9月20日，百度智能雲、FluxA與Visa展示了Agent Spend方案，當用戶給出一項代碼開發任務、預算上限和支付權限後，Agent可以在不同的模型、數據服務和算力資源之間比較價格、效果與可用性，並據此完成採購。

這項面向海外市場的探索，為Agent支付提供了新場景，Agent的任務也從點餐、團購等消費服務，延伸到為工作任務採購數字資源。

就在一天後，螞蟻集團宣佈調整支付寶組織架構，原支付寶事業群、數字支付事業群和芝麻信用事業部合併為新的支付寶事業群；

並提出，將用戶入口、支付執行與信任能力聚攏起來，加速佈局智能體商業。

螞蟻集團CEO韓歆毅在今年5月的支付寶AI支付生態大會上表示：「AI支付不是最後一步，它成為智能體商業的可信承諾引擎。」

這折射出大廠對Agent支付的共同設想：支付不再只是訂單生成後的扣款環節，而要進入用戶委託、服務選擇和交易履約的全過程。

由此，Agent支付的競爭被推到三個問題上：Agent能買什麼、誰能被Agent選中、Agent作出選擇後又該由誰負責？

被撬動的因而不只是支付步驟，還有用戶入口、商戶分發和責任邊界的整套分工。

購物清單擴容

樞紐調研發現，Agent支付正沿着三條路徑突破既有交易邊界。

第一項探索，是將服務邊界由平台內轉向跨機構、跨服務商。

今年1月，千問在公開演示中接到訂購40杯飲品的任務，在用戶給出數量、口味和配送需求後，Agent在淘寶閃購篩選商品、匹配優惠、生成訂單，並在授權後完成支付。

彼時，商品、履約、支付與售後都處在阿里生態內，千問的任務，是把一句自然語言拆成搜索、比較、選品和下單，再逐一調用已經接通的服務。

4月，中國銀聯發布智能體支付開放協議框架APOP，並完成機票、酒店、車載消費和生活繳費等5筆生產系統驗證交易。

公開展示的機票訂單中，航旅縱橫AI助手比較航班、關聯旅客信息，並使用交行信用卡完成購票。

相較阿里系統內的奶茶交易，APOP已涉及多個主體：

航旅縱橫提供航班和出票服務，交行管理賬戶和信用卡，銀聯連接支付網絡，用戶提出的「便宜」落實為航線、日期、價格和退改規則，隨訂單在不同機構之間傳遞。

在相似的時點，海外機構也在探索讓獨立服務商直接向Agent報價、收款和交付。

例如，Stripe（美國支付基礎設施公司）與Tempo（支付結算網絡項目）發布了機器支付協議（Machine Payments Protocol，MPP），將獨立服務商的接口變成面向Agent的交易窗口。

以市場分析任務為例。

用戶可以讓Agent收集競品網站公開信息，並給出預算和支付權限，Agent向支持MPP的網頁數據服務商發起查詢，接口返回本次數據調用的價格和付款要求；完成付款後，服務商再交付所需網頁內容，供Agent完成後續分析。

這當中，Stripe處理支付與結算，使這類按次、按用量購買能夠嵌入Agent工作流。

第二項探索，是將資金權限預先寫入交易規則。

騰訊公司公關總監張軍在AI專屬卡發布時曾作過一個通俗比喻：託人辦事，需要給人家辦事買東西的費用，託智能體辦也是一樣。

6月，微信支付推出AI專屬卡，WorkBuddy成為首批接入產品，用戶先向卡內劃轉資金、設定額度，再讓美團生活助手生成團購訂單，並在手機端確認扣款。

這一模式下，在團購、訂餐等任務交給Agent之前，金額和用途已經寫進了專屬卡的規則，同時用戶仍保留逐筆確認的權利。

萬事達卡的Agent Pay for Machines則展示了連續採購的場景：用戶讓Agent搭建一家花店網站後，Agent可在預算內依次購買域名、網站託管、圖片和收銀頁面。

