题，就更加的精准是服务。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:29 这个是我们看到的一个趋势。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:33 第二个在供给侧我们认为会发生带来很多新的变化。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:36 简单一点讲就是为智力付费。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:39 我们现在其实有很多非常有经验的人，
嘉宾／韩歆毅｜00:27:42 但是他的服务只能基于他自己的经验，
嘉宾／韩歆毅｜00:27:44 没有办法泛化去复制，
嘉宾／韩歆毅｜00:27:46 所以他的 scope 是有限的。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:49 无论是我们小红书上的生活达人，
嘉宾／韩歆毅｜00:27:52 还是我们的医疗服务的这些。
嘉宾／韩歆毅｜00:27:55 如果 AI 大模型能够把供给更多的去扩大化，
嘉宾／韩歆毅｜00:27:58 其实这个里面的新的机会会非常多。
嘉宾／韩歆毅｜00:28:04 那最后呢，其实我们说这个冰山以上，冰山以下呢，如果我们把大模型，把 Agent 想象成一个人，
嘉宾／韩歆毅｜00:28:09 张宏江老师刚才讲的 2030 年的那个经济，Agent 的经济是一个神经元网络。
嘉宾／韩歆毅｜00:28:23 我们现在其实是地球上 70 多亿人，如果想象一下每个人假设有 10 个 Agent，就是 700 亿，人脑有 860 亿个神经元。
嘉宾／韩歆毅｜00:28:26 每个神经元有 3000 个链接。
嘉宾／韩歆毅｜00:28:33 如果说我们今天在经济里面的 Agent 做到一个同样的规模、同样的链接的深度，
嘉宾／韩歆毅｜00:28:38 我相信这个里面的泛化带来的商业机会可能会是巨大的。
嘉宾／韩歆毅｜00:28:42 我们今天可能很难想象，但一定会是一个巨大的商业机会。
主播／泓君｜00:28:43 非常漂亮的回答。
主播／泓君｜00:28:51 未来这个搜索的入口，它可能不再是用户去搜索，而是它是要去买一个东西，它可能直接通过大模型下单。
主播／泓君｜00:29:02 那这也是我个人非常好奇的一个问题啊，就假设我说，现在你去帮我点一杯咖啡，这个模型它到底推荐哪家咖啡店，它是怎么选出来的？
主播／泓君｜00:29:04 靖人能跟大家聊一聊吗？
嘉宾／周靖人｜00:29:23 其实背后仍然是一套流程，就今天他会把这样一个问题拆解成很多个步骤，但不同的系统、不同的 Agent System 的实现的方式可能不一样，但一般一个典型的做法呢，实际上这样一个复杂的任务，Agent System 也会把它 break 成很多的一个步骤，比如说最开始。
嘉宾／周靖人｜00:29:38 类似于今天你在什么样的一个地点，包括你有什么样的一个喜好，能够有哪些候选的咖啡，然后再进行根据你的喜好，再根据当前排队的或者说快递的时间，做成一个优化的一个函数。
嘉宾／周靖人｜00:29:46 虽然说我们今天用 AI 的系统，并不代表以前我们这种搜索推荐的体系就完完全全被颠覆掉了。
嘉宾／周靖人｜00:29:53 其实在一定程度上，以前搜索推荐做的这样一系列东西它也是一个模型，只不过是一个相对比较简单的模型。
嘉宾／周靖人｜00:30:00 所以今天我们换成大模型过后，在这方面也是需要在已有的流程上面去做优化。
嘉宾／周靖人｜00:30:09 只不过今天的这个流程更加的模糊了，就不像以前有显性式的或者说多个步骤给了大家看到了中间的执行的过程。
嘉宾／周靖人｜00:30:20 那今天可能往往会把过程简单化，甚至也不会给你看到很多的选择能够帮助你直接去更有效更方便地完成这样一个任务。
嘉宾／周靖人｜00:30:26 但其实背后的所谓优化的这个目标、优化的逻辑仍然是在的。
嘉宾／周靖人｜00:30:36 但如果说不管是今天我们讲的商业还是用户的喜好等等，其实在理解了背后的商业本身模型的实现的逻辑过后，仍然是可以有规律可循的。
主播／泓君｜00:30:49 那我们说手机终端它未来的机会在哪里？刚刚其实韩总提了一个很有意思的点，他说就是未来可能是个人助理他会非常的理解你，他是不是也可能会成为一个 Super App。
主播／泓君｜00:30:54 同时手机它其实是非常容易一下去唤醒这个个人助理的。
主播／泓君｜00:31:05 但是我们也看到终端其实也在发生变化，比如说过去几年是智能眼镜，现在还有很多的智能耳机也出来了，因为人跟 Agent 可以用自然语言来交互。
主播／泓君｜00:31:09 对，所以我很想听一下 Pete 你对手机的这一块的思考。
嘉宾／刘作虎｜00:31:19 这个首先有一个我一直坚定的一个观点，不是因为我做手机所以我这个观点，但说出来可能很多人会觉得我是有屁股决定的。
嘉宾／刘作虎｜00:31:25 我一直跟我们同事讲，我说未来 20 年手机依然还是用户最核心的个人设备。
