“The AI Agent” Trick: Giving Your LLM a Programmable Bank Account

如今大多数 AI 系统都擅长思考。

它们可以分析数据、提出行动建议，并生成出人意料地有用的洞察。但当真正要去执行某件事时，它们仍然依赖 human-in-the-loop。

思考与行动之间的这道鸿沟，正是事情变得有趣的地方。

Web3 改变了这种动态。当你把 AI agent 连接到一个可编程钱包时，你就从一个只会提出行动建议的系统，转向了一个 वास्तव上可以执行这些行动的系统。

系统不再止步于建议，而是可以：

持有资产

发送交易

与 smart contracts 交互

在不等待人工输入的情况下持续运行

这就是 autonomous on-chain agents 这一想法的来源。

从本质上讲，这种转变简单却强大。钱包不再只是存放资金的地方，而更接近基础设施。它变得可编程了。

给 AI Agent 一个“银行账户”究竟意味着什么

像 MetaMask 这样的普通钱包由 private key 控制。谁持有这把密钥，谁就控制一切。

可编程钱包的工作方式不同。它由逻辑控制。

这得益于 account abstraction，尤其是 ERC 4337，它允许钱包像带有自身规则和条件的 smart contracts 一样运行。

不再是用户手动签署每一笔交易：

agent 决定应该发生什么

钱包强制执行允许的内容

blockchain 负责执行

一旦你设置好这一切，钱包就可以开始表现得更像一个自动化系统，而不是一个被动工具。

你可以启用诸如以下功能：

自动支付

基于规则的交易

订阅执行

将多笔交易批量合并为一笔

这种能力的强大之处不只是自动化，而是受控的自动化。

其底层实际上是如何工作的

要在实践中实现这一点，可以把系统想象成三层。

1. AI 层

这是决策引擎。

通常是一个基于 LLM 的 agent，负责处理数据并决定采取什么行动。

例如，如果价格下跌到某个百分比，它可能会决定交换 token。

2. 钱包层

控制权在这里。

一个 smart contract wallet 定义哪些操作被允许，以及在什么条件下允许。它充当 AI 与实际执行之间的守门人。

3. Blockchain 层

一切在这里结算。

交易被执行、验证并最终确认。

背后的运转组件

有几个组件把这一切连接起来。

UserOperation 表示 agent 想要执行的操作

Bundler 将这些操作打包并提交

Paymaster 可以处理 gas 支付

Smart wallet 在任何内容执行前强制执行规则

这些部分协同起来，消除了由单一 private key 控制一切的需求，这本身就是一个巨大的转变。

一个 AI Agent Wallet 流程的简单示例

把它具体化会更容易理解。

第 1 步：定义钱包

contract AgentWallet {
    address public owner;
    uint256 public dailyLimit;

constructor(address _owner, uint256 _limit) {
        owner = _owner;
        dailyLimit = _limit;
    }
    modifier onlyAgent() {
        require(msg.sender == owner, "Not authorized");
        _;
    }
    function execute(address target, bytes calldata data) external onlyAgent {
        (bool success, ) = target.call(data);
        require(success, "Execution failed");
    }
}

这是一个简化的可编程钱包。它只允许特定的 agent 执行动作并与其他合约交互。

第 2 步：agent 决定做什么

const action = {
  to: contractAddress,
  data: contractInterface.encodeFunctionData("swap", [\
    tokenA,\
    tokenB,\
    amount\
  ])
};

这里，AI 不只是提出一个行动建议，而是在为执行做准备。

第 3 步：通过 account abstraction 发送它

const userOp = {
  sender: smartWalletAddress,
  callData: action.data,
  callGasLimit: 100000,
  maxFeePerGas: "30000000000"
};

此时，系统在不需要人类手动签名任何内容的情况下，从决策转向执行。

真正的诀窍：安全地控制 agent

如果设计不当，这正是大多数系统崩溃的地方。

你不能安全地把资金的无限制访问权交给 AI。这显然存在风险。

实际可行的解决方案是引入约束，而实现这一点最有效的方法之一就是 session keys。

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Session keys 给予 agent 临时且受限的权限，而不会暴露主 private key。

