本月稍早，Block、Anthropic 和 OpenAI 與 Linux 基金會合作，宣布成立代理式 AI 基金會（AAIF），匯集各自公司的貢獻，並獲得其他 AI 領導者的支持，以建立代理式 AI 的開放標準。雖然仍屬早期，但這代表在改善金融科技互通性上邁出了有意義的一步。如果業界擁抱這個方向，我們就能建立一個生態系，讓代理可以從更豐富的資料中學習、存取統一的介面，並帶來加成而非碎片化的效益。如果我們不這麼做，就可能重現過去數十年來阻礙創新的孤立架構，只不過這次配上更強大的技術。
孤立環境中代理式 AI 的限制
金融科技向來透過專有堆疊成長。那種模式過去可行，但代理式 AI 暴露了其限制。代理需要持續存取來自多個系統的脈絡、行動表面和訊號。
當每家機構以不同方式架構交易、身分、風險指標和商家資料時，代理式 AI 便會遭遇嚴重障礙。碎片化的資料削弱了代理推理或採取果斷行動的能力。整合摩擦拖慢了部署速度並增加工程成本。供應商鎖定迫使公司選擇效果較差的工具，只因為它們符合現有架構，更糟的是，這會創造出更多孤島，進一步加劇問題。
代理式 AI 只有在能夠觀察、決策並在相連系統間行動時才能成功。孤立的環境會削弱這三種能力。
為什麼開放標準能改變一切
開放標準（共享的綱要、定義與協定）所做的遠不僅是簡化整合。它們為可擴展且可互通代理行為奠定了基礎。
在代理能夠跨系統推理或代表使用者行動之前，這些系統必須使用相同的語言。以模型上下文協定（MCP）為例，這是一個開放標準，讓 AI 系統能與真實世界的工具和資料互動。在短短一年內，MCP 已在各產業獲得越來越多的採用，包括金融科技與商務公司。Block 透過 goose 建立了 MCP 的第一個參考實作，也是該協定的早期貢獻者。Stripe 建立了 MCP 支援，讓代理能夠存取付款資料、建立結帳階段並管理訂閱。Square 為其支付、目錄和客戶 API 發布了 MCP 伺服器。Shopify 為其商務平台推出了 MCP 整合。這些範例說明了市場對互通性的真實興趣。
接下來十年的金融科技，將由那些明白代理式 AI 並非單一產品的公司來定義。它是一個跨系統推理、行動與協作的平台。只有當業界同意平台運行的軌道時，平台才能擴展。
AAIF 代表了重要的第一步，但這只是開始。要釋放代理式 AI 的全部潛力，金融科技必須參與其中。我們需要專門為金融原語設計的開放資料綱要：商家、交易、身分、風險訊號和支付流程。一些商務和支付協定已經存在，且更多正在被提出，但它們仍需要業界廣泛的認同與合作，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一起擴展。我們還需要金融科技領導者積極參與定義並維護這些標準的產業團體，而不僅僅是被動觀察。
這並不意味著要放棄差異化。最強大的公司將在體驗、風險管理和智慧上實現差異化，而非在專有的基礎設施上。網際網路的歷史顯示，強大的基礎設施可以擴大機會而非減少機會。代理式 AI 提供了一個再次實現此目標的機會。
關於作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的開源部門主管。在 Block，Manik 曾領導 Square 和 Cash App 的工程團隊。加入 Block 之前，Manik 是 Red Hat 的資深工程師。他是 Infinispan 專案的創始人兼首席工程師，也是 JBoss Data Grid 的平台架構師。Manik 專精於 AI、分散式與容錯系統，以及 JVM 的效能調校。Manik 是開源開發方法、精神與協作流程的堅定支持者，自初次接觸運算以來便一直參與開源領域。
開放標準將解鎖自主AI在金融科技領域的下一個突破
_Manik Surtani 是 Block 的開源部門主管。**
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2025 年，AI 代理 改變了金融科技公司的內部運作方式，在極少人為指導下自動化複雜工作流程並跨工具協調。到了 2026 年，我們將會看到越來越多此類代理功能直接提供給客戶。但這個產業面臨一個選擇。今日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資料格式與 API。客戶要嘛選擇只能在孤立系統內運作的代理，要嘛我們可以集體邁向開放標準，讓代理能夠在更廣泛的金融情境中運作。
本月稍早，Block、Anthropic 和 OpenAI 與 Linux 基金會合作，宣布成立代理式 AI 基金會（AAIF），匯集各自公司的貢獻，並獲得其他 AI 領導者的支持，以建立代理式 AI 的開放標準。雖然仍屬早期，但這代表在改善金融科技互通性上邁出了有意義的一步。如果業界擁抱這個方向，我們就能建立一個生態系，讓代理可以從更豐富的資料中學習、存取統一的介面，並帶來加成而非碎片化的效益。如果我們不這麼做，就可能重現過去數十年來阻礙創新的孤立架構，只不過這次配上更強大的技術。
