区块链如何承接 Agent 经济｜边界智能曹恒在第十二届区块链全球峰会上的分享

近日，由万向区块链实验室主办的第十二届区块链全球峰会上，边界智能创始人曹恒受邀出席圆桌论坛，与多位行业精英共探「区块链如何承接Agent经济」焦点话题。结合边界智能在金融级Agent领域的实践，曹恒分享了四组核心观点：

1.信任底座：Agent经济需要区块链技术来支撑。当Agent从「帮人做决策」升级为自主签约、支付、履约的经济主体，它必须具备身份、权责和履约能力——这些恰恰是区块链可以提供的信任底座。

2.信任机制：可靠的智能体不靠「相信」，靠「验证」；不靠模型不犯错，靠架构能「拦错」。大模型会幻觉、会自以为是，因此不能把信任寄托在模型永远正确上，而要通过Harness运行管控框架、区块链、零知识证明等技术手段，在架构层面拦截错误。

3.运行底线：人机协同（Human-in-the-loop）是智能体经济健康运行的必要保障。关键操作必须有人完成授权，这不是退步，而是分级风控。低风险自动，高风险人工——只有人机协同，才能有真正可靠、可信的Agent系统。

4.阶段判断：我们仍处于智能体经济的「史前时代」。完整商业闭环尚未跑通，工程化还差至少一个数量级，但基础设施已在建设中。无论Agent本身、底层基础设施还是配套法律法规，都还有大量工作要做，挑战与机会并存。

本文是曹恒围绕主持人的相关问题进行了进一步整理，也对会议中由于时间约束简单带过的观点进行了展开讨论。以下是整理后的内容：

问题1：当我们在聊Agent经济时，我们在聊些什么？请结合自己的业务聊一聊你理解的Agent经济是什么，以及它和区块链可以有怎样的结合？

【核心观点】Agent经济的本质是数字劳动力成为独立经济主体，参与自主生产交换；区块链的DID、数字钱包与智能合约恰好支撑其身份、权责与履约需求；边界智能正从AI应用与区块链基建两层布局，打造金融级Agent及可信基础设施。

Agent是能理解目标、感知环境、分析决策并自动执行的AI系统。

当Agent从「帮人做决策」升级到「自己签约、支付、履约」，成为经济交易主体时，Agent经济就诞生了——即「数字劳动力」的Agent成为独立经济主体、自主参与生产交换的经济形态。

当我们谈「Agent经济」时，具有这四种特性的Agent不再只是简单的数字劳动力，而是变成能够参与经济交换的经济主体。一旦谈到经济主体，区块链就变得非常有意义了。作为一个经济主体，一定要有身份、有权责，同时能够完成支付、签约和履约，而这些能力恰恰都是区块链可以支撑的。

Agent经济需要区块链技术来支撑。区块链的DID（分布式身份）技术支持Agent的可信身份，区块链的数字钱包、支付及智能合约能力支持Agent可信履约。

我们团队目前主要做两层工作：第一层是基于AI技术的智能应用服务，第二层是基于区块链技术的可信计算基础。在AI领域，我们希望打造具有商业价值的Agent，比如正在帮助金融行业做风控Agent。在区块链领域，我们也在帮助多家全球领先持牌金融机构，打造可信的、能够支撑数字经济乃至未来Agent经济的基础设施，包括区块链二层网络、数字身份、跨链、ZK（零知识证明）验证等工作。

问题2：之前大家开玩笑讲Agent时代还需要人的原因是，人可以背锅。既是玩笑也反了Agent经济中存在的重要信任和责任归属问题。两个问题我们拆开来讲，一方面我们凭什么能信任Agent，如何通过技术的手段来实现可信？

【核心观点】信任痛点在于决策权转移后代码未必可靠；解决之道是「不靠相信靠验证」，通过Harness运行管控框架拦截幻觉，辅以开源透明区块链技术与零知识证明（ZK）；人机协同（关键操作人工授权）是分级风控的必要底线。

主持人说的「人能背锅」，其实点出了Agent经济最核心的痛点：当决策权从人转移到代码，我们凭什么相信这段代码会永远忠诚、永远正确、永远不被篡改？

尤其我们知道，Agent的大脑——大模型——是会幻觉的、会自以为是的。那我们凭什么信任它？

我的答案是：不靠相信，靠验证；不靠模型不犯错，靠技术架构能拦得住错误。

举个真实的例子：我们现在正在为多家头部银行做金融服务相关的Agent，金融服务对于可信可靠有极高要求。我们主要运用的是Harness技术——也就是运行管控框架。靠Harness的规则和证据，把大模型的幻觉拦在执行之前。当然，给银行做的Agent涉及金融服务，代码不能开源——在闭源范围下，代码安全我们更多依靠严格的审计、渗透测试和Harness的规则校验来建立可信。

