本月早些时候，Block、Anthropic 和 OpenAI 与 Linux Foundation 合作宣布成立代理化 AI 基金会（Agentic AI Foundation，AAIF）。该举措汇聚了三家公司各自的贡献，并得到其他 AI 领军者的支持，以建立代理化 AI 的开放标准。尽管仍处于早期阶段，但这确实是朝着提升金融科技互操作性的一个重要步骤。如果行业拥抱这一方向，我们就能构建一个生态系统：代理可以从更丰富的数据中学习，访问统一的接口，并带来“越用越强”的复利收益，而不是不断进一步碎片化。若我们不这么做，就有可能在更强大的技术加持下，重现那些已经在几十年里拖慢创新的同样“信息孤岛式”架构风险。
代理化 AI 在信息孤岛中的局限
金融科技历来通过专有技术栈实现增长。这种模式在过去是有效的，但代理化 AI 暴露了它的局限。代理需要在多个系统之间获得一致的上下文、操作入口和信号。
当每家机构对交易、身份、风险指标以及商户画像的结构方式都不尽相同时，代理化 AI 就会遭遇严重障碍。碎片化的数据会削弱代理进行推理或采取有把握行动的能力。集成摩擦会延缓部署并增加工程成本。供应商锁定会迫使企业只能选择较不有效的工具——只是因为它们与现有架构匹配；更糟的是，企业还可能自建新的孤岛，从而进一步加剧问题。
未来十年的金融科技将由那些理解代理化 AI 并非单一产品的公司所定义。它是一套用于跨系统推理、行动与协作的平台。只有当行业就它们运行的“轨道”达成一致时，平台才能实现规模化。
AAIF 是迈出的一步，但只是开始。要释放代理化 AI 的全部潜力，金融科技需要加入其中。我们需要专门为金融原语设计的开放数据模式：商户、交易、身份、风险信号以及支付流程。部分电商与支付协议已经存在，还有更多正在被提出，但要把它们变成真正的标准，而不是彼此隔离的实现方式，就仍然需要全行业的认可与协作。我们需要共享的安全与治理框架，让信任能够随着创新共同扩展。并且我们需要金融科技领军人物在定义并维护这些标准的行业组织中积极参与，而不仅仅是被动观察。
这并不意味着放弃差异化。最强的公司会在体验、风险管理和智能能力方面实现差异化，而不是在专有的“管道”层面。互联网的历史表明，强大的基础设施能够扩大机会，而不是缩小机会。代理化 AI 也提供了再次做到这一点的机会。
关于作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的开源负责人。在 Block，Manik 之前曾领导 Square 和 Cash App 的工程团队。加入 Block 之前，Manik 曾在 Red Hat 担任资深工程师。他是 Infinispan 项目的创始人兼首席工程师，并担任 JBoss Data Grid 的平台架构师。Manik 具有 AI、分布式以及容错系统方面的背景，并且擅长对 JVM 进行性能调优。Manik 是开源开发方法论、理念与协作流程的坚定倡导者，自他第一次涉足计算领域以来就一直参与开源。
开放标准将释放代理式 AI 在金融科技领域的下一次突破
Manik Surtani 是 Block 的开源负责人。
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在 2025 年，AI 代理改变了金融科技在内部的运作方式：通过最少的人为指令来自动化复杂工作流，并协调跨工具的流程。到 2026 年，我们将看到越来越多这类代理化功能直接面向客户提供。但行业面临一个选择。如今的金融科技生态系统高度碎片化。每一家支付处理商、贷款机构、银行和平台都有自己的数据格式和 API。客户要么获得只能在彼此隔离的系统内工作的代理；要么我们可以共同迈向开放标准，让代理能够在更广泛的金融场景中运行。
本月早些时候，Block、Anthropic 和 OpenAI 与 Linux Foundation 合作宣布成立代理化 AI 基金会（Agentic AI Foundation，AAIF）。该举措汇聚了三家公司各自的贡献，并得到其他 AI 领军者的支持，以建立代理化 AI 的开放标准。尽管仍处于早期阶段，但这确实是朝着提升金融科技互操作性的一个重要步骤。如果行业拥抱这一方向，我们就能构建一个生态系统：代理可以从更丰富的数据中学习，访问统一的接口，并带来“越用越强”的复利收益，而不是不断进一步碎片化。若我们不这么做，就有可能在更强大的技术加持下，重现那些已经在几十年里拖慢创新的同样“信息孤岛式”架构风险。
代理化 AI 在信息孤岛中的局限
金融科技历来通过专有技术栈实现增长。这种模式在过去是有效的，但代理化 AI 暴露了它的局限。代理需要在多个系统之间获得一致的上下文、操作入口和信号。