連續採購要求同一份預算覆蓋多筆付款。域名、託管、圖片和收銀頁面分別產生支出，支付系統需要逐筆覈驗權限與餘額。

第三類探索，是將購買對象從C端的生活服務，延伸到B端任務所需的數字資源。

此前案例中，飲品、團購和機票主要服務於個人消費。

9月，百度智能雲、FluxA與Visa展示Agent Spend方案，將Token、數據服務和算力放進Agent的採購清單；

用戶給出代碼開發任務、預算上限和支付權限後，Agent在不同模型、數據服務和算力資源之間比較價格、效果與可用性，再決定採購什麼。

百度集團副總裁袁佛玉指出，當AI Agent從執行任務走向真正參與商業活動，Token不再只是模型調用成本，而會成為Agent經濟運行中的重要資源。

企業由此可將資源採購、實際支出與任務結果記入同一套項目賬本，支付也進入資源選擇和預算管理。

誰能被Agent選中

不過無論購物清單如何增長，最終仍要回到用戶選擇。

用戶將選擇交由Agent的初衷，是減少在選品、比價上投入的注意力。

一位消費者過去選購冬被，可能先被首頁推流、廣告氛圍、甚至達人宣傳吸引，再在商品頁之間比較填充物、保暖等級、尺寸、價格、退換條款，最後領取優惠、完成付款。

Agent接管後，用戶只需說清尺寸、保暖程度、預算和送達時間，Agent便可在綜合商城內將同類產品的填充物、克重、價格、庫存、配送、優惠納入比較，給出購買建議。

對於商戶而言，Agent參與選品，可能對傳統的營銷邏輯帶來挑戰。

傳統電商的銷售對象是人，首頁曝光、視覺創意、品牌調性，服務的是消費者的興趣、審美、乃至情緒；

而進入Agent主導的實用型訂單後，商品賣點就需要轉變為結構化、功能化、可被機器讀取的標準參數。

誰的信息更完整、價格更合適、庫存和配送更可靠，誰就更可能進入候選列表。

樞紐注意到，將產品能力寫入Agent標準接口的探索，已經出現。

2026年3月，OpenAI在ChatGPT中推出基於智能體商業協議的商品發現功能；

Target、Sephora、Nordstrom等零售商可同步商品目錄和促銷信息，ChatGPT據此比較規格、價格、庫存和促銷，給出候選商品。

這代表支付前端的變化，商品名稱、參數、價格、庫存、配送和促銷需要以可讀取、可比較、持續更新的方式提供，才能進入Agent的候選列表。

國內探索同樣在進行，2026年5月，阿里將千問接入淘寶、天貓全量商品目錄，商品、價格、庫存、配送和售後等信息因此能夠隨平台內的交易鏈被Agent調用。

韓歆毅指出，智能體商業正轉向由用戶意圖驅動的供給匹配，商家需要成為最可信、最匹配且能夠履約的服務提供者。

未來，電商的產品信息勢必持續規範納入Agent決策鏈。以冬被為例，可能是填充物、克重、保暖等級、尺寸、價格和送達時間，對於家電，則是能效、功能、尺寸、安裝和售後條件。