在更开放的Agent经济环境下，除了之前提到的区块链DID，智能合约及共识账本，还有更多区块链技术和开源实践可以参考来建立信任：

开源解决透明问题：代码可审计，社区帮你找漏洞。

零知识证明（ZK）解决多Agent协作的信任问题：当多个Agent需要协作时，每个Agent都可以「自证清白」——在不暴露数据隐私的前提下，向用户和协作方证明：「我是严格按照你的指令执行的，我的数据来源是真实的，我的计算结果是正确的。」

最后我必须强调一点：在当前技术还在快速发展的阶段，Human-in-the-loop（人机协同），也就是关键操作必须有人完成授权，是非常非常必要的。这不是退步，这是分级风控。低风险自动，高风险人工。只有人机协同，我们才能有真正可靠、可信的Agent系统——这也是Agent经济能走下去的底线。

问题3：想了解下各位嘉宾的Agent使用情况？

【核心观点】内部全员践行人机协同——人设定目标、审核并担责，Agent赋能执行；已产品化为睿阁RAG、睿晓金融风控Agent、简曜 GEOAgent等矩阵；Agent交易上，多Agent协作已落地，但狭义的自主支付仍在修路（跨链互操作、ERC-7683等基建探索）。

上个月，我们刚刚获得ISO/IEC 42001人工智能管理体系认证。这不仅体现了我们在AI研发与管理上的专业追求，更意味着我们将以更体系化、更可靠的能力，为客户提供更值得信赖的服务。

关于我们在Agent应用上的工作，我想从两个层面来回答：我们内部如何使用Agent，以及我们如何帮助客户使用Agent。

先说内部。在边界智能，从开发、咨询到市场品宣，每一位同事都在与Agent协同工作。Agent大幅提升了我们的效率，但关键在于：每个人负责为Agent设定目标、进行最终审核，并承担相应责任。这不是简单地将任务抛给AI，而是真正的人机协同——人主导方向，Agent赋能执行。

我们将这套经过内部验证的实践产品化，形成了全系列的Agent产品矩阵：睿阁RAG知识库管理——让企业数据能被Agent安全调用；睿晓金融风控Agent——也就是刚才提到的为银行打造的解决方案；以及通用智能营销平台简曜GEO Agent。感兴趣的朋友，欢迎访问边界智能官网了解试用。

问题4：从产业端来讲，大家看到Agent经济中真正跑通的、付费意愿最强的场景有哪些？哪些场景可以直接让Agent可以为主人赚钱了？

【核心观点】当前是Agent经济的「史前时代」，工程化差一个数量级，仍以工具化为主；落地场景分两类——降本提效型（如简曜GEO智能营销、睿阁知识库、睿晓风控，企业按降本合规付费）和基础设施型（如Tokenization、Agentic Wallet，已有企业为接口结算付费）；技术不突破则Agent停在辅助驾驶，商业上当前付费方仍主要是人。

说到Agent经济真正跑得通、能赚钱的落地场景，我得坦率说，这一刻可能还略早。在我看来，我们今天不是Agent经济，而是Agent经济的「史前时代」——还在造有用工具。离「自主生产、自主交易、自主结算」闭环，工程化还差一个数量级。现在更多是人用Agent：写代码、看数据、跑预设策略，这叫工具化，不叫Agent经济。但Agent自身的确已经让我们感知到一些可以落地的场景。

这些场景我分两类说：

第一类，是支持降本提效的场景。在这些场景中Agent帮助我们提高效率，成为强有力的生产力支撑者，这也是我们目前正在做的工作。我们做的工作中包括智能营销Agent，尤其是GEO（生成式引擎优化）。AI问答变成流量入口后，品牌愿意为让AI搜索平台更好地「看见」自己而付钱。我们边界智能的简曜就做这个——品牌诊断、语义资产、跨AI平台监测、一键投稿；同矩阵还有睿阁做企业知识库、睿晓做金融风控，都是企业按降本和合规付费。欢迎感兴趣的朋友到边界智能官网或者微信公众号进一步了解。

第二类，是支撑Agent经济的基础设施。从全球来看，现在已经看到新的商业机会，比如Tokenization（资产数字化与代币化），已经出现了一些相对成功的落地案例。再比如Agentic Wallet，用于支撑Agent调用API的支付与结算，已经有企业愿意为这些接口和结算能力付费了。

所以结论还是那句：从技术看，幻觉、Harness（运行管控框架）、链上效率与互操作性不解决，Agent就停在辅助驾驶；从商业看，今天付费方主要是人，Agent目前的价值集中在省人力、降合规成本、做微支付结算。真正实现Agent经济闭环，无论Agent本身、基础设施，还是法律法规，都还有很多事情需要完善。挑战很多，但也充满希望。