最好的企业 Agent 会构建在集成化金融系统之上，而不是附着在割裂数据孤岛上的孤立 Copilot 之上。
新加坡滨海湾花园，AGI Playground 2026 的主舞台灯光亮起。台下坐着 50 多家全球 VC、数百位 AI Builder，对 Agent 下一个阶段发展方向充满期待。
大家都在看一个问题：
当 Agent 从对话走向执行，我们离自动交付还有多远？
圆桌上，Airwallex 空中云汇全球首席营收官吴恺给出了一个不同于多数人的观点。他没有从模型能力或交互界面切入，而是直接把问题拉到了金融这个最严苛的场景，他认为，AI 不仅会改变软件的使用方式，还会改变企业的构建和运营方式：「我们正在为 AI 原生的企业金融与商业构建底层执行能力」。
这句话意味着 Agent 的终局不是一个更聪明的对话界面，而是一套能真正运转企业资金的执行系统。在 Airwallex 的叙事中，这套系统被概括为「AI 原生的金融操作系统」。围绕这套操作系统，公司看到了两个清晰的机会：业务运营侧的自主金融（Autonomous finance），以及支付与结账侧的智能体商业（Agentic Commerce）。
吴恺判断，市场已经到了一个关键拐点，随着智能体商业的发展，消费者会授权自己的 Agent 去比价、选品和下单，Agent to Agent 的新型支付系统将成为未来趋势。
01
可信任是 Agent 真正上线的入场券
过去一年，Agent 几乎成了 demo 大赛的主角：演示视频里，它们能在几分钟里串联一整套业务流程；但真正落地时，很多企业却发现，
演示很惊艳，落地很难。吴恺对「落地」给出了一个明确的标准，他认为真正的落地「不只是能演示，而是能被信任、并且可以反复完成生产任务。」
这个标准拆解开来，包含五个维度：采用率、可靠性、可衡量的业务结果、可审计性，以及清晰的回退路径，也就是说模型质量只是起点，不是终点。吴恺特别强调了金融场景的特殊性：「在金融领域，只有当 Agent 能够运行于公司真实的审批、合规和风控框架内时，才算真正上线。」
这意味着，Agent 不能只是一个挂在外面的智能助手，它必须嵌入企业已有的审批链、合规规则和风控体系中。在空中云汇的实践中，Agent 最擅长处理的是那些原本由人工完成、重复性高、且只需要最少人为判断的任务，例如财务运营、对账流程、报表准备，以及需要按序完成搜索、比较和执行的商业工作流。
相反，Agent 目前最薄弱的，是那些「上下文很难拿全」的任务。比如构思全新产品、做复杂的战略判断，这些需要大量领域经验和人际沟通中的隐性信息，现阶段的 Agent 很难胜任。
这种对于能力边界的清醒认识，最后都落在了产品设计上。
近期推出的 T:0 和 Airi，分别瞄准了两个场景。T:0 是一个 AI 原生的金融平台，旨在端到端运行财务职能，如记账、预测和报表等，其本质上是一个从第一天起就可自主运转的财务部门。Airi 最初是一个一键结账钱包，但从战略上看，它也是 Agentic Commerce 的信任层和凭证层，让用户只需保存一次支付信息，就能在参与商户间更便捷地完成支付，同时为 AI Agent 的委托支付打下基础。
随着场景、技术的不断演进，吴恺认为目前推出这两个产品的时机已经成熟。在财务侧，客户已经厌倦了碎片化工具、表格、对账工作和反复交接；在商业侧，智能体商业兴起意味着钱包和支付层必须进化，因为 Agent 要帮助用户发现、比较并购买商品，就需要一种安全的支付方式，并且不能暴露客户的卡片凭证。
而空中云汇之所以有底气去做这件事，很大程度上源于过去十年打下的基础：在支付、资金管理和监管基础设施上的长期投入，让它有能力在真实的金融通道之上，再叠一层智能执行。
02
可委托执行但要握紧控制权
当 Agent 开始处理资金，最现实、最核心的问题就演变成了「授权链如何设计」的现实问题，因为 Agent 花的是用户的钱，谁在授权？谁在执行？谁为结果负责？这些问题如果说不清楚，Agent 再聪明也很难进入生产。
吴恺在现场做了一个重要区分：企业需要的是「委托授权」，而不是「控制权转移」。
在空中云汇的产品中，AI 助手「Kai」拥有与该用户同等的权限，并受相同的账户角色、权限、资格规则和工作流控制约束。整条链路被理解为「用户→Agent→下游 Airwallex 服务」的委托关系，而非用户把控制权整体交给 Agent。
沿着这条链路，产品团队又给出了非常具体的边界设计：Kai 可以帮助检索信息、引导设置、在政策允许范围内完成部分操作，但对于资金流动或会产生费用的操作，产品必须清晰说明 Kai 即将执行什么，并在继续前要求用户确认。对于更敏感的情况，正确的模型是升级审批和人工复核，而不是静默执行。
