如果你是一名 Token 高消耗使用者，過去一年，應該對 AI Agent 最核心的演進感同身受：
除了底層大模型本身的智力躍升，它開始越來越像一個真正的「工作者」。
從最早的聊天機器人，到 MCP、Skills、Harness 等基礎設施逐漸成熟，Agent 開始獲得越來越多「手腳」，它可以打開網頁、讀取即時資料、操作軟體，甚至連接錢包和交易帳戶。
但走到這一步，新的現實問題也隨之出現：會使用工具，和真正能完成一項工作任務，其實是兩回事。
一個真正能夠承擔任務的 Agent，不應該只是在收到指令後調用一次 API，而是需要在一個持續變化的環境中，根據結果不斷調整下一步行動。
金融市場恰好把這種差異體現得尤其明顯。
你可以告訴一個 Agent「幫我判斷某場比賽誰更可能獲勝」，它幾秒鐘就能給出一份看起來不錯的分析，但如果要求變成「給你一筆資金，在未來一個月裡持續參與預測市場，在控制最大回撤的前提下提高收益」，就完全變成了另一類問題。
它必須不斷讀取即時新聞、賠率和訂單簿，判斷市場是否已經充分定價，決定何時建倉、加倉或退出，並在自己的判斷出錯後及時調整策略。
而近期密集出現的一系列基礎設施創新，似乎正在將這塊此前相對缺失的拼圖，逐一補齊。
一、AI Agent 需要一個「模擬訓練場」？
8 月中旬，SKALE 推出了一個頗有意思的新產品，AgentPit。
簡單來說，它是一座專門為預測市場 AI Agent 搭建的「模擬交易沙盒」，同步真實 Polymarket 的市場資訊並相容其 API，同時採用接近正式環境的 CLOB 訂單簿、CTF Token 與結算機制，只是將真實資金替換成了模擬 USDC。
開發者可以讓 Agent 在其中即時讀取盤口、下單撮合、管理部位，並在完全沒有資金損失風險的前提下測試策略，同時也可以觀察多個 Agent 在同一訂單簿中博弈所湧現出的群體行為。
這看起來有些類似傳統量化交易裡的回測和模擬盤，但對 AI Agent 而言，其意義要深遠得多。
因為 Agent 面臨的一個長期問題在於，你究竟怎麼知道一個 Agent「真的會交易」？
眾所周知，過去評估大模型能力，產業高度依賴靜態的基準測試（Benchmarks）——做幾道數學題、修復一段程式碼，或者總結一篇長文本。
但真實世界中的複雜決策不存在預設的標準答案。尤其在金融市場，假設 Agent 判斷某個預測事件的「YES」公允價值應為 0.7 美元，而目前市價為 0.55 美元。當它買入之後，價格可能繼續下探至 0.45 美元，也可能因為突發新聞迅速拉升，此外訂單簿的瞬時流動性也會直接影響實際成交均價。
這就意味著 Agent 不能給出一次預測就結束任務，它必須持續面對自己上一次決策帶來的真實後果。這正是 AgentPit 的核心價值所在，它為 Agent 提供了一個逼近真實正式環境的動態回饋閉環：
觀察 → 判斷 → 執行 → 獲得回饋 → 調整 → 再執行。
當然，這裡的「訓練」並不一定意味著 Agent 每完成一筆交易，就會自動修改底層模型參數，它提供的是一個能夠反覆運行策略、評估結果和迭代工作流程的環境。
就像自動駕駛系統真正走上道路之前，需要在模擬器中經歷大量極端場景一樣，一個未來可能管理真實資金的金融 Agent，也很難僅憑幾次 Prompt 測試就直接獲得資產控制權，它需要先證明，自己在連續決策環境裡究竟表現如何。
但問題也隨之而來。
模擬環境裡表現不錯，並不意味著可以立刻把真錢交給 AI，中間還需要更關鍵的一層。
二、基礎設施併軌：當支付與交易成為 Agent 的原生元件
如果觀察過去數月主流雲端巨頭與頭部交易平台的動作，不難發現，Agent 的運行軌道正在以驚人的速度完成標準化打通。
首先是機器原生支付協議的落地。
8 月 18 日，Amazon Bedrock AgentCore Payments 正式 GA，該服務允許運行在 AgentCore 上的 Agent 自主發現並付費調用第三方 API、MCP 服務或專業資料來源，並整合了 Coinbase 與 Stripe / Privy 的錢包基礎設施，原生支援穩定幣以及 x402 等機器支付協議。
這就解決了一個非常切中痛點的斷點問題——如果 Agent 在分析市場時，發現一份高品質的即時資料需要付費，在過去，工作流程必須中斷，等待人類手動刷卡購買、設定 API Key 後才能繼續。
而在 AgentCore Payments 的架構下，支付被直接封裝為工作流程內的一個自動化節點，使用者只需預先設定預算和策略，Agent 便能在遇到付費門檻時自主發起微支付完成調用，整個過程無需人工介入，且錢包私鑰與憑證對模型本身保持隔離。
