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title: "2026年智能体金融指南"
description: "智能体金融,是指软件从辅助财务决策转向能够自主执行操作。以下说明为什么加密货币基础设施才是这套技术栈。"
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# 2026年智能体金融指南

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  alt="智能体金融示意图:AI 智能体在加密货币轨道上执行财务操作"
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金融即将迎来一类新用户:能够转移资金的软件。

几十年来,金融软件的作用是帮助人类做决策。下一个转变是软件能够自主采取财务行动。

在整个经济体系中,智能体正开始代表人类行事。它们推荐产品、比较供应商、预订行程、编写代码、为用户购物。金融是这一转变的下一个前沿。很快,智能体将不再只是回答关于资金的问题,还会帮助用户转移资金、管理预算、监控风险,并代表用户执行交易。

这种转变就是我们所说的智能体金融(agentic finance):能够理解意图、评估风险、执行财务工作流,而无需人类点击每一个按钮的系统。2026 年,这一类别正在快速发展。银行和财务团队正在尝试使用 [AI 智能体](https://www.alchemy.com/dapps/best/ai-agents)进行预测、合规、差旅、采购和现金运营。券商开始允许智能体监控投资组合并下单交易。原生加密团队正在[支付](https://www.alchemy.com/blog/how-x402-brings-real-time-crypto-payments-to-the-web)、财资自动化、链上执行和[DeFi 领域的 AI 智能体](https://www.alchemy.com/overviews/defi-ai-agents)方面推进得更远。

但许多泛泛而谈的行业文章都忽略了一个更深层的问题。真正的智能体金融不只是把 AI 嵌入财务工作流,而是 AI 加上轨道(rails)。如果一个软件智能体要持有价值、转移资金、支付服务费用、即时结算,并与其他软件协同,它就需要为机器设计的金融基础设施。这正是为什么智能体金融需要加密货币轨道。

一旦从这个角度看这个类别,整个技术栈就更容易理解了。

## 什么是智能体金融?

智能体金融是从"辅助财务决策的软件"到"能够采取财务行动的软件"的转变。

传统金融软件大多在三种模式下运行:记账、分析或自动化。它记录交易、给出建议,或执行人类已经定义好的狭窄规则。智能体金融则更进一步。一个智能体可以把"减少闲置现金、遵守政策、实现收益最大化"这样的目标,转化为多步骤的工作流。它可以收集数据、权衡取舍、选择工具、在约束条件内执行,并随条件变化而调整。

这种更广泛的模式已经在市场中显现出来。[IBM](https://www.ibm.com/think/insights/finance-teams-operationalize-agentic-ai-scale)、[PwC](https://www.pwc.com/gr/en/technology/artificial-intelligence/agentic-ai-financial-services.html) 和 [Moody's](https://www.moodys.com/web/en/us/creditview/blog/agentic-ai-in-financial-services.html) 都将金融领域的智能体 AI 描述为从任务级自动化转向多步骤、决策密集型工作流的转变。像 [Payhawk](https://payhawk.com/en-us/platform/ai-agents) 这样的产品专注于差旅、采购、审批和费用管理等财务运营场景。[Public](https://www.prnewswire.com/news-releases/public-becomes-the-first-brokerage-to-introduce-ai-agents-for-your-portfolio-302729050.html) 开始允许投资者创建能够监控市场并根据指令执行操作的投资组合智能体。

这些例子很重要,但也说明了目前讨论中仍不完整的地方。主流讨论大多还停留在现有记录系统中嵌入 AI 副驾驶(copilot)的层面。这确实有用,但还算不上完全的智能体化。

副驾驶可以起草一条建议。而一个真正的智能体金融系统必须做一些承担风险的事情:支付、结算、分配、再平衡、转账、对冲,或在运行中执行一项政策。当软件从"提供建议"转向"采取行动"的那一刻起,基础设施就和模型本身同等重要。

