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Interlace 发布 Agent Card,面向 AI Agent 构建可控支付机制

慧聪商业展示网 https://dj.hczyw.com 2026-04-14 20:01 出处:网络 编辑:@bjyouchang
近日,全球 Web3 金融科技基础设施平台 Interlace 宣布发布 Agentic Payment,面向 AI Agent 提供安全、可控的虚拟卡产品(Agent Card)。Interlace 创始人兼 CEO Michael Wu 表示,当 AI 开始代表人发起任务、调用服

近日,全球 Web3 金融科技基础设施平台 Interlace 宣布发布 Agentic Payment,面向 AI Agent 提供安全、可控的虚拟卡产品(Agent Card)。

Interlace 创始人兼 CEO Michael Wu 表示,当 AI 开始代表人发起任务、调用服务并完成交易,支付将不再只是一个执行动作,而需要被重构为一种可被系统调用的基础能力。此次 Interlace 推出 Agent Card,并非简单的产品创新,而是面对交易主体变化,对支付路径的一次调整与重构。

AI 从参与决策走向直接交易,自主支付需求逐渐爆发

当前,AI 技术正从模型能力向系统化应用演进,从辅助工具逐步走向具备执行能力的主体,这一变化也在推动交易形态发生转变。过去主要由人发起的支付流程,开始由自动化系统部分接管。

从行业发展来看,Agentic Payment 的演进具有一定的阶段性特征。2024 年,以 Web3 为代表的部分玩家开始围绕可编程支付探索 AI 场景,整体仍处于能力先行的早期阶段;2025 年成为重要转折点,Visa 与 Mastercard 等主流卡网络相继推出相关方案,标志着这一方向开始进入主流支付体系的关注范围,行业重心逐步转向协议、标准等基础设施建设;进入 2026 年,随着新一代 AI Agent 能力的提升,市场开始从辅助下单进一步讨论其在自主执行与交易中的角色,相关应用边界也随之扩展。

行业数据也印证了这一趋势:2026 年全球 AI 支出预计将达到 2.52 万亿美元;AI Agent 市场规模预计达 109.1 亿美元,并将在未来几年保持较高增速;与此同时,由 AI 主导的交易行为(Agentic Commerce)被认为有望在 2030 年形成 3–5 万亿美元规模。

随着 AI 不再仅停留在分析与推荐,而是逐步参与订阅续费、广告投放、出行预订等具体交易环节,支付能力开始成为其执行闭环中的关键一环。但在现实中,传统支付体系在适配自动化执行、高频调用及风险控制方面仍存在一定局限,尤其在授权边界、资金安全及过程可追溯性方面仍有待完善。

四大核心能力,Interlace 构建 AI Agent 可控支付体系

在这一背景下,Interlace 将问题进一步聚焦为:在赋予 AI 执行能力的同时,如何为其建立清晰且可执行的边界。正如 Michael Wu 所强调的,AI 支付的关键不在于“是否能够完成支付”,而在于“是否能够在可控范围内执行”。

在 4 月 9 日与 Web3头部媒体 Metaera 共同举办的 Space 活动中,Interlace 合规与运营负责人 Henry Chan,结合 SaaS 订阅、差旅预订、广告投放等实际场景,对 Interace Agent Card 的核心机制与应用方式进行了详细步分享。

从产品形态来看,其核心是面向 AI Agent 的专属虚拟卡(Agent Card),并在此基础上引入规则控制与资金管理机制,使支付行为在自动化执行的同时具备可控性。

针对用户普遍关注的资金安全风险,通过 Interlace Agent Card,用户可以预先设定时间范围、金额限制及商户类型等交易条件。如限定仅工作日 9 点 - 18 点交易、仅允许 SaaS / 旅游 / 广告类商户、设置单笔 100 美元 / 月 500 美元交易限额等。值得注意的是,相关规则不仅在应用层生效,还会同步至卡组织(如 Visa、Mastercard)网络中执行,从根源降低规则被技术手段绕过的可能性。

与此同时,Interlace Agent Card 采用即时资金拨付(JIT, Just In Time),即卡片余额始终保持为 0,仅在交易授权通过后瞬间释放资金,交易完成后余额回归 0,以此减少资金暴露带来的风险。

在接入方式上,Agent 可通过简单配置接入支付能力,例如上传 skills.md 或 MCP 配置文件,即可调用预算、规则及卡片相关功能,无需复杂的系统集成,使支付能力能够嵌入其任务执行流程之中。同时,交易过程中的规则校验与执行路径会被记录下来,为后续审计与追踪提供支持。

从应用角度看,四大核心能力主要解决了 AI Agent 参与交易后可能带来的权限边界不清、资金使用不可控以及过程可见性不足等问题,也为 Agent-to-Real-World 场景下的支付落地提供了现实路径。

依托成熟支付基建能力,推动 AI 支付落地

随着行业发展,Agentic Payment 领域逐渐形成不同分工:传统金融网络型玩家(如 Visa、Mastercard)侧重将 AI 引入既有支付网络体系,Web3 与稳定币支付玩家则更多探索机器原生的结算方式,而包括 Interlace 在内的金融科技平台,则聚焦系统层能力建设,解决 Agent 支付在现实场景中的接入与执行问题。

作为 Web3 支付基础设施提供方,目前 Interlace 已累计处理支付规模已超过 180 亿美元,发行卡片超过 700 万张,服务企业客户超过 7500 家。这些既有网络能力,为 AI 场景下的支付执行提供了基础支撑。

Michael Wu 表示,Interlace的核心定位,是做现实世界支付的系统适配能力提供商,而非单纯的支付产品供应商。“AI Agent的规模化落地,必须依赖现有支付网络、商户资源和合规体系,这也是 Interlace 选择聚焦 Agent-to-Real-World 场景的核心原因。我们希望把发卡能力、系统构建能力、现实支付网络连接能力,赋能给所有进入 Agentic Payment 领域的玩家,让他们无需从零搭建适配层,就能快速实现AI支付的商业化落地。”

值得注意的是,Interlace 将亮相香港 Web3 嘉年华,在 The Scaling Summit、RWA & Payments 2026 等活动现场,与行业伙伴共同探讨 AI 与 Web3 支付的融合发展,分享稳定币支付基础设施的创新实践,进一步推动Agentic Payment 的场景落地与技术发展。


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