嘉宾／刘作虎｜00:31:33 手机做一个最重要的个人设备，那它天然的是一个用户离它最近的一个个人的 Agent。
嘉宾／刘作虎｜00:31:41 就以前大家说手机是个流量的入口，那大家今天都聊到了这个意图，其实未来你可以说手机它是个意图的入口。
嘉宾／刘作虎｜00:31:47 以前可能大家更多的想怎么去曝光、投流这种，我觉得这个会成为过去。
嘉宾／刘作虎｜00:31:59 未来更多的大家去思考的是你凭什么让这个 Agent 值得信任，这个是我们每一个商家或者是每一个做 Agent 都需要去考虑的最核心的问题。
嘉宾／刘作虎｜00:32:02 重点就是你要让你的 Agent 变得可信赖。
嘉宾／刘作虎｜00:32:06 那我们以前呢，我们做的更多是手机怎么更好用。
嘉宾／刘作虎｜00:32:11 那对我们做的 Agent 的 OS 来讲，未来做的更多是怎么让这个系统值得托付。
嘉宾／刘作虎｜00:32:19 就跟二十多年前淘宝，它让购物变得很方便，体验很好，带动了整个消费的经济。
嘉宾／刘作虎｜00:32:29 如果展望未来，如果它变成一个更加主动、个性的 Agent 的 OS，它甚至都不是用户的意图发起，而是主动地去给用户提供服务。
嘉宾／刘作虎｜00:32:42 这个商业机会是巨大的，那对我们手机厂商来讲，核心还是做好这个意图的理解，怎么去做好一个 Personal Agent，怎么去能够让用户觉得可以值得托付。
主播／泓君｜00:32:52 Jorn，你觉得智能体支付最大的挑战是什么？是技术、协议还是商业、生态或者是信任？
嘉宾／Jorn Lambert｜00:32:59 首先我同意韩歆毅的看法，未来究竟会变成什么样子，真的是很难预测。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:07 与其试图预测未来，不如先把这个轨道给铺好，让其他人能够在它之上来创新。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:13 我们现在最兴奋的一件事情就是刚才刘作虎提出的
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:19 智能体对智能体的商业，这个要求我们彻底来重新思考整个体系应该如何去构建。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:30 你想啊，今天一个智能体它没有银行卡，也没有支付宝这样的支付账户，它需要一种完全不同的凭证，而且这套凭证是带权限的。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:40 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。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:47 那么这套体系很可能要基于区块链来搭建，而且它必须快得跟机器一样。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:33:56 海量的微交易然后眨眼之间就能够完成那种。这个我觉得是需要完全不同的解决方案，也需要完全不同的系统。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:34:09 所以我们的工作就是要把这样的基础设施给建起来。至于创新者，他们会在此基础上来创造新的商业模式，最终推动整个经济的加速增长。
主播／泓君｜00:34:27 谢谢。
嘉宾／韩歆毅｜00:34:29 我觉得两百块吧。
嘉宾／Jorn Lambert｜00:34:46 明年能够到什么程度我到现在还说不准啊，但是我们最终一定会走到这样的一个阶段，就是说我愿意让智能体替我去花的钱会和我今天自己花的钱一样多，因为到那个时候我已经信得过这套系统。
嘉宾／刘作虎｜00:34:51 如果有支付宝托底的话，一千元以内也是没问题的。
嘉宾／韩歆毅｜00:34:54 你敢付，我敢赔。
嘉宾／刘作虎｜00:34:56 可以，我觉得这是没问题。
嘉宾／周靖人｜00:35:01 只要我们把安全的执行各个方面的问题解决，其实这是没有上限的。
主播／泓君｜00:35:06 好的，那我们的金额今天越来越大，看起来我们的 Agent 的经济是非常有希望的。
主播／泓君｜00:35:10 那谢谢我们台上的四位嘉宾，感谢大家的分享，谢谢。
主播／泓君｜00:35:16 好了，那这些就是我们现场的讨论了。
主播／泓君｜00:35:22 那天在现场还有张宏江老师、王梦迪教授以及陆朝阳量子计算的演讲。
主播／泓君｜00:35:23 听完以后收获很多啊。
主播／泓君｜00:35:29 而且也见到了很多硅谷 101 的听众，对我来说是非常愉快，也很有收获的一天。
主播／泓君｜00:35:33 当天下午我也主持了一场 Token 经济学的论坛。
主播／泓君｜00:35:38 那一些视频的切片我们也会放在我们的微信号还有小红书上。
主播／泓君｜00:35:40 我是泓君，感谢大家的关注。
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