Con la competizione di trading AI in tempo reale di Nof1 e il protocollo x402 appena lanciato da Coinbase che stanno diventando argomenti di discussione importanti nel settore, gli agenti AI stanno rapidamente espandendo i loro casi d'uso nei settori della finanza e dei pagamenti.
Come protocollo rappresentativo per i pagamenti basati sull'intelligenza artificiale, in cosa differisce x402 dai sistemi di pagamento tradizionali? Quali scenari si presta a essere sfruttato? E con il progredire dei pagamenti basati sull'intelligenza artificiale, quali altre applicazioni prevedibili potrebbero essere sbloccate dagli agenti di intelligenza artificiale? Questo articolo di Guest Expert riassume le prospettive condivise da Haipo Yang, fondatore e CEO di ViaBTC, sulla fattibilità di x402 e sul potenziale futuro delle reti di collaborazione basate sull'intelligenza artificiale.
D: X402 è recentemente diventato un argomento di grande attualità nel settore. Qual è la posizione dell'utilizzo di pagamenti token, come X402, per risolvere i problemi di pagamento dell'intelligenza artificiale?
Haipo Yang: Da un punto di vista ingegneristico, x402 è un protocollo relativamente semplice. Il suo valore fondamentale non è inventare un nuovo metodo di pagamento, ma confezionare i pagamenti on-chain come un servizio web standardizzato e introdurre un facilitatore per affrontare le sfide di fiducia ed esecuzione nei pagamenti on-chain.
Vengono fatti molti paragoni tra x402 e i sistemi di pagamento tradizionali, ma questi sistemi servono "utenti" diversi. Alipay e Visa offrono esperienze di pagamento eccellenti, ma sono progettate per gli esseri umani, non per gli agenti di intelligenza artificiale. Per gli agenti di intelligenza artificiale, i sistemi di pagamento tradizionali creano attualmente due evidenti ostacoli:
- 1) Elevate barriere all'ingresso: è difficile per gli script aprire conti bancari e completare il KYC, mentre la generazione di un indirizzo wallet in grado di effettuare pagamenti on-chain può essere eseguita con una singola riga di codice.
- 2) Costi elevati di attrito: le interazioni con l'IA sono ad alta frequenza e frammentate. Un agente potrebbe chiamare un'API dati una sola volta e pagare 0,0001 dollari. L'instradamento di tale chiamata attraverso le reti delle carte di credito può comportare commissioni che superano il pagamento stesso.
In pratica, x402 sfrutta la programmabilità dei token, insieme al ruolo di intermediario del Facilitatore, per abilitare micropagamenti automatizzati. In questo contesto, il Facilitatore funziona come "Alipay per il mondo delle macchine", assorbendo la complessità di conferma on-chain in modo che gli Agenti possano completare transazioni ad alta frequenza in millisecondi.
Nei pagamenti on-chain convenzionali, le interazioni possono essere lente e complesse. L'approccio di x402 consente a un Facilitatore di operare come livello di esecuzione per le transazioni on-chain: verifica delle firme, anticipazione del gas, invio delle transazioni e gestione dei dettagli on-chain. Il pagatore invia una firma al Facilitatore anziché eseguire direttamente le operazioni on-chain. Sia per gli acquirenti che per i venditori, questo riduce la complessità di integrazione centralizzando la fiducia e il regolamento nel Facilitatore.
D: Quali sono le prospettive per x402 e quali limitazioni potrebbe incontrare nell'adozione nel mondo reale?
Haipo Yang: Il valore a lungo termine di x402 risiede principalmente in una rete economica agente-agente piuttosto che in esperienze di pagamento rivolte al consumatore. Per gli utenti finali, i pagamenti dovrebbero diventare invisibili. In futuro, è improbabile che un agente AI chieda a un utente di "scansionare per pagare". Invece, un utente potrebbe impostare un'istruzione come "Analizza il mercato ogni mattina alle 9:00". L'agente potrebbe quindi chiamare più fornitori di servizi in background per notizie o dati social. Le commissioni generate dalle chiamate API ad alta frequenza possono essere regolate automaticamente tramite x402, consentendo l'utilizzo del servizio end-to-end con un intervento umano minimo.
Questo modello può spostare la monetizzazione delle API da abbonamenti a un utilizzo realmente pay-as-you-go, perché x402 si adatta naturalmente alla collaborazione macchina-macchina ad alta frequenza e altamente frammentata.
Esiste anche un vantaggio in termini di sicurezza spesso trascurato. Consentire a un agente di effettuare transazioni utilizzando un numero di carta di credito crea una responsabilità di fatto illimitata. Se un agente viene compromesso o si comporta in modo scorretto, potrebbe generare spese incontrollate. Con un token wallet, è possibile imporre limiti di spesa, ad esempio un saldo massimo di 100 USDC per le "paghette", mantenendo le potenziali perdite sotto controllo.
Tuttavia, la semplicità di x402 ne evidenzia anche i limiti. Il protocollo si affida in larga misura a facilitatori come Coinbase. Questo semplifica lo sviluppo, ma introduce un rischio di centralizzazione e un potenziale singolo punto di errore. Se un facilitatore si disconnette, si comporta in modo malevolo o censura le transazioni, il flusso di pagamento può interrompersi.
Inoltre, poiché x402 è progettato per essere semplice, non copre alcuni requisiti commerciali reali, come i rimborsi, all'interno del protocollo stesso. Le controversie relative a servizi non completati o beni difettosi spesso richiedono inversioni, e l'irreversibilità può rendere tali flussi più difficili da implementare.
