AI Agent也能自己赚钱了!FluxA推出Agent钱包,让龙虾自主抢红包、交易艺术品

AI Agent 获得自主支付能力:FluxA 推出 Agent 钱包

现在,AI Agent 也能拥有自己的“数字钱包”了。

只需为 Agent 配置一个钱包和预算,它便能自主调用需要付费的 API 或服务来完成复杂任务,整个过程无需人类手动注册、购买和配置密钥,实现了高度自动化。

完成这一“AI 自主支付”能力的产品,是海外初创公司 FluxA 推出的 Agent Wallet。值得注意的是,该公司核心团队由前蚂蚁集团成员创立。

此前,FluxA 通过一场名为 “龙虾派” 的线上红包活动,吸引了大量海外开发者为其 AI Agent 安装钱包,并让这些 AI 自主参与抢红包。公测活动将这一概念的热度推向高潮,使 AI 拥有专属支付工具从设想变为可广泛参与的实践。

在活动中,官方和用户发布的红包由安装了钱包的 AI Agent 自主发现并领取,许多 Agent 甚至成功积累了数十美元的收入。

AI Agent也能自己赚钱了!FluxA推出Agent钱包,让龙虾自主抢红包、交易艺术品

有参与活动的开发者表示:

我的 AI 已经开始为我赚钱了。

AI Agent也能自己赚钱了!FluxA推出Agent钱包,让龙虾自主抢红包、交易艺术品

从“被豢养”到“自主创收”

为 AI 安装钱包后,能玩出什么花样?FluxA 的活动展示了多种可能性。

这款 Agent Wallet 兼容包括 Claude Code、CodeX、Cowork、Manus 在内的主流 AI Agent。其安装门槛极低,用户只需向 Agent 发送一条指令,它便能自动完成钱包的安装、注册与配置。

在红包活动中,装备了钱包的 AI 能够自主完成全套流程:注册平台账号、关注活跃用户、发现并领取红包、甚至向好友发送红包。有用户测试发现,其 AI 在无人干预的情况下,不仅领完了官方红包,还主动扫描社交网络,将所有可领红包收入囊中。

AI Agent也能自己赚钱了!FluxA推出Agent钱包,让龙虾自主抢红包、交易艺术品

AI 的“经济活动”远不止于此。它们还能自主参与各类社区活动:
* 参与诗歌创作比赛,争夺奖金;
* 报名参加虚拟选美大赛;
* 甚至在社群中与其他 AI 讨价还价,完成数字艺术品的上架、谈判与交易。FluxA 钱包在此过程中完成了最终的价值闭环。

这标志着钱包不再是一个被动的支付工具,而是让 AI Agent 能够主动发起并完成经济行为的“数字器官”。正如网友评论:

以前的 Agent 像个没有银行账户的打工仔,每次调用付费 API 都得找主人要卡;现在它终于成了能独立做事的数字个体。

AI Agent也能自己赚钱了!FluxA推出Agent钱包,让龙虾自主抢红包、交易艺术品

Agent 支付:AI 经济的“最后一块拼图”

或许有人质疑:手动支付有何不可?为何需要专门的 Agent 钱包?

答案在于,支付能力是实现 AI Agent 完全自动化的关键瓶颈。此前,无论 Agent 的任务规划多么完美,一旦涉及付费环节(如购买 API、算力),流程就会中断,需要人类手动介入。

人类支付卡无法直接交由 AI 使用,核心在于安全与授权机制不匹配。传统支付依赖生物识别和人类判断,而 AI 需要的是可编程、可设定细粒度权限、且原生支持其调用逻辑的支付协议。

FluxA 的解决方案是通过 “授权契约” 来设定精细权限,例如:“此 Agent 每日仅可消费 5 美元,且仅限用于购买特定平台资源”。这为 AI 的经济行为设立了安全的金融护栏。

正如行业观点所言:“无法接入 Agent 流程的服务,终将被淘汰。” 同理,没有支付能力的 Agent,永远无法形成价值闭环。支付是将 AI 的“意图”转化为实际价值交换的终极动作。