## 为什么智能体金融在 2026 年变得重要?

三个转变正在同时发生。

第一,LLM 模型的能力已经足够强,可以规划并执行多步骤的工作流。它们不再局限于总结报告或回答问题。

第二,市场正从简单的问答式聊天界面,转向能够执行多步骤工作流的产品。软件仅仅告诉用户该做什么已经不够了,产品需要真正把事情做完。

第三,资金本身正变得更加可编程。[稳定币](https://www.alchemy.com/dapps/top/stablecoins)、代币化存款、链上结算和机器可读的支付标准,正在把金融基础设施变成软件可以直接交互的对象。

这就是为什么 2026 年感觉与上一波"AI 用于金融"的宣传不同。真正的机会不只是更好的预测或更快的后台工作,而是构建让软件能够成为经济行为主体的系统。

想想一旦智能体不仅能提出建议、还能执行交易,会出现哪些新的类别:

- 根据政策和流动性状况进行再平衡的财资系统
- 按使用量、按任务或按会话结算的支付流程
- 在设定风险限额内监控市场并采取行动的投资组合智能体
- 将一句自然语言目标转化为交易序列的链上金融产品
- 协调跨系统审批、数据和结算的内部财务智能体

这比"给财务软件加个聊天机器人"要大得多的设计空间。

## 为什么金融领域的 AI 智能体需要加密货币轨道

如果你想让软件智能体采取财务行动,就需要可编程、原生互联网化、对机器友好的轨道。加密货币轨道是目前唯一天然适合这项工作的轨道。

为什么?因为智能体需要五样传统金融基础设施难以提供的东西。

第一,它们需要原生的数字身份。智能体需要一种持久的、机器可用的方式来标识自己、验证请求并持有权限。链上钱包已经具备这种能力。

第二,它们需要可编程货币。当价值可以通过软件原生的规则、智能合约和代币化余额流动,而不是依赖人工银行流程和人工审批链时,构建自主系统会容易得多。

第三,它们需要实时结算。智能体以软件的速度运作。等待营业时间、代理行、批处理文件或人工对账,不仅会拖慢整个流程,还会限制智能体能运行的工作流类型以及它们能带来的效率提升。

第四,它们需要按使用量付费的经济模式。智能体的购买方式与人类不同。它们会越来越多地按单次请求购买 API、数据、算力和金融服务。像 [x402](https://x402.org/) 和 [MPP](https://www.alchemy.com/overviews/x402-vs-mpp-comparing-agent-payment-protocols) 这样的标准展示了这在实践中的样子:服务返回付款条件,客户端以编程方式付款,工作流继续进行。

第五,它们需要可组合性。当身份、支付、数据访问和执行都能被拼接进同一个可编程系统中时,智能体金融的效果最好。

这并不意味着所有财务工作流明天就会全部迁移上链。但这确实意味着,完全智能体化的最终形态指向的是加密货币轨道。传统金融系统可以承载工作流的部分环节,而加密货币轨道让整个工作流可以由软件执行。

这就是"金融领域的 AI"和"智能体金融"之间的区别。前者帮助人类操作金融系统,后者则给软件本身提供了一个金融运行环境。

## 智能体金融的技术栈是什么样的?

一旦你理解了智能体金融系统的实际运作方式,这个技术栈就会变得清晰起来。

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这正是许多高层次的行业科普文章过早停下的地方。它们把大部分篇幅花在最上面两层:模型和工作流自动化。这些层级确实重要,但并不构成完整的技术栈。

底层才是让系统真正落地的关键。如果一个智能体无法可靠地访问财务状态、无法为服务付款、也无法在明确的防护机制内执行交易,那它仍然只是一个界面更好的副驾驶。

加密货币在这里之所以重要,是因为它压缩了软件与结算之间的距离。钱包可以充当身份。稳定币可以充当结算手段。像 x402 这样的标准可以充当支付握手协议。智能合约可以充当可编程的财务逻辑。而链上数据可以被同一套将要据此行动的软件实时查询。

换句话说:加密货币轨道让资金对软件而言变得"可读"。

## 目前有哪些团队在构建智能体金融?

这个市场正在三个层面形成。

第一个层面是老牌金融软件在现有工作流中加入智能体。IBM、PwC、Moody's 和 Payhawk 都指向了财务运营内部的一个真实转变:更少的人工流转,更多的自主协调,以及更好的决策支持。