商戶開始探索新的經營邏輯時，支付方也在面臨着Agent重算支付方案帶來的路徑挑戰。

網購的實際支付成本，往往不是商品標價；

店鋪優惠、平台券、國家補貼、銀行權益、信用卡返現會影響實付金額，賬戶額度、分期資格和支付方式受理範圍，也會影響交易能否完成。

這些內容分散在各大電商平台的補貼規則、店鋪介紹、支付界面中。

以iPhone 18 Pro的銷售為例。

樞紐調研發現，該產品經過A平台的補貼與店鋪優惠疊加、價格較官方售價可低出900元，B平台直接補貼較少、但直營網店提供大額話費贈送；

支付方式上，花唄支持12期免息、微信分付支持24期免息；

工行、建行等多家國有大行、股份行、城商行均有針對該款機型的24期免息活動；

其中，平安銀行、浦發銀行、招商銀行在免息基礎上又疊加了還款券包、雙倍積分、老客臨時提額等權益，南京銀行、江蘇銀行則贈送手機配件券等權益。

面對龐雜的優惠細則，不少用戶的選擇是放棄比較，沿用固定的支付路徑——去最熟悉的電商找旗艦店，用支付寶、微信、儲蓄卡付費。

複雜的計算邏輯築起了比較門檻，反而讓支付渠道靠用戶慣性守住了閉環；

未來若優惠、補貼圍繞Agent重新設計，比價門檻消失，支付渠道能否留在最終方案裏，就不再是習慣問題，而是計算結果問題。

能否進入Agent給出的最優方案，是支付渠道新的課題。

2024年底，螞蟻曾將支付寶平台和數字支付分別劃入不同事業群；

2026年9月，又將支付寶平台、數字支付和芝麻信用重新合併，使得用戶需求、Agent授權、支付執行與服務履約被接入同一條鏈路。

這些動作，意味着支付寶正在重新梳理參與對話式、AI輔助交易的基礎；

接下來要驗證的，是它能否把用戶授權、商戶優惠和支付權益接入Agent的計算，並繼續留在最終付款方案裏。

如何為Agent負責

支付渠道進入候選方案後，授權、覈驗和履約決定交易能否執行。

預設授權和逐筆確認可以並存，交易越接近自動執行，責任越需要落實到參與交易的每一方。

例如，「訂張便宜機票」的委託，要先寫明目的地、日期、艙位、退改範圍和價格上限；支付賬戶的可用額度、可使用的商戶範圍，以及出票信息的回傳方式，也構成授權的一部分。

用戶需要明確委託的目標、預算、賬戶和禁區；

Agent平台需要記錄基於什麼信息作出推薦或執行，是否超出用戶給出的範圍；

支付服務方則要覈驗賬戶、授權、額度和風控條件。

例如，航旅服務商負責如實展示航班、價格和退改規則，並完成出票、退款和售後。支付網絡與規則制定方承擔另一項工作，讓身份、授權和爭議信息能夠在航旅、銀行、商戶與支付機構之間傳遞。

銀聯的智能體支付開放協議框架APOP，將Agent身份、用戶身份、交易意圖和支付授權納入同一套覈驗；

智能體商業信任協議則把用戶委託、商戶確認交易條件、支付服務方覈驗和記錄留存轉化為可在不同參與方之間傳遞的交易信息。

資金邊界需要通過賬戶設計落地。

例如，微信AI專屬卡以獨立資金、額度和逐筆確認限制Agent的支付範圍；

智能體商業信任協議的支付方式綁定規則，將支付工具與真實賬戶、受託Agent及適用條件關聯，支持設定金額上限、有效期和商戶範圍。

同時，商戶還要確認，發出請求的究竟是誰。

自動化訪問零售網站時，獲得用戶授權的Agent、普通爬蟲和惡意流量可能呈現相近行為；

Visa的可信智能體協議（Trusted Agent Protocol），就嘗試通過綁定時間、商戶和用途的簽名，讓Agent向商戶證明身份與授權來源。

8月發布的《智能體支付應用自律公約》已將授權、限額、風控、人工服務和回退機制納入行業規則，並要求機構為模型決策、支付指令和風險控制留下可驗證、可追溯的記錄。

平台內消費可以沿用既有的賬戶、履約和售後體系。跨機構服務和跨服務商採購將授權、賬戶、支付和交付拆分給更多主體，責任鏈也將在這些場景中首先經受檢驗。

訂錯票、超出預算或服務未履約時，系統需要能夠還原用戶的委託、Agent的選擇、支付服務方的核驗和商戶的交付。

畢竟，只有責任能夠被追到具體環節，Agent支付纔有條件擴大到更高自由度的交易。