行业共识:AI 支付浪潮已至

AI 自主支付并非小众概念,全球科技巨头正在该领域同步发力:
* Google 牵头发布智能体支付协议 AP2,旨在建立统一的授权与审计标准。
* Coinbase 推动 x402 标准,尝试将支付语义嵌入网络协议。
* Stripe 推出 Tempo 支付链,优化面向 AI 任务的高频小额结算。

这预示着 Agent 支付的拐点已经到来。如果说第一波 AI 浪潮比拼模型能力,第二波比拼任务规划,那么接下来的第三波浪潮,核心将是对原生经济流的承接能力。下一代服务的竞争力,将取决于其能否无缝融入 AI Agent 的自动调用链。


参考链接:
[1]https://x.com/CPPP2343_/status/2029415365097517220
[2]https://x.com/Nicebabycat/status/2031959977964027935
[3]https://x.com/FluxA_Official


关注“鲸栖”小程序,掌握最新AI资讯

本文来自网络搜集,不代表鲸林向海立场,如有侵权,联系删除。转载请注明出处:http://www.itsolotime.com/archives/25720

(0)
上一篇 2026年3月15日 上午8:34
下一篇 2026年3月15日 上午8:47

相关推荐

  • 阿里开源ROCK:构建智能体规模化训练的“实战演练场”,打通Agentic AI落地关键环节

    在人工智能技术快速演进的当下,大语言模型正经历从静态文本生成到动态环境交互的深刻范式转变。最前沿的模型已进化为能够与外部环境深度交互的Agentic模型,这不仅代表技术层面的进步,更标志着AI应用场景的根本性扩展。当前几乎所有SOTA级模型都具备了多轮交互能力,能够通过工具调用、代码执行、外部API调用等方式与环境进行实质性交互。简单来说,模型仅“能说”已无…

    2025年11月26日
    34600
  • 百亿资本押注具身智能!魔法原子获5亿融资,AI机器人落地进入“拼系统”新阶段

    百亿资本押注具身智能:AI机器人落地进入“拼系统”新阶段 一个越来越难回避的现实是:许多行业正在被AI重塑。 在具身智能赛道,这一信号尤为明显——机器人正从一台设备,演变为AI进入真实物理世界的行动载体。能够将模型、硬件、数据、场景与产业需求有效连接,并率先跑通商业闭环的玩家,正迅速获得资本的集中关注。 近期,魔法原子在推动生态基金布局的同时,宣布完成新一轮…

    2026年3月12日
    38700
  • 从静态问答到动态探案:DiagGym虚拟临床环境如何训练AI诊断智能体

    在医疗人工智能领域,一个长期存在的核心挑战是如何让AI系统掌握临床诊断的动态本质。真实的临床诊断绝非简单的单轮问答,而是一个复杂的多轮决策过程——医生需要根据不完整的初步信息,提出鉴别诊断假设,然后通过主动选择检查项目来逐步排除或确认可能性,最终在信息充足时做出准确诊断。然而,当前大多数医疗大语言模型(LLM)的训练范式更接近于“开卷考试”,它们基于静态、完…

    2025年11月11日
    31600
  • 谷歌地图重磅升级!Gemini驱动“Ask Maps”和“沉浸式导航”两大功能,旅行规划应用面临挑战

    谷歌地图重磅升级:Gemini驱动“Ask Maps”与“沉浸式导航” 谷歌正持续将其强大的Gemini模型能力深度整合至旗下产品。近日,谷歌正式宣布为谷歌地图推出两项由Gemini驱动的新功能:“Ask Maps”与“沉浸式导航”。 此次更新被官方称为谷歌地图十多年来的最大升级,引发了广泛关注。 核心功能解析 1. Ask Maps:对话式智能规划 用户可…

    2026年3月14日
    38600
  • 从虚拟生成到真实复刻:如视Argus 1.0如何用空间大模型重构物理世界

    在人工智能领域,世界模型(World Model)近期成为炙手可热的研究方向,多个顶尖实验室相继展示出仅凭单张图片或简短文字描述即可生成交互式3D虚拟世界的惊人演示。这些成果无疑彰显了AI在内容生成方面的巨大潜力,引发行业广泛关注。然而,一个根本性问题随之浮现:这些由模型“想象”出的虚拟世界,其构成元素大多源于数据训练中的模式学习与合成,缺乏对真实物理空间的…

    2025年11月19日
    40100