緊接著，兩天後的 8 月 20 日，Binance 又推出了 Agent OS，開放了 Agent 原生介面。
與單純提供某一個 AI 功能不同，Agent OS 更像是一層專門面向 Agent 的金融基礎設施介面，把 Binance API、Wallet Agentic Hub、x402、Skills Hub 和 MCP 等元件整合在一起。
它允許相容的 AI 應用透過 MCP 取得行情、查看帳戶資訊，並在使用者授權後執行支援的交易操作。更關鍵的是，它在機制層面強調了權限邊界與隔離：
使用者可以為 Agent 分配專門的子帳戶，將資金與交易活動和主帳戶隔離，並為 Agent 設定具體權限；相關存取權限也可以隨時撤銷。
如果把 AgentPit、AWS AgentCore Payments 和 Binance Agent OS 放在一起，就會發現一個越來越清晰的變化：
AgentPit 提供了策略測試與持續回饋的環境，x402 和 AWS AgentCore Payments 開始打通機器原生支付，而 Binance Agent OS 則進一步把行情、帳戶、交易與鏈上能力開放給 Agent，使原本分散的能力，正在被逐漸串成一條完整的工作流程。
不過，金融場景尤其特殊的一點在於，程式碼寫錯了，大不了重新運行，但 Agent 一旦執行了一筆錯誤交易，資產可能已經真正離開錢包。
這意味著，從模擬環境走向真實世界時，還有一個角色無法被繞過去。
那就是錢包。
三、Agent Wallet 的真正價值到底是什麼？
如果勾勒出未來 AI Agent 的完整工作流程，它將呈現出一條清晰的鏈路：
- 先在 AgentPit 這樣的模擬環境中訓練和測試策略；
- 再透過 MCP、Skills 和各種 API 取得資訊與工具；
- 透過 x402 等協議購買資料和運算資源（延伸閱讀《當 AI Agent 開始擁有「錢包」：經濟自主權之後，誰來守住控制權？》）；
- 隨後進入真實市場執行交易；
- 再根據實際結果繼續調整最佳化策略；
到了執行這一步，錢包所承擔的角色將與今天截然不同。
畢竟傳統 Web3 錢包的互動邏輯是為人機互動設計的——每一筆簽名，都依賴人類在螢幕前肉眼核對並手動點擊確認，但如果一個高頻 Agent 每秒需要讀取多組盤口資料、持續微調部位，仍然要求人類逐筆簽名，自動化的意義將蕩然無存。
然而，如果直接把私鑰交由 AI 保管，又等同於放棄了所有安全底線。
因此，Agent Wallet 真正要解決的，從來不是「如何讓 AI 拿到私鑰」，而是「如何在不讓渡最終資產控制權的前提下，為 Agent 提供安全可控的執行權」。
這也是 imToken 在 Agent Wallet 設計架構中給出的核心解法：
- 帳戶隔離與工作階段金鑰（Session Keys）：在 imToken 的 Agent Wallet 設計構想中，每一個獲得執行權限的 Agent 都對應獨立的 Agent Account，其 Session Key 在可信執行環境（TEE）中生成並隔離，且不會離開這一安全環境。
- 策略規則（Policy）的硬性約束：每個 Agent Account 都需要綁定明確的 Policy，包括允許互動的協議白名單、單筆交易上限、每日額度、操作頻率以及授權有效期等限制。換句話說，Agent 獲得的並不是一個不受約束的錢包，而是被規則包圍起來的執行帳戶。
- 使用者保留最終控制權：Agent 只能在使用者預先授權的 Policy 範圍內自主執行，超出邊界的操作必須重新交由使用者確認；使用者則始終可以調整 Policy、暫停或恢復 Agent、撤銷權限並收回資金。對於被識別為異常或超出預設策略的交易，自動執行也會暫停，並重新要求使用者進行身分驗證。
從這個維度重新審視整個生態，就會發現模擬訓練（如 AgentPit）與智慧錢包（如 imToken Agent Wallet），其實是在解決同一個命題的兩個階段。
前者負責提升 Agent 的決策能力上限，後者負責築牢 Agent 的行動安全底線。
二者缺一不可。
這可能才是 Agent Wallet 相較於傳統 Wallet 最重要的變化。
寫在最後
從這個意義上說，AgentPit 出現之後，一個值得關注的新階段正在到來。
AI Agent 正在從「學會使用工具」，進入「學習如何工作」。
而當它最終走出模擬訓練場、邁入波譎雲詭的真實交易世界時，決定這一步能否走得穩、走得遠的，往往不僅取決於底層大模型有多聰明，更取決於我們為其構築的帳戶與授權邊界有多堅固。
畢竟，在真實複雜的經濟體系中，我們真正需要的從來不是一個永遠不犯錯的 Agent，而是一個即便可能失誤，其風險依然在可控邊界之內的 Agent。