第二个层面是智能体驱动的金融产品。Public 的新投资组合智能体就是一个很好的例子。产品不再要求用户整天盯着交易界面,而是让他们描述意图,由系统去监控和执行。

第三个层面是原生加密基础设施和智能体商业(agent commerce)。这是这一类别最有意思的部分。像 [t54](https://docs.t54.ai/docs/core-beliefs/agentic-finance) 这样的团队明确地在推动从人工主导的金融向智能体执行的金融转变。像 x402 这样的标准正在把支付变成一种 API 原语。像 [AgentCard](https://agentcard.ai/) 这样的产品正在把机器购买推向现实世界。而更广泛的市场也开始意识到,智能体不只是助手,它们正在成为买家、运营者和交易方。

这第三层正是这一类别长期走向被定义的地方。

前两个层面都很重要,它们将推动短期内的采用。但智能体金融最深层的形态,发生在智能体能做的不只是自动填写传统系统里的表单的时候。它发生在智能体能够保有上下文、持有价值,并端到端完成财务行动的时候。

## Alchemy 在这个技术栈中处于什么位置?

我们所处的位置,是智能体系统需要可靠数据、支付能力和执行能力的地方。

如果你正在加密货币轨道上构建智能体金融,难点不在于训练模型去理解你想完成什么任务或工作流。难点在于模型为了真正执行、实现用户目标,所需要的一切周边支撑:

- 对区块链状态的可靠访问
- 实时的价格、余额和投资组合数据
- 用于监控和触发的事件驱动型基础设施
- 智能体无需人工干预即可使用的支付流程
- 消除面向用户的区块链摩擦的无 Gas 交易流程
- 能够承受生产级工作负载的执行轨道

这正是我们一直致力于把智能体作为一等用户来构建的原因。

借助 [Alchemy Agents](https://www.alchemy.com/agents),开发者可以让智能体访问 100 多个网络的区块链数据。我们的 [AI 智能体页面](https://www.alchemy.com/ai-agents)展示了我们如何为构建者呈现这一整套方案。通过我们的[智能体注册流程](https://www.alchemy.com/blog/ai-agents-can-now-sign-up-for-alchemy),智能体可以使用链上钱包作为身份,并通过加密货币支付标准为算力预付款。借助目前处于私测阶段的 [AgentPay](https://www.alchemy.com/agentpay),企业可以通过一次集成接受来自智能体的付款,而无需逐个处理各种协议。借助[无 Gas 交易](https://www.alchemy.com/gasless-transactions),团队可以简化那些原本会给用户带来摩擦的链上支付和执行流程。[x402](https://www.alchemy.com/blog/how-x402-brings-real-time-crypto-payments-to-the-web) 是当前互联网发展方向最明确的信号之一。

这并不意味着 Alchemy 就是整个技术栈。它意味着我们是基础设施层中的关键一环。我们帮助智能体查看链上状态、以编程方式付款,并作为经济行为主体而非人类工作流中生硬的附加物,与加密系统交互。

**构建者快速入门:**安装 [CLI](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-cli)、添加 [Alchemy Skills](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-agent-skills)、并连接[托管的 MCP 服务器](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server):

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  code={`npm i -g @alchemy/cli@latest
alchemy auth
npx skills add alchemyplatform/skills --yes`}
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按照 [MCP 服务器文档](https://www.alchemy.com/docs/alchemy-mcp-server)将你的编码智能体连接到 `https://mcp.alchemy.com/mcp`。这就是从想法到生产落地的路径:继续在你的编辑器中构建,同时让智能体在采取行动之前拥有实时读取余额、价格和投资组合的能力。

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  url="https://www.youtube.com/watch?v=Qtq4cbOazeY"
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当智能体不只是需要读取资金、还需要转移资金时,使用同一个 CLI 来批准一个范围受限的钱包会话,这样私钥就不会驻留在智能体进程中:

<ExternalVideo
  url="https://www.youtube.com/watch?v=NNbvdo-JCw4"
  provider="youtube"
  providerUid="NNbvdo-JCw4"
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完整的功能范围和示例请见 [alchemy.com/agents](https://www.alchemy.com/agents)。

对于在这一类别中构建产品的团队来说,这一点很重要。模型或许定义了体验,但轨道决定了产品能否真正运行起来。

## 银行、金融科技公司和构建者接下来该做什么?

最有用的问题不是"我们该不该在金融中使用 AI 智能体?"——这个问题的答案已经是肯定的。

更好的问题是:你想拥有技术栈中的哪一部分?

