随着个人 AI 代理越来越多地代表用户执行交易任务，大型语言模型（LLM）的非确定性特征带来了潜在风险：AI 机器人可能偏离预设指令，导致未经授权的交易发生。针对这一痛点，美国运通（American Express，简称 Amex）推出了一项新框架，旨在在 AI 代理完成支付前捕获并验证客户的购买意图。
根据 Amex 的描述，该框架的核心在于确保客户的购买指令在整个交易周期内得到严格执行。公司期望将此确立为 AI 交易的行业标准。
Amex 代理合作伙伴与战略副总裁 Hannah Bozian 在接受 TechCrunch 采访时指出：“这些新交易将涉及三方角色：消费者、商家和代理。”她强调，公司的目标是确保代理交易过程保持透明、可信且安全。
此次发布的意图框架建立在 Amex 于 4 月推出的“Amex 代理商务体验”（ACE）开发者工具包基础之上，后者已包含部分支持意图框架的服务组件。
市场接受度与争议现状
Amex 表示，目前尚未观察到因代理交易导致的争议增加。这在一定程度上得益于消费者对代理商业模式的尝试意愿。根据最新的 Amex Trendex 报告数据显示：
- 66% 的美国受访者表示，他们很可能使用 AI 代理来研究产品或服务的最佳价格；
- 61% 的受访者表示，在未来 12 个月内，他们很可能会使用 AI 代理来推荐产品或服务。
技术实现机制
Amex 的新意图框架首先通过一个“创建意图 API”启动。该 API 负责捕捉客户的购买指令及附带约束条件，例如指定商家名称、最大预算上限以及其他产品偏好。Bozian 说明，尽管意图收集方式可能因涉及的 AI 模型而异，但框架设计具备足够的灵活性，以支持各类代理商业模式。
在具体流程中，客户需验证身份并对代理捕获的意图进行签署确认。随后，系统生成两个关键标识符：
- 意图 ID：代表该特定意图的唯一标识符；
- 意图证明代币：包含客户高级限制条件的数字凭证。
该代币用于获取安全的数字支付凭证，供代理在结账时使用，从而避免暴露客户实际的信用卡号码。Amex 称，这种机制能在保障购买安全的同时，确保交易行为与客户授权范围保持一致。此外，意图 ID 和代币还可应用于交易流程的其他环节，协助企业优化欺诈预防和纠纷解决管理。
风险控制与应用场景
Bozian 指出，与传统实施方式不同，Amex 的方法在交易流程早期引入意图验证，这有助于在风险实际发生前进行缓解。她举例说明：若客户要求代理购买“9 号白色耐克运动鞋”，而代理因错误试图购买其他商品，Amex 的框架可阻止此类违规交易。
展望未来，虽然当前许多代理在购买前需获得客户明确同意，但 Amex 预计代理将在某些场景下拥有更高的自主权。例如，对于纸巾等家庭主食的自动重新订购，主要限制仅在于价格和尺寸，而非特定品牌或商家。在此类场景中，嵌入额外的技术检查以确保交易符合客户意图显得尤为重要。
Bozian 补充道，记录哪个代理在何时被授权执行何种操作，也有助于解决由代理代表的欺诈行为引发的纠纷。
生态合作与后续计划
Amex 正在与支付生态系统中的合作伙伴展开讨论，以实施 ACE 方案，其中包括集成含有 Amex 支付凭证的代理代币以及开发者套件的其他组件。公司表示，随着代理商业生态系统的演进，将持续积极开发和完善 ACE 平台。
据悉，Hannah Bozian 将于 10 月 13 日在 TechCrunch Disrupt 2026 的行业舞台上，进一步详细阐述这一“意图情报框架”及其对代理商业世界的意义。