孤立環境中代理式 AI 的限制
金融科技向來透過專有堆疊成長。那種模式過去可行，但代理式 AI 暴露了其限制。代理需要持續存取來自多個系統的脈絡、行動表面和訊號。
當每家機構以不同方式架構交易、身分、風險指標和商家資料時，代理式 AI 便會遭遇嚴重障礙。碎片化的資料削弱了代理推理或採取果斷行動的能力。整合摩擦拖慢了部署速度並增加工程成本。供應商鎖定迫使公司選擇效果較差的工具，只因為它們符合現有架構，更糟的是，這會創造出更多孤島，進一步加劇問題。
代理式 AI 只有在能夠觀察、決策並在相連系統間行動時才能成功。孤立的環境會削弱這三種能力。
為什麼開放標準能改變一切
開放標準（共享的綱要、定義與協定）所做的遠不僅是簡化整合。它們為可擴展且可互通代理行為奠定了基礎。
在代理能夠跨系統推理或代表使用者行動之前，這些系統必須使用相同的語言。以模型上下文協定（MCP）為例，這是一個開放標準，讓 AI 系統能與真實世界的工具和資料互動。在短短一年內，MCP 已在各產業獲得越來越多的採用，包括金融科技與商務公司。Block 透過 goose 建立了 MCP 的第一個參考實作，也是該協定的早期貢獻者。Stripe 建立了 MCP 支援，讓代理能夠存取付款資料、建立結帳階段並管理訂閱。Square 為其支付、目錄和客戶 API 發布了 MCP 伺服器。Shopify 為其商務平台推出了 MCP 整合。這些範例說明了市場對互通性的真實興趣。
有了可互通的協定，代理能以更豐富的脈絡理解來解讀資料。相反地，碎片化限制了代理所依賴的訊號品質。
將此與開放銀行相比。開放銀行在全球（尤其在美國）花了多年時間才取得進展，因為它要求機構承擔繁重的工作：建立新的 API、確保合規、協調監管機構。進展依賴於監管壓力，即便如此，採用速度仍然緩慢且不平均。在兩種情況下，客戶都能從更好的互通性中受益。而對於代理式 AI，公司可能還有一個額外的誘因：代理可以幫助橋接或翻譯不同系統，降低整合負擔，使開放標準具有商業吸引力，而非僅是為了合規。
下一代代理式 AI 將由專業化代理共同協作。一個代理可能擅長文件分類，另一個擅長詐欺偵測，另一個則擅長現金流預測。可預測的介面和共享的協定可以幫助這些代理發現服務、委派任務並協調工作流程，而無需脆弱的客製程式碼。
一旦代理能夠在金融平台間流暢移動，互通性的真正力量就會顯現。目前，每一項金融服務都各自為政。你的薪資系統不會與你的企業銀行應用程式對話。你的費用管理工具無法與你的會計軟體協調。你的支付處理商對你的現金流預測一無所知。有了開放標準，代理可以協調所有這些系統。它們可以自動核對費用，從公司卡提取資料，與會計系統中的發票比對，並即時更新預算預測。它們可以協調跨多個平台的付款時間，確保你在現金流充裕時支付供應商，並在資金緊張時延後付款。它們可以將一個平台上的核保資料連接到另一個平台的風險評估，讓你不必反覆填寫相同資訊。價值在於連接那些原本並非設計為可互通的系統。
小型金融科技公司也同樣受益。開放標準透過讓新進者能夠將其代理連接到銀行和支付處理商，而無需昂貴的工程項目，從而創造了公平的競爭環境。它們可以在洞察力和體驗上競爭，而非在整合預算上。
建立軌道，而非高牆
接下來十年的金融科技，將由那些明白代理式 AI 並非單一產品的公司來定義。它是一個跨系統推理、行動與協作的平台。只有當業界同意平台運行的軌道時，平台才能擴展。
AAIF 代表了重要的第一步，但這只是開始。要釋放代理式 AI 的全部潛力，金融科技必須參與其中。我們需要專門為金融原語設計的開放資料綱要：商家、交易、身分、風險訊號和支付流程。一些商務和支付協定已經存在，且更多正在被提出，但它們仍需要業界廣泛的認同與合作，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一起擴展。我們還需要金融科技領導者積極參與定義並維護這些標準的產業團體，而不僅僅是被動觀察。
這並不意味著要放棄差異化。最強大的公司將在體驗、風險管理和智慧上實現差異化，而非在專有的基礎設施上。網際網路的歷史顯示，強大的基礎設施可以擴大機會而非減少機會。代理式 AI 提供了一個再次實現此目標的機會。
關於作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的開源部門主管。在 Block，Manik 曾領導 Square 和 Cash App 的工程團隊。加入 Block 之前，Manik 是 Red Hat 的資深工程師。他是 Infinispan 專案的創始人兼首席工程師，也是 JBoss Data Grid 的平台架構師。Manik 專精於 AI、分散式與容錯系統，以及 JVM 的效能調校。Manik 是開源開發方法、精神與協作流程的堅定支持者，自初次接觸運算以來便一直參與開源領域。