有些团队会用智能体来改进内部财务工作流。有些会推出面向客户的产品,把自然语言表达的意图转化为财务行动。有些会构建链上支付和财资系统,让软件获得比传统轨道更高的自主性。还有一些会构建让这些产品得以实现的工具、基础设施和工作流。

但无论走哪条路,战略性的选择都是一样的。你需要决定:你是在为人工操作的金融构建的基础设施上开发,还是在为机器操作的金融构建的基础设施上开发。

这正是为什么加密货币轨道对传统机构同样重要。它们不只关乎投机性资产或原生加密产品,而是关乎可编程结算、软件原生身份,以及能够由智能体操作的金融系统。[稳定币财资收益](https://www.alchemy.com/overviews/stablecoin-treasury-yield)、[企业级稳定币技术栈](https://www.alchemy.com/overviews/enterprise-stablecoin-guide)和[面向银行的存款代币](https://www.alchemy.com/blog/deposit-tokens-for-banks-a-practical-playbook)都指向同一个方向。

对银行而言,这一决策通常会从稳定币轨道、代币化存款或链上结算开始,再逐步走向完全自主的智能体工作流。但这仍然是同一个转变过程——轨道先行,智能体随之扩展。

[《数字资产:银行完全指南》](https://www.alchemy.com/resources/digital-assets-for-banks)详细介绍了稳定币轨道、存款代币、实施路径,以及金融机构目前需要做出的自建还是采购的决策。[《面向银行的存款代币:实用行动手册》](https://www.alchemy.com/blog/deposit-tokens-for-banks-a-practical-playbook)更详细地展示了其中一条路径。

## 常见问题

### 什么是智能体金融?

智能体金融是从"辅助财务决策的软件"向"能够采取财务行动的软件"的转变。在实践中,这意味着 AI 智能体能够收集数据、围绕目标和约束条件进行推理,并在人类监督下执行支付、转账、交易、财资操作或政策驱动的工作流。

### 什么是金融领域的智能体 AI?

金融领域的智能体 AI 指的是同一种更广泛的转变:AI 系统从分析或聊天,转向多步骤的财务行动。与标准 AI 工具相比,关键区别在于自主性。这类系统不只是帮助人类思考,而是帮助完成财务工作本身。

### 智能体金融和金融领域的 AI 有什么区别?

金融领域的 AI 是一个更广泛的类别,包括副驾驶、预测工具、欺诈模型和工作流自动化。智能体金融范围更窄,更侧重于行动本身。它指的是能够完成财务工作的系统,而不只是分析财务工作的系统。

### 为什么金融领域的 AI 智能体需要加密货币轨道?

因为智能体需要可编程身份、可编程货币、实时结算和软件原生的支付流程。加密货币轨道目前能以传统金融系统通常无法做到的方式提供这些基础能力。

### DeFi 智能体和智能体金融是一回事吗?

不是。DeFi 智能体是智能体金融中重要的一个分支,尤其是在交易、收益和财资自动化方面。但这个类别范围更广,还包括支付、银行业务、合规、投资组合管理和内部财务运营。

### 智能体金融的技术栈是什么样的?

从高层次来看,该技术栈包括推理、身份与信任、编排与防护机制、支付与结算,以及数据加执行基础设施。大多数行业报道都聚焦于技术栈的顶层,而底层才是让系统真正实现智能体化的关键。

### 银行应该如何为智能体金融做准备?

首先要理解轨道方面的决策。稳定币、代币化存款、链上结算和可编程支付基础设施并不是边缘话题,而是下一代智能体驱动的金融产品和工作流的基础。

### Alchemy 在智能体金融中处于什么位置?

我们处于基础设施层。我们为智能体提供区块链数据访问能力、机器原生的支付流程,以及在生产环境中与加密系统交互所需的 API。