開放標準將解鎖代理式人工智慧在金融科技領域的下一個突破

Manik Surtani 是 Block 的開源部門負責人。

發現頂尖金融科技新聞和活動！

訂閱 FinTech Weekly 的新聞通訊

由 JP Morgan、Coinbase、Blackrock、Klarna 等高管閱讀

在 2025 年，AI 代理人 改變了金融科技的內部運作方式，自動化複雜的工作流程，並在最小人力指導下協調各種工具。到 2026 年，我們將看到越來越多這些代理功能直接提供給客戶。但行業面臨選擇。當今的金融科技生態系統深度碎片化。每個支付處理商、貸款機構、銀行和平台都有自己的數據格式和 API。客戶可以獲得僅在孤立系統內運作的代理，或者我們可以共同朝著開放標準的方向邁進，使代理能夠在更廣泛的金融環境中運作。

本月早些時候，Block、Anthropic 和 OpenAI 與 Linux 基金會合作，宣布成立代理 AI 基金會 (AAIF)，集合各自公司的貢獻，並獲得其他 AI 領導者的支持，以建立代理 AI 的開放標準。雖然還處於早期階段，但這代表了改善金融科技互操作性的一個重要步驟。如果行業接受這一方向，我們可以建立一個生態系統，使代理能夠從更豐富的數據中學習，訪問統一的接口，並提供相互增強而非碎片化的好處。如果不這樣做，我們將面臨重建同樣的孤立架構的風險，這在幾十年來已經減緩了創新，而這次將面臨更強大的技術。

孤立中的代理 AI 的限制

金融科技歷來是通過專有堆棧增長的。這種模式在過去有效，但代理 AI 揭示了其局限性。代理需要持續訪問多個系統的上下文、行動表面和信號。

當每個機構以不同方式結構交易、身份、風險指標和商戶資料時，代理 AI 會遇到嚴重障礙。碎片化數據削弱了代理推理或採取自信行動的能力。集成摩擦減慢了部署速度並增加了工程成本。供應商鎖定迫使公司選擇較不有效的工具，僅僅因為它們適合現有架構，或者更糟的是，創建自己的孤立系統，這只會加劇問題。

當代理可以觀察、決策和在連接的系統中行動時，代理 AI 才會成功。孤立的環境削弱了這三種能力。

為什麼開放標準改變一切

開放標準（共享的架構、定義和協議）不僅僅是簡化集成。它們為可擴展和互操作的代理行為創造了基礎。

在代理能夠跨系統推理或代表用戶行動之前，這些系統必須講同一種語言。考慮一下模型上下文協議 (MCP)，這是一個開放標準，使 AI 系統能夠與現實世界的工具和數據互動。在大約一年內，MCP 在包括金融科技和商業公司在內的行業中得到了越來越多的採用。Block 為 MCP 建立了第一個參考實現，並且是該協議的早期貢獻者。Stripe 建立了 MCP 支持，使代理能夠訪問支付數據、創建結帳會話和管理訂閱。Square 為其支付、目錄和客戶 API 發布了 MCP 伺服器。Shopify 為其商業平台推出了 MCP 集成。這些例子展示了市場對互操作性的真正興趣。

通過互操作的協議，代理可以以更高的上下文理解來解釋數據。相比之下，碎片化限制了代理依賴的信號質量。

與開放銀行形成對比。開放銀行在全球進展了多年（特別是在美國），因為它要求機構進行繁重的工作：構建新的 API、確保合規、協調監管機構。進展取決於監管壓力，即便如此，採用速度仍然緩慢且不均勻。在這兩種情況下，客戶都能從更好的互操作性中受益。對於代理 AI 來說，公司可能有額外的激勵：代理可以幫助橋接或翻譯系統之間的差距，降低集成負擔，讓開放標準在商業上更具吸引力，而不僅僅是合規驅動。

下一代的代理 AI 將由協作的專門代理組成。一個代理可能擅長文檔分類，另一個擅長欺詐檢測，還有一個擅長現金流預測。可預測的接口和共享的協議可以幫助這些代理發現服務、委派任務，並協調工作流程，而無需脆弱的自定義代碼。

一旦代理能夠在金融平台之間流暢移動，互操作性的真正力量就會顯現出來。現在，每個金融服務都是孤立運作的。你的薪資系統無法與你的商業銀行應用程序對話。你的費用管理工具無法與你的會計軟件協調。你的支付處理商對你的現金流預測沒有可見性。通過開放標準，代理可以在所有這些方面進行協調。它們可以通過從你的公司信用卡提取數據，自動對賬費用，將其與會計系統中的發票匹配，並實時更新你的預算預測。它們可以在多個平台之間協調支付時間，確保在現金流充足時支付供應商，而在緊張時延遲支付。它們可以將一個平台的承保數據與另一個平台的風險評估相連接，這樣你就不必重複填寫相同的信息。價值在於連接那些最初並未設計為互操作的系統。

較小的金融科技公司也能受益。開放標準通過允許新進者將其代理連接到銀行和處理器，消除了昂貴的工程項目，從而平衡了競爭環境。它們可以在見解和經驗上競爭，而不是在集成預算上。

構建鐵軌，而不是牆壁

未來十年的金融科技將由那些理解代理 AI 不是單一產品的公司所定義。它是一個跨系統推理、行動和協作的平台。只有當行業就其運行的鐵軌達成共識時，平台才會擴展。

AAIF 代表了一個重要的第一步，但這僅僅是開始。為了釋放代理 AI 的全部潛力，金融科技需要參與進來。我們需要專門設計的開放數據架構，以滿足金融基本元素的需求：商戶、交易、身份、風險信號和支付流程。一些商業和支付協議已經存在，還有更多正在被提議，但它們仍然需要全行業的認可和合作，才能成為真正的標準，而不是孤立的實現。我們需要共享的安全和治理框架，以便信任可以隨著創新而擴展。我們還需要金融科技領導者積極參與定義和維護這些標準的行業組織，而不僅僅是被動觀察。

這並不意味著放棄差異化。最強大的公司將在體驗、風險管理和智能方面實現差異化，而不是在專有的基礎設施上。互聯網的歷史表明，強大的基礎設施可以擴大機會，而不是減少機會。代理 AI 提供了一次再次實現的機會。

關於作者

Manik Surtani 是 Block, Inc. 的開源部門負責人。在 Block 工作期間，Manik 曾在 Square 和 Cash App 領導工程團隊。在加入 Block 之前，Manik 曾擔任 Red Hat 的資深工程師。他是 Infinispan 項目的創始人和首席工程師，並且是 JBoss Data Grid 的平台架構師。Manik 擁有 AI、分佈式和容錯系統以及 JVM 性能調優的背景。Manik 是開源開發方法論、理念和協作過程的堅定支持者，自他第一次進入計算領域以來一直參與開源。