示例概念

mapping(address => uint256) public sessionExpiry;

function grantSession(address agent, uint256 duration) external {
    sessionExpiry[agent] = block.timestamp + duration;
}
modifier onlyActiveSession() {
    require(sessionExpiry[msg.sender] > block.timestamp, "Session expired");
    _;
}

通过这种设置，你可以定义清晰的边界。

agent 可能被允许交易，但只能在有限时间内。

它可能有支出上限。

它可能只能与特定协议交互。

例如，你可以允许一个 agent 在一个固定预算下，仅在单一协议上交易一小时。

如果出错，影响是可控的。

这种方式已经在哪里被使用

这并非只是理论。团队已经在围绕这一模型构建真实系统。

Autonomous trading

agent 监控市场并在不等待人工输入的情况下执行交易。它们可以根据不断变化的条件持续调整仓位。

Treasury management

AI 可以在不同的 DeFi protocols 之间分配资本，优化收益策略，并随着时间推移再平衡投资组合。

Payments and subscriptions

循环支付、流式支付，甚至工资发放，都可以直接在链上自动化完成。

Machine to machine payments

按请求计费的 API、为服务付费的设备，以及在无人参与的情况下进行金融交互的系统。

这正是事情开始从应用更像自主经济系统的地方。

安全仍然比什么都重要

让 AI 系统拥有金融控制权，会引入一种不同类别的风险。

一些常见风险包括：

给予过多权限

prompt injection 影响决策

后端系统被攻破

无限制支出权限

与恶意合约交互

真正有帮助的做法

先定义严格边界。

限制可支出金额。限制可调用的合约。尽可能使用 allowlists。

使用基于 session 的权限，而不是完全访问权限。添加过期条件，并保持作用域尽可能狭窄。

为更高价值的操作引入额外层，例如 multi signature approvals 或 guardian systems。

监控也很重要。你需要实时了解 agent 正在做什么，并对任何异常情况发出警报。

在执行任何操作之前，simulation 也可以防止意外结果。

早期常见错误

最大的错误之一就是过度信任 AI。

这些系统是概率性的。它们会而且确实会做出错误决策。假设它们总能正确行为是一种风险。

另一个错误是把钱包仅仅看作存储工具。在这种设置中，它更像一个负责强制执行规则的 policy engine。

Off chain 安全也经常被忽视。如果你的后端被攻破，agent 实际上就可能被劫持。

最后，许多系统没有包含适当的 fallback。需要在必要时始终有一种暂停或接管 agent 的方式。

如何更好地看待 AI 和 Web3 的结合

这不仅仅是把 AI 接到现有 Web3 应用里。

这是一种系统设计方式的转变。

系统不再等待用户触发操作，而是可以代表用户行动。

不再是静态界面，而是持续执行。

不再只是显示信息，而是系统可以实时响应并适应。

真正的变化不仅是智能，而是受控的自主性。

结论

给 AI agent 一个可编程钱包，会改变软件的角色。

你不再是在构建让用户点击的界面，而是在构建代表用户运作的系统。

这很强大，但也带来了新的责任。

最重要的是你如何设计边界。

权限如何结构化

执行如何受控

当出现问题时系统如何表现

AI 和 Web3 的结合不只是短暂趋势。它们正在塑造新的一层基础设施。

Ancilar 如何提供帮助

在 Ancilar，我们的重点是构建在演示之外也能可靠运行的 AI powered Web3 系统。

这包括：

设计安全的 agent wallet 架构

实现 ERC 4337 smart accounts

构建 session key 和权限框架

处理后端系统与链上逻辑之间的协同

确保系统在真实使用条件下表现稳定

目标不仅是让某个东西可用，而是让它值得信赖。

如果你正在探索 AI agents、可编程钱包或自动化金融系统，可以在这里联系：

https://www.ancilar.com/contactUs

• 原文链接： medium.com/@ancilartech/...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～