吴恺用一句话总结了这条原则：「Agent 可以执行，但人和企业仍然定义使命、边界和责任框架。」他认为，自治能力的提升必须伴随治理能力的提升。随着时间推移，Agent 可能会承担更多工作流，但不会承担最终责任。
这一理念同样贯穿在 AgentOS 的设计中。AgentOS 将 Agent 连接到生产账户，但默认带有 OAuth scope、护栏，并且默认不允许资金外流动作。换言之，Agent 拿到的不是一张空白支票，而是一张有额度、有用途限制、有审计追踪的授权卡。
吴恺认为，理想的长期模型应是基于 OAuth 的委托链，能够验证主体是谁、哪个 Agent 在执行，以及在敏感操作时何时需要升级确认。实际边界可以归纳为五个要素，用户权限、限定范围、风险升高时显式确认、全程可审计，以及在信心或授权不足时可升级到人工处理。
03
金融生态决定 Agent 上限
如果说授权链解决的是「Agent 能做什么」的问题，那么「上下文」则决定了「Agent 能做多好」。
在圆桌上，吴恺还分享了一个被空中云汇反复验证的认知，他表示「在企业环境中，上下文不是最后『补上去』的东西，企业必须先构建或收购那些能够生成干净、结构化金融上下文的系统。」
这句话的背后，是空中云汇在收购上的战略逻辑。OpenPay 和 Leapfin 等收购，不只是增加产品界面，而是把更多计费、收入、对账和会计的数据模型纳入同一个生态中，让 Agent 能基于更完整、更可靠的业务图景采取行动。
吴恺解释了为什么上下文在金融场景中如此关键，实际上企业上下文不仅仅是更多数据，而是分散在整个资金生命周期中，例如收入如何产生、支付如何路由、交易如何对账、账目如何结账等，如果这些数据散落在不同的系统中，Agent 就像一个被蒙住眼睛的导航员，有方向感，但看不到路况。
基于这些实践，吴恺判断，「最好的企业 Agent 会构建在集成化金融系统之上，而不是附着在割裂数据孤岛上的孤立 Copilot 之上。」
这也是 Airwallex 十年基建的护城河所在。十年的支付、资金管理和监管基础设施，不仅是一堆牌照和通道，更是一个能够为 Agent 提供完整、结构化金融上下文的底座。没有这个底座，再强的模型也只能做碎片化分析。
04
智能体金融落地：
搭建分级可控资金安全体系
面对智能体自主操作资金的安全难题与企业落地效果难量化的行业共性困惑，吴恺给出兼具实操性与前瞻性的完整解决方案，为金融类 AI 智能体落地划定清晰路线。
金融是对风险零容忍的赛道，开放智能体资金操作权限，机遇与隐患同步放大，这是全行业共同的难题。吴恺提出「用户全权掌控、操作分级放行、全链路可追溯」三大底层准则，平衡自动化效率与资金安全。
他将智能体操作划分为不可逆、可逆两大场景建立差异化管控逻辑：转账、薪酬发放、供应商付款等资金无法撤回的不可逆操作，智能体仅可发起申请，最终决策权牢牢掌握在用户手中，支持批量审批等多元授权模式；记账、会计分录录入等可撤销操作，则放开自动化权限，减少人工频繁介入拖慢业务流转。
为筑牢风险兜底防线，空中云汇配套完整操作溯源机制，智能体每一步操作全程留痕，用户可回溯所有变更记录，一键撤销可逆操作；长期还将搭建错误反馈闭环，让智能体从历史失误中自主学习，规避同类风险重复发生。
面向 C 端智能体电商交易场景，权责界定更为复杂。吴恺明确行业统一权责底线：用户主动授权是交易成立前提，出现拒付、欺诈纠纷，最终责任归属持卡人。空中云汇正联合卡组织，共建智能体支付纠纷标准化处理规则，补齐下一代自主交易的合规短板。
当行业扎堆落地智能体，企业普遍陷入如何判断智能体是否成功、有无真实商业价值的迷茫。吴恺提出，要从业务闭环完整度，及模型智能是否为瓶颈这两个维度评判框架，并将市面上智能体划分为三类，清晰区分产品商业爆发力层级。
第一类是理想标杆级应用：业务可实现 100% 执行闭环，全部卡点仅来源于模型推理能力，AI 代码生成是典型代表，行业都在寻找此类颠覆性产品。
第二类是自动化工具型产品，空中云汇智能体金融、智能体电商均归属此类：模型能力不存在短板，能打通端到端完整业务流程。吴恺强调，自动化 90% 与 100% 是天壤之别，只要流程最后一步仍依赖人工，整体落地渗透率与效率会大幅受限。全链路自动化落地后，企业采纳率将实现质的飞跃。同时智能体推动企业决策高频化，传统财务按月复盘，如今可按日、小时监测指标持续优化流程，这也是智能体金融核心研发方向。
第三类是 AI 辅助 Copilot：无法形成完整业务闭环，核心瓶颈来自模型智能，金融不可逆资金划转操作便是典型。这类产品必须保留人工审核环节，AI 仅承担数据分析辅助工作，具备基础价值，但商业化爆发力远不及前两类。
*头图来源：AGI Playground 2026
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