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。既是玩笑也反应了 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 GEO Agent 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。
往期精选
|
｜ 边界智能精彩亮相第十二届区块链全球峰会 |
|
｜边界智能入选信通院 AIIA 成员单位 |
|
｜边界智能通过人工智能管理体系认证 |
点击「阅读原文」进入边界智能官网：
