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），匯聚各自公司的貢獻，並得到其他 AI 領導者的支持，旨在建立代理 AI 的開放標準。雖然仍處於早期階段，但這是朝著改善金融科技互操作性的重要一步。如果行業接受這一方向，我們可以建立一個代理能從更豐富的數據中學習、訪問協調的界面，並帶來累積而非碎片化利益的生態系統。如果不這樣做，我們可能會重蹈數十年來阻礙創新的孤島架構覆轍，只不過這次技術更強大。
代理 AI 在孤島中的限制
金融科技歷來依賴專有技術堆疊成長。這種模式過去有效，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、操作界面和信號。
當每個機構在交易、身份、風險指標和商戶資料的結構上都不同時，代理 AI 就會遇到嚴重障礙。碎片化的數據削弱了代理的推理能力或自信行動。整合阻力延緩部署並增加工程成本。供應商鎖定迫使公司選擇效果較差的工具，僅因它們符合現有架構，或更糟的是，建立自己的孤島，進一步加劇問題。
未來十年的金融科技將由理解代理 AI 不是單一產品，而是跨系統推理、行動與協作的平台的公司所定義。平台只有在行業達成共識的軌道上才能擴展。
AAIF 代表重要的第一步，但僅僅是開始。為了釋放代理 AI 的全部潛力，金融科技必須積極參與。我們需要專為金融原語設計的開放數據架構：商戶、交易、身份、風險信號和支付流程。一些商務和支付協議已經存在，更多正在提出，但仍需行業範圍內的共識與合作，才能成為真正的標準，而非孤立的實作。我們需要共享的安全與治理框架，以便信任能隨著創新擴展。我們還需要金融科技領袖積極參與行業團體，定義並維護這些標準，而非被動觀察。
這並不意味著放棄差異化。最強的公司將在體驗、風險管理和智慧方面差異化，而非在專有的基礎設施。 互联网的歷史證明，強大的基礎設施能擴展機會而非縮減。代理 AI 提供了再次實現這一點的機會。
關於作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的開源負責人。在 Block，Manik 曾領導 Square 和 Cash App 的工程團隊。在加入 Block 之前，Manik 是 Red Hat 的資深工程師。他是 Infinispan 項目和平台的創始人及主要工程師，也是 JBoss Data Grid 的平台架構師。Manik 在 AI、分散式與容錯系統，以及 JVM 性能調優方面具有背景。Manik 是開源開發方法論、精神和協作流程的堅定支持者，自首次涉足計算領域以來一直活躍於開源社群。
開放標準將解鎖代理式人工智慧在金融科技領域的下一次突破
Manik Surtani 是 Block 的開源負責人。
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由摩根大通、Coinbase、貝萊德、Klarna 等高管閱讀
在 2025 年，AI 代理徹底改變金融科技的內部運作，自動化複雜的工作流程並在工具間協調，幾乎不需人類指導。在 2026 年，我們將看到越來越多這些代理功能直接提供給客戶。但行業面臨一個選擇。當前的金融科技生態系統高度碎片化。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，或我們可以共同朝向開放標準邁進，使代理能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），匯聚各自公司的貢獻，並得到其他 AI 領導者的支持，旨在建立代理 AI 的開放標準。雖然仍處於早期階段，但這是朝著改善金融科技互操作性的重要一步。如果行業接受這一方向，我們可以建立一個代理能從更豐富的數據中學習、訪問協調的界面，並帶來累積而非碎片化利益的生態系統。如果不這樣做，我們可能會重蹈數十年來阻礙創新的孤島架構覆轍，只不過這次技術更強大。
代理 AI 在孤島中的限制
金融科技歷來依賴專有技術堆疊成長。這種模式過去有效，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、操作界面和信號。
