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Agent有可能管钱吗?Airwallex的金融Agent很有想象力

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2026年,AI Agent正在经历一场迈向执行和决策的跃迁。

在极客公园AGI Playground 2026新加坡场的圆桌讨论《从对话到执行,我们距离Agent自动交付还差什么?》中,来自Agent支付、营销、AI搜索基础设施、AI语音四个赛道的头部玩家——

Airwallex首席营收官吴恺、易点天下zMaticoo VP Bill Cao、博查AI的Eileen Weng、WIZ.AI联合创始人兼CEO Jianfeng Lu,展开了一场关于Agent真实落地的高密度对话。

一个核心判断:Agent能力的瓶颈已经从「逻辑推理」转移到了「执行层」。

尤其是当涉及真实资金流转时,整个系统往往重新回到人工干预的传统模式。

01从一场新加坡的Agent圆桌说起

参与过不少圆桌讨论,这次感觉观点尤其犀利。

Airwallex的吴恺,带来了一个直击痛点的观察。


他形容,当前整个Agent行业的瓶颈,已经从逻辑推理转移到了金融执行。

他把智能体金融拆解成了五个核心链路:

观测(Observe)、决策(Decide)、授权(Authorise)、执行(Execute)和对账(Reconcile)。

许多Agent已经能够完成前两个环节:读取发票、预判付款节点、分析平台款项的分拨,并在不同的API接口或供应商之间做出最优选择。

然而,一旦业务流涉及真正的资金调拨,授权边界模糊、执行权限受阻、对账记录缺失等问题便集中爆发。

从提供建议到结算之间的技术差距,正是目前绝大多数智能体业务流失效的核心原因。

这个观察,引发了圆桌现场关于「信任与权限」的讨论。

当Agent开始具备执行力甚至决策权,人机协作的边界如何划定?

吴恺以Airwallex内嵌的AI Assistant「Kai」为例,分享了与资金相关的授权链路设计思路。

Agent可以在明确授权的额度、场景和风控规则范围内自主执行,但任何超出边界的操作必须触发人工审批。

易点天下的Bill Cao则从工程化角度补充道:

企业需要建立一套“AI HR”与“AI IT”治理体系,实现Agent的统一管理、权限控制和安全审计,让每一次调度、每一个工具边界都清晰可观测。

博查AI的Eileen Weng则从基础设施层指出,当Agent开始自主决定需要搜索什么信息时,搜索服务的调用方式正从“人触发”变成“Agent自主调度”,这对数据基础设施的实时性和可靠性提出了全新要求。

WIZ.AI的Jianfeng Lu从语音Agent的实时性出发,指出对话是实时的,往往来不及等人来审批,因此需要在对话场景里预先划定Agent的决策边界。

我最大的感受是:Agent从对话到执行的跨越,依赖的不仅是模型能力的提升,更是一套完整的执行层基础设施。

尤其是在金融这个容错率极低的领域。

Airwallex正是基于这一判断,在2026年6月完成了3.2亿美元H轮融资、估值达到110亿美元的同时,正式推出了两款AI原生产品。


看到这轮融资,由老股东Addition领投,Baillie Gifford等机构参与,资金将用于加速公司在Agentic banking领域的产品研发。


正如Airwallex联合创始人兼CEO Jack Zhang所说:

“我们花了十年构建的牌照、本地网络集成和结算通道,恰恰是Agent经济所需要的基础设施。”

