人工智能（AI）正进入一个新阶段，其中系统可以代表用户自主行动。这些“代理型”AI系统可以解释目标、规划多步骤行动，并在有限的人为干预下与数字服务互动。在支付领域，这种转变可能会将交易发起从明确的人类指令转向代理早期阶段，由技术公司、支付网络和金融机构介导的决策。尽管采用率仍然很低，但这一趋势表明，代理型模型将随着时间的推移变得越来越重要。
此笔记对这些发展情况进行盘点，并探讨代理人工智能可能对支付系统运作的影响，包括授权、流动性管理、结算、合规性和运营弹性。它并不试图得出明确结论或提出规定性政策措施。相反，它旨在提出关键设计问题、架构紧张点和风险渠道，这些在采用过程中可能需要关注。
一个主要挑战是概率性、适应性决策与支付基础设施的确定性要求的互动。为了结构化分析，该报告引入了一个三层概念框架，将（1）意图形成和协调、（2）授权和控制以及（3）结算分离开来。该框架是一个规范性的分析视角，由新兴实践提供信息，以明确代理能力可以在哪些方面有效地运作，以及在哪些方面基于规则的安全措施仍然是必需的。
笔记回顾了在支付中使用代理AI的潜在用例，并突出了与授权可追溯性、不透明度、相关代理行为、网络安全以及未解决的法律法规和责任问题相关的风险。它还讨论了新兴的缓解方法，包括基于指令的授权、决策与执行的架构分离、代理身份框架、可编程支付控制、审计跟踪以及分层人工在支付中的作用，这不仅取决于技术，还取决于闭环模型。笔记认为，随着实验的继续，代理AI对机构设计和治理选择的影响也同样重要。