最近和一些朋友在讨论 @BNBCHAIN 的 AI 赛道接下来的重点，正好趁着 @BinanceWallet 的 Agentic Wallet 和 Agent ID 很火热，和大家聊聊我个人比较关注的几个方向：Agentic Payment、Agentic Trading、Agentic SDK/MCP、AI Launchpad、AI Security 以及 AI Privacy。 1️⃣ Agentic Payment 1. Agent 微支付最适用的场景之一，是 Agent 为自己的模型和算力调用付费。随着 Agent 的使用越来越多，模型推理、算力和工具调用的支付与结算也会进一步链上化。目前很多人使用 Agent，仍然需要自己配置模型 API 和付费账户。更理想的体验是，往 Agentic Wallet 里面存入支持的支付资产之后，Agent 就可以在用户授权和预算范围内，通过 x402/b402 按量购买支持这些支付方式的模型和算力服务，用户则直接在 Telegram 或者其他消息端和 Agent 交互。现在已经有相关的支付能力，接下来值得关注的是，能不能接入更多服务，把整个使用体验做得更方便。 2. API 和数据的购买。目前 AI 的出现也带来了搜索引擎行业的变革，AI 已经成为一个更加便利，也能帮助打破语言壁垒和信息壁垒的信息入口。注意到 CMC 等数据平台也都有封装对应的数据 API，Cournot 作为 AI Oracle，也在给 Agent 提供报价和信息服务。我个人也希望看到 Dune 等更多数据平台接入 x402/b402 的支付渠道，让 Agent 可以更方便地按需购买高质量的数据。 3. Agent 有了钱包和 ID 之后，作为一个可以被发现、被雇佣，并持续提供服务的个体，其属性会被强化。它们作为服务提供者产生收入的应用范围也会扩大，比如 Agent 本身作为 KOL 做营销，或者提供私有数据的分析服务等等。通过可验证的收款和履约记录，以及经过授权披露的交付成果，外部也可以更好地判断一个 Agent 的服务能力。这里除了支付，如何验证交付、积累信誉，也会是很重要的环节。 2️⃣ Agentic Trading 1. 目前直接让 Agent 生成策略、帮忙管理资金，可能还存在一些信任的问题。但是让 AI 作为一个 vibe coding 的工具，辅助专业的策略构建者完成策略编码、回测和部署，构建完善的、链上可用的交易策略，我觉得会是短期内比较可行的业务模式。信任依旧主要建立在对于策略创建者的信任上，同时也需要有明确的资金权限、执行约束和风控机制。 2. 第一个问题也反映出，构建 Agent reputation 的平台，给大家提供 Agent 能力和可靠性的验证服务，也会是接下来的重点。Agent ID 可以帮助我们识别一个 Agent，但它是否值得信任，还需要看真实的交付记录、实盘表现，以及失败和风险记录。这件事其实也不只适用于 Trading，而是会贯穿整个 Agent 经济。 3. AI 辅助 trading 应该是比较早期能够落地的应用场景。AI 在信息获取、筛选和分析上有明显的效率优势，可以帮助我们做更快的信息抓取和判断。目前 Agentic Wallet 和 Agent ID 发布之后，围绕着 Agentic Wallet 构建交易终端，提供很方便的连接钱包，以及调用各种交易相关 Skill 的体验，用来做早期项目发现、信息筛选和数据分析，我觉得应该可以获得一批用户。 4. Agent Social Trading。围绕着 Agentic Wallet 的数据排行榜、copy trading Skill、聪明钱推送 Skill，会诞生新的 social trading 模式。这里除了收益，也需要能看到回撤、运行时间和风险暴露等数据，才能更好地判断一个 Agent 或者策略是否值得跟随。 3️⃣ Agentic SDK/MCP 目前大部分的链上项目都有开发集成的 SDK 和数据访问的 API，也已经有部分项目提供了 MCP 和 Skill，但对于 Agent 来说，发现、理解和可靠地调用这些能力，仍然有不少门槛。 接下来我个人认为，会有越来越多的链上项目把 swap、deposit 等交互封装成 Agent 可以直接调用的工具，并补齐交易模拟、用户授权和异常处理。@BNBCHAIN 也会进一步完善相关的 marketplace，让 Agent 更方便地发现和接入 BNB 生态的工具与服务，同时让用户更容易判断这些工具的来源、质量和权限范围。 4️⃣ AI Launchpad Agent 能够自己发行 token，探索服务定价和代币经济模式，比如需要用对应的 token 才能购买 Agent 的服务，或者把一部分服务收入、交易税费用于购买算力，覆盖自己的运行成本。 不过我个人更关注的是，这些 Agent 能不能产生真实的服务需求和持续收入。如果一个 Agent 能够靠提供服务养活自己，再通过 token 协调用户、开发者和其他参与者的利益，我觉得会是一个比较有意思的方向。 5️⃣ AI Security 链上安全检测的重要性会显著提升。目前 AI 在调用工具和进行链上交互的过程中，可能会遇到恶意 Skill/MCP、提示注入、过度授权，以及合约和交易本身的风险。 我觉得开发适配 AI 交互的安全审查 Skill，进行交易前的筛查、交易模拟和风控提醒，会很重要。同时也需要把权限、预算、异常监测和暂停机制结合起来，让 Agent 在明确的边界内执行。这一层会随着 Agent 可以调用的工具越来越多，变得更加重要。 6️⃣ AI Privacy 1. 数据隐私与安全一直是 AI 领域的命题。如何在保护自己数据隐私的情况下和 AI 进行交互，是当下个人和企业都很想解决的问题。比如在使用私有资料、客户数据或者企业内部信息时，能不能控制哪些数据可以被模型和服务商访问，以及这些数据会不会被保存和再次使用。 2. 随着 Agent ID、钱包地址和行为记录逐步关联，也会产生保护资金往来、交易策略和客户关系的需求。这和模型调用过程中的数据隐私是两个不同的层面。像 @0xprivacypools 的隐私转账、@SilentSwap 的私密跨链兑换、@hinkal_protocol 的机密支付，以及 @anoma 生态的 AnomaPay，都提供了不同方向的隐私能力。它们如何与 Agent 钱包和支付流程结合，在积累信誉的同时保护必要的隐私，也会是一个比较有意思的切入点。 欢迎相关的项目来联系我或者 @nina_rong