Parallelamente, si stanno esplorando protocolli di pagamento Agent più ampi, tra cui AP2 di Google, con obiettivi quali l'integrazione con le reti di carte di credito, il supporto delle criptovalute e la gestione di flussi complessi come i rimborsi. A lungo termine, standard più completi potrebbero essere auspicabili, ma la complessità multi-stakeholder può rallentare l'implementazione. Il vantaggio di x402 è l'usabilità immediata: un portafoglio e un codice sono sufficienti per iniziare.
D: Nella pratica odierna, dove gli agenti di intelligenza artificiale forniscono un valore reale?
Haipo Yang: Attualmente, i maggiori beneficiari degli agenti di intelligenza artificiale rimangono gli sviluppatori. La programmazione in coppia basata sull'intelligenza artificiale è diventata una routine per molti ingegneri e strumenti come Cursor hanno visto un'ampia adozione. Per progetti di grandi dimensioni e architetturalmente complessi, in genere la piena responsabilità non viene delegata agli agenti in questa fase. Tuttavia, per attività noiose e dispendiose in termini di tempo, come la revisione del codice, i test unitari e parti della generazione della logica algoritmica, gli agenti possono ridurre significativamente il carico di lavoro e risparmiare tempo.
Un altro aspetto degno di nota è l'abilitazione degli utenti non tecnici. Il "Vibe coding" ha attirato l'attenzione perché consente a persone senza competenze di programmazione di tradurre le idee in codice attraverso il linguaggio naturale. Detto questo, l'output dell'agente richiede spesso ripetuti debug. La prototipazione rapida diventa possibile, ma dopo molte iterazioni le basi di codice possono diventare sovraccariche e più difficili da mantenere. Ciononostante, un tasso di successo parziale può comunque essere prezioso perché consente un salto di qualità da 0 a 1 per i creatori non tecnici.
Gli agenti sono sempre più utili anche per le piccole e comuni esigenze aziendali. Ad esempio, generare un'icona, uno stile per un pulsante o un semplice schizzo dell'interfaccia utente richiedeva in precedenza il supporto di un designer. Ora gli agenti possono produrre bozze rapide, riducendo i passaggi e accelerando l'iterazione.
Nonostante le attuali limitazioni, queste funzionalità sono già sufficienti per piccoli team e sviluppatori indipendenti che realizzano demo o MVP.
D: Guardando al futuro, dove si trovano le maggiori opportunità per gli agenti di intelligenza artificiale? E le criptovalute potrebbero assistere a nuovi esperimenti simili?
Haipo Yang: Nel lungo periodo, è improbabile che l'opportunità per gli agenti di intelligenza artificiale rimanga limitata all'assistenza agli sviluppatori. Le possibilità future includono una maggiore autonomia nella collaborazione e negli acquisti.
Stanno emergendo esperimenti nel settore. Ad esempio, la competizione di trading di intelligenza artificiale in tempo reale di Nof1 consente efficacemente agli agenti basati su diversi modelli di testare le capacità strategiche in contesti di mercato reali. In questo contesto, gli agenti vanno oltre la fornitura di informazioni agli esseri umani e iniziano a formare circuiti chiusi di percezione e azione.
Anche altri exchange stanno iniziando a supportare MCP (Model Context Protocol). CoinEx, all'interno dell'ecosistema ViaBTC, ha pubblicato un servizio MCP su GitHub. Con i servizi MCP, un agente può accedere direttamente alle quotazioni in tempo reale, ai dati candlestick (K-line) e ai feed di notizie di un exchange, quindi combinare tali dati con il ragionamento del modello per un'analisi più approfondita. In linea di principio, un agente può generare strategie basate sulle preferenze di rischio di un utente e, se implementato localmente, può anche piazzare ordini automaticamente.
Questa traiettoria consente il trading automatizzato e un market making più intelligente. Osservando in tempo reale la profondità del mercato, la volatilità e il volume degli scambi, un agente può regolare dinamicamente prezzi e dimensioni degli ordini, migliorando l'efficienza e la liquidità del mercato. Questi sviluppi indicano un passaggio dal "supporto alla ricerca" al "supporto alle decisioni e all'esecuzione".
All'interno di questo modello, x402 può fornire la base economica per la collaborazione tra agenti. Ad esempio, un agente incaricato di produrre un report di ricerca approfondito su Bitcoin potrebbe non disporre di alcuni dati di input. Può chiamare automaticamente altri agenti per set di dati sulla posizione on-chain e sulle transazioni, o per riepiloghi del sentiment aggregati dalle notizie, completando micropagamenti per ciascun servizio dietro le quinte. L'utente finale riceve un singolo report, mentre in background si verificano più microtransazioni tra agenti.
Nel complesso, Nof1 mette in evidenza il processo decisionale in ambienti live, MCP supporta l'accesso e l'esecuzione dei dati e x402 consente la collaborazione economica tra agenti. Man mano che gli agenti diventano capaci di reperire risorse, acquistare servizi, invocare strumenti e completare intere catene di attività, il risultato assomiglia sempre più a un sistema economico digitale composto da molti agenti cooperanti.
L'articolo Haipo Yang, CEO di ViaBTC: da Nof1 a x402 — Uno sguardo alle applicazioni degli agenti di intelligenza artificiale e cosa c'è in serbo per il futuro è apparso per la prima volta su BeInCrypto .