當每個機構在交易、身份、風險指標和商戶資料的結構上都不同時，代理 AI 就會遇到嚴重障礙。碎片化的數據削弱了代理的推理能力或自信行動。整合阻力延緩部署並增加工程成本。供應商鎖定迫使公司選擇效果較差的工具，僅因它們符合現有架構，或更糟的是，建立自己的孤島，進一步加劇問題。
當代理能在連接的系統中觀察、決策和行動時，才會成功。孤島環境削弱了這三個能力。
為何開放標準改變一切
開放標準（共享架構、定義和協議）不僅簡化整合，更為可擴展和互操作的代理行為奠定基礎。
在代理能跨系統推理或代表用戶行動之前，這些系統必須使用相同的語言。以模型上下文協議（MCP）為例，這是一個開放標準，賦予 AI 系統與現實工具和數據互動的能力。在短短一年內，MCP 在金融科技和商務公司中逐漸普及。Block 使用 goose 建立了 MCP 的第一個參考實現，並早期貢獻了該協議。Stripe 支援 MCP 以讓代理存取支付數據、建立結帳會話和管理訂閱。Square 發布了 MCP 伺服器，用於其支付、目錄和客戶 API。Shopify 推出 MCP 集成，應用於其商務平台。這些例子展現了市場對互操作性的真實興趣。
有了互操作協議，代理能更好地理解數據的上下文。相反，碎片化限制了代理依賴的信號質量。
與此相比，開放銀行已花費多年時間在全球推進（尤其在美國），因為這需要機構承擔繁重的工作：建立新 API、確保合規、協調監管。進展依賴監管壓力，即使如此，採用速度仍緩慢且不均。兩者都讓客戶受益於更好的互操作性。有了代理 AI，公司可能會有額外動力：代理可以幫助橋接或翻譯系統間的資訊，降低整合負擔，使開放標準具有商業吸引力，而不僅僅是合規驅動。
下一代代理 AI 將由專門的代理協作組成。一個代理可能擅長文件分類，另一個擅長詐騙偵測，另一個則專注於現金流預測。預設的界面和共享協議能幫助這些代理發現服務、委派任務，並協調工作流程，無需脆弱的自訂程式碼。
一旦代理能在金融平台間流暢移動，互操作性的真正力量就會展現。目前，每個金融服務都在孤立運作。你的薪資系統不與你的商業銀行應用對話。你的費用管理工具無法與會計軟體協調。你的支付處理商無法掌握你的現金流預測。有了開放標準，代理可以跨越這些系統協調運作。它們可以自動對帳，從企業卡拉取數據，與會計系統中的發票匹配，並實時更新預算預測。它們可以協調多平台的支付時機，確保在現金流充裕時支付供應商，在緊張時推遲。它們可以將一個平台的承保數據連接到另一個平台的風險評估，避免重複填寫相同資料。價值在於連接原本未設計為互操作的系統。
較小的金融科技公司也能受益。開放標準平衡競爭，讓新進者能將代理連接到銀行和處理商，而無需昂貴的工程項目。他們可以在洞察力和經驗上競爭，而非在整合預算上。
建立軌道，而非牆壁
未來十年的金融科技將由理解代理 AI 不是單一產品，而是跨系統推理、行動與協作的平台的公司所定義。平台只有在行業達成共識的軌道上才能擴展。
AAIF 代表重要的第一步，但僅僅是開始。為了釋放代理 AI 的全部潛力，金融科技必須積極參與。我們需要專為金融原語設計的開放數據架構：商戶、交易、身份、風險信號和支付流程。一些商務和支付協議已經存在，更多正在提出，但仍需行業範圍內的共識與合作，才能成為真正的標準，而非孤立的實作。我們需要共享的安全與治理框架，以便信任能隨著創新擴展。我們還需要金融科技領袖積極參與行業團體，定義並維護這些標準，而非被動觀察。
這並不意味著放棄差異化。最強的公司將在體驗、風險管理和智慧方面差異化，而非在專有的基礎設施。 互联网的歷史證明，強大的基礎設施能擴展機會而非縮減。代理 AI 提供了再次實現這一點的機會。
關於作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的開源負責人。在 Block，Manik 曾領導 Square 和 Cash App 的工程團隊。在加入 Block 之前，Manik 是 Red Hat 的資深工程師。他是 Infinispan 項目和平台的創始人及主要工程師，也是 JBoss Data Grid 的平台架構師。Manik 在 AI、分散式與容錯系統，以及 JVM 性能調優方面具有背景。Manik 是開源開發方法論、精神和協作流程的堅定支持者，自首次涉足計算領域以來一直活躍於開源社群。