02从Day Zero开始的AI原生财务总控

基于对金融执行层缺失的判断,Airwallex在2026年6月正式推出了第一款AI原生产品T:0:一个被定义为「原生金融平台」的企业级产品。

T:0 最核心的设计理念在于「从第一天起」(from day zero)即可端到端承接企业的完整财务职能。


与传统财务软件“先建系统、后加AI”的路径不同,T:0从底层架构出发,打造智能财务体系,将记账、财务预测、税务处理、合规管控及财报生成全部纳入AI原生体系。

企业从创立之初即可获得堪比专业首席财务官水准的账务管理服务,且无需迁移原有数据。目前该产品正处于内测阶段。


之前提到的「观测-决策-授权-执行-对账」,五链路中有很多痛点,这也是T:0希望解决的。

从实际场景来看,T:0解决的是跨境供应商付款、电商平台资金流转、机器对机器商业三大核心痛点。

拿跨境供应商付款来说。

在付款之前,智能体已经能够解析发票、提取交易条款、校验付款是否到期、对比最佳外汇锁价时机。

但是一旦进入付款环节,如何选择支付网络、从哪家主体账户转账、收款方身份设置是否满足审计合规、付款金额是否触发风控水位线、汇款失败怎么办、后期对账如何自动匹配……

在这些细节面前,大多数自动化流程最终都不得不回到人工处理的老路上。

T:0正是通过打通从观测到对账的完整链路,让这些环节不再需要人工介入。

看到截至2026年3月,Airwallex年化营收已达13亿美元,同比增长80%,年化交易额达2870亿美元。

身边也有越来越多的企业正在将财务职能迁移到AI原生平台之上。

03Airi:为Agent经济打造的代理钱包

如果说T:0解决的是企业端钱怎么管的问题,那么Airi解决的就是消费端钱怎么付的问题。

尤其是当付钱的主体从人变成了Agent。

Airi是Airwallex面向个人消费者的数字钱包,目前已经正式上线。


其当前核心功能是一键结账:消费者在任一支持Airi的商户处保存支付信息后,即可一键完成交易。

早期测试数据显示,Airi的底层结账技术帮助商家提升了14%的结账转化率。

但Airi的设计远不止于一键结账。

根据Airwallex的产品路线图,未来数月内Airi将升级为支撑智能体商业的综合性钱包底层体系,覆盖智能代理授权支付、消费额度管控、权限管理以及多币种余额管理。

也就是说,当用户授权一个AI Agent代为完成交易时,Agent可以使用用户存储在Airi中的凭证完成支付,而无需暴露任何敏感的支付数据。


Airi的设计逻辑是:Agent可以“拿着”用户的支付凭证去执行交易,但所有的额度、权限和风控规则由用户在钱包层面预先设定。

Agent只能在授权范围内行动,超出边界则触发额外验证或人工介入。

这种“钱包即授权边界”的设计,本质上是在Agent的执行力与人类的控制权之间建立了一道清晰而可编程的屏障。这也是圆桌讨论中反复强调的“授权”与“信任”问题的产品化答案。

正如圆桌中吴恺所阐述的,与资金相关的授权链路设计核心在于:

Agent可以在明确授权的额度、场景和风控规则范围内自主执行,但任何超出边界的操作必须触发人工审批。

04AgentOS:当财务系统向Agent开放工位

除了两款面向终端用户的产品,Airwallex还推出了一个重要的基础设施,AgentOS。

AgentOS允许财务团队通过他们偏好的Agent(如Claude、Cursor等)直接操作Airwallex账户。

它支持命令行CLI和模型上下文协议MCP,可承接来自多个主流平台的AI智能体指令,赋能财务人员整合多步骤、跨平台的工作流。


Airwallex将AgentOS定位为一个生产级的工具包,让AI Agent能够直接与公司的Airwallex账户协同工作,创始人和财务团队可以用自然语言而非在仪表盘上逐一点击来完成跨境金融操作。

我比较关心的,是背后企业的context如何被Agent获取和处理。

圆桌嘉宾有指出,企业的上下文散落在权限系统、知识库、历史文档、CRM、组织结构等各处,Agent要真正进入业务流程,首先需要能够看到这些context。


Airwallex的AgentOS所做的,就是把账户、交易、费用、风控事件、客户信息等数据统一建模并API化。

通过预置的技能包(Skills),AgentOS能够引导Agent完成常见的财务工作流,让Agent不再是一个外部调用者,而能够像财务团队成员一样获取必要信息、执行规定动作的“内部协作者”。

这与易点天下在圆桌中分享的实践也不谋而合:把AI当角色而不只是功能,更深入引入组织。

当Agent拥有了清晰的位置,即明确的权限范围、可调用的工具集和可执行的任务边界,它就能从工具真正进化为执行者。

05金融执行层,Agent经济的水电煤

回到圆桌的终极问题:我们距离Agent自动交付还差什么?

Airwallex的回答是:差一套让Agent安全、合规、可审计地完成资金流转的金融执行层。

当前行业对智能体商业的探讨维度过于局限,绝大多数讨论仍然聚焦在结账环节,即通过把支付凭证加密令牌化用于下单。

这确实是一项有意义的进步,但它仅仅解决了终端采购这一个痛点,并没有覆盖企业、平台以及机器参与方未来希望交由智能体完成的、更大范围、更具金融复杂度的工作流。

智能体在逻辑推理与编排层演进得越成功,这道执行鸿沟反而会显得越明显。


当Agent开始替人管钱的时候,它需要的也许恰恰是一套经过监管验证、全球覆盖、可编程的金融基础设施。

这样的金融基础设施,不能只是开放一个API,也必须同时具备委托权限、有边界的权限与策略控制、可编程金融工具的调用能力,以及事后可溯源性。

当这些能力实现深度协同时,智能体才能真正走向独立执行。

到今天,Airwallex用十年时间构建的全球金融网络:

200多个国家和地区的覆盖、160多种支付方式的支持、89张全球金融牌照的积累。

Airwallex已经正在成为Agent经济时代不可或缺的水电煤。

而当这套基础设施就位后,Agent从对话到执行的最后一步,或许比我们想象的要来得更快。

未来的Agent金融,也许,新的游戏已经开始了。


朋友圈会发一些具体的案例和商业化日常~

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