当每家机构对交易、身份、风险指标以及商户画像的结构方式都不尽相同时，代理化 AI 就会遭遇严重障碍。碎片化的数据会削弱代理进行推理或采取有把握行动的能力。集成摩擦会延缓部署并增加工程成本。供应商锁定会迫使企业只能选择较不有效的工具——只是因为它们与现有架构匹配；更糟的是，企业还可能自建新的孤岛，从而进一步加剧问题。
当代理能够在连接的系统之间进行观察、决策和行动时，它就能取得成功。孤岛化的环境会削弱这三项能力。
为什么开放标准会改变一切
开放标准（共享的模式、定义和协议）带来的不只是简化集成。它们为可扩展且可互操作的代理化行为奠定了基础。
在代理能够跨系统推理，或代表用户采取行动之前，这些系统必须使用同一种语言。举例来说，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放标准，它让 AI 系统能够与现实世界中的工具和数据进行交互。仅在大约一年内，MCP 就在多个行业加速采用，包括金融科技和电商公司。Block 使用 goose 为 MCP 构建了第一个参考实现，并且是该协议本身的早期贡献者。Stripe 构建了 MCP 支持，使代理能够访问支付数据、创建结算会话，并管理订阅。Square 发布了用于其支付、商品目录和客户 API 的 MCP 服务器。Shopify 为其电商平台推出了 MCP 集成。这些例子都说明了市场对互操作性确实存在真实兴趣。
借助可互操作的协议，代理能够以更强的语境理解来解读数据。相反，碎片化会限制代理所依赖信号的质量。
与之对比开放银行。开放银行在全球范围内（尤其在美国）推进了多年才取得进展，这是因为它要求机构完成大量“重活”：构建新的 API、确保合规、并协调跨监管机构的工作。进展依赖监管压力，即便如此，采用也仍然缓慢且参差不齐。在这两种情况下，客户都会从更好的互操作性中受益。对于代理化 AI，企业甚至可能还有额外的激励：代理可以在系统之间起到桥梁或翻译作用，降低集成负担，并使开放标准在商业上更具吸引力，而不只是出于合规驱动。
下一代代理化 AI 将由专门化的代理组成，它们彼此协作。一个代理可能擅长文档分类，另一个擅长欺诈检测，再一个擅长现金流预测。可预期的接口和共享协议可以帮助这些代理发现服务、委派任务并编排工作流，而不必依赖脆弱的定制代码。
当代理能够在金融平台之间顺畅流转时，互操作性的真正力量就会清晰呈现。当前，每项金融服务都在相互隔离中运行。你的工资系统无法与业务银行应用对话。你的费用管理工具无法与会计软件协同。你的支付处理商无法看到你的现金流预测。有了开放标准，代理就能把这些场景串联并进行统一编排：它们可以通过从公司信用卡拉取数据，自动与会计系统中的发票匹配，并实时更新预算预测。它们可以跨多个平台协调支付时点，确保在现金流充裕时按时向供应商付款，而在现金流紧张时延后付款。它们还能把一个平台的承保数据连接到另一个平台的风险评估上，这样你就不必反复填写同样的信息。其价值在于连接那些原本并未为互操作而设计的系统。
小型金融科技公司也同样受益。开放标准通过允许新的进入者在无需昂贵工程项目的情况下把他们的代理连接到银行和处理商，从而拉平竞争环境。他们可以在洞察力和经验上竞争，而不是在集成预算上竞争。
建“轨道”，不筑“高墙”
未来十年的金融科技将由那些理解代理化 AI 并非单一产品的公司所定义。它是一套用于跨系统推理、行动与协作的平台。只有当行业就它们运行的“轨道”达成一致时，平台才能实现规模化。
AAIF 是迈出的一步，但只是开始。要释放代理化 AI 的全部潜力，金融科技需要加入其中。我们需要专门为金融原语设计的开放数据模式：商户、交易、身份、风险信号以及支付流程。部分电商与支付协议已经存在，还有更多正在被提出，但要把它们变成真正的标准，而不是彼此隔离的实现方式，就仍然需要全行业的认可与协作。我们需要共享的安全与治理框架，让信任能够随着创新共同扩展。并且我们需要金融科技领军人物在定义并维护这些标准的行业组织中积极参与，而不仅仅是被动观察。
这并不意味着放弃差异化。最强的公司会在体验、风险管理和智能能力方面实现差异化，而不是在专有的“管道”层面。互联网的历史表明，强大的基础设施能够扩大机会，而不是缩小机会。代理化 AI 也提供了再次做到这一点的机会。
关于作者
Manik Surtani 是 Block, Inc. 的开源负责人。在 Block，Manik 之前曾领导 Square 和 Cash App 的工程团队。加入 Block 之前，Manik 曾在 Red Hat 担任资深工程师。他是 Infinispan 项目的创始人兼首席工程师，并担任 JBoss Data Grid 的平台架构师。Manik 具有 AI、分布式以及容错系统方面的背景，并且擅长对 JVM 进行性能调优。Manik 是开源开发方法论、理念与协作流程的坚定倡导者，自他第一次涉足计算领域以来就一直参与开源。