AI 代理不是工具，尤其是在金錢方面。 我最常被問到的問題之一是：為什麼 Payman 使用 A2A 而不只是公開一個 MCP？ 聽著，我們認為 MCP 很棒，事實上我們確實使用 MCP。它對於工具來說很棒。但我們不將 MCP 作為支付 API 公開，因為這對於代理支付來說不夠，實際上錯過了這可以成為的承諾。 建立一個處理金錢的 AI 不是一個工具的呼叫。天哪，這低估了 AI 能做的事情。這是關於建立一個理解金錢的智慧，周圍有鐵路、推理和欺詐檢測，以便它可以按照 AI 應有的方式執行：通過邏輯和推理。 這就是為什麼我們認為 A2A 實際上是一個很好的金錢移動協議，可以在其上構建。利用這一點與 MCP、x402 和其他協議，創造了代理金錢體驗所需的基礎設施，這就是我們正在構建的。我們以更原生於 AI 的方式公開它，以 ask() API 的形式。我們用自然語言與 AI 交流來編碼、撰寫法律文件，還有更多。處理金錢不應該有所不同。 一些想法： 𝟭/ MCP 是工具。A2A 是代理。 MCP 是確定性呼叫/返回——非常適合獲取數據或進行數學運算。 移動金錢並不是那麼簡單。這涉及批准、欺詐檢查、例外情況和人類的來回交流。這就是 A2A 存在的原因：代理在任務上協作，暫停、澄清、在流程中適應。Payman 在那裡，因為金錢是一個需要推理的過程，而不是一次性的呼叫。 𝟮/ 自動販賣機 vs. 服務生（以及為什麼 ask() 重要）。 自動販賣機是 MCP。是的，它執行支付，但相對簡單。按一下按鈕，零食掉下來，或者卡住。一次性完成。 服務生是 Payman 的 ask()。當然，他們在最後刷你的卡——但在此之前，他們處理整個流程：檢查可用性、要求身份證、與廚房確認、處理替代品、如果你改變主意則進行調整。這就是 payman.ask() 的作用。它不僅僅是移動金錢，它確保支出在發生之前是有效的、安全的，並且符合政策。 𝟯/ AI 不是在線 ATM。 今天的網絡將支付視為 ATM，因為 API 是為確定性互聯網構建的：表單提交 → 資金移動。 AI 是概率性的。它推理、適應，並且可以做更多——如果我們給它正確的鐵路。這就是為什麼我們喜歡 A2A（以及像 X402、AP2 這樣的努力）：因此將支付集成到代理中是一個乾淨的 ask()，而不是一堆脆弱的工具呼叫和開發者的粘合劑。這就是你獲得真正的支付代理（或者我們喜歡稱之為…Paygents）的方式。 ...