BlockRun 与 Incarna 如何用 Amazon Bedrock AgentCore payments 实现按次推理付费
Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments
Incarna 借助 Amazon Bedrock AgentCore payments,让 AI 智能体按次向 BlockRun 支付模型推理费用,把接入 x402 支付支持的工作从数月缩短到数天并投入生产。
当 AI 智能体运行时,它通常需要购买一些东西来完成任务:一次模型推理、一个 API 响应、访问网页内容,或调用另一个智能体。这些购买行为金额小且频繁,有时每笔只有几分之一美分,而且它们发生在智能体的循环内部,没有人工可以批准它们。
Amazon Bedrock AgentCore payments 消除了这一负担。它为智能体提供了一种按需为服务付费的托管方式,支出限额由基础设施而非模型来强制执行。在本文中,我们来看看 Incarna 如何使用 AgentCore payments 让其智能体按每次请求向 BlockRun 支付模型推理费用。BlockRun 是一个按需付费的推理路由器,通过 x402 提供来自 15 家以上提供商的 90 多个模型,每次调用都独立报价和结算。AgentCore payments 可与兼容 x402 的端点配合使用,包括 Amazon Bedrock 推理端点。借助该服务,Incarna 团队将添加 x402 支付支持的工作量从数月缩短到数天,并将端到端的按推理付费流程投入生产。
挑战:按请求为推理付费
按推理付费是一种高频、低价值的模式。一个智能体在一次会话中可能会进行数百次小额购买,每笔价值只有几分之一美分。卡组织网络并非为亚美分支付而构建。构建自己的支付通道意味着要同时解决几个难题。你必须决定资金存放在哪里以及每笔支付如何签名,支持 x402 等新兴支付协议,并防止自主智能体超支。
AgentCore payments 提供什么
Amazon Bedrock AgentCore 是一个平台,可使用任何框架或模型大规模构建、连接和优化智能体。AgentCore payments 是 Amazon Bedrock AgentCore 的一项托管能力,构建者可以用几行代码为其智能体添加支付功能。它处理支付协议、连接钱包、签署交易并强制执行支出限额。构建者通过一个托管服务进行集成,而无需自行拼装各个部分。有几点使它非常适合按推理付费:
- 托管钱包。Incarna 使用 Coinbase CDP 连接器为每个智能体配置钱包。客户拥有该钱包,并授予 Incarna 使用该钱包的委托授权。
- 原生协议处理。当付费端点以 HTTP 402(“需要付款”)响应时,智能体使用 AgentCore payments 通过 x402 进行支付。它使用配置的钱包签署交易,并向商家返回加密证明。
- 基础设施层的支出治理。AgentCore payments 在模型之外强制执行限额,因此即使智能体的提示被操纵,它也无法超支。
- 可审计的结算。支付以稳定币结算。Incarna 使用 Base 网络上的 USDC,每笔交易都可在链上验证。
下图展示了端到端架构。AgentCore 运行智能体,BlockRun 提供计量推理,AgentCore payments 连接到客户的钱包,强制执行支出限额,并代表智能体的 Incarna 身份签署每笔支付。
图 1:按推理付费架构。智能体请求通过 AgentCore 流向 BlockRun(HTTP 402),AgentCore payments 从智能体自己的钱包签署 x402 支付
来源:incarna.io/aws-blockrun-incarna-partnership
先决条件
Incarna 所走的路径对其他团队同样开放,而 AgentCore payments 为你准备好了各个组件。你可以通过 AWS 的 Agent Toolkit 中的 AgentCore payments 技能(在 Claude Code、Kiro 或 Codex 中)进行引导式对话来设置它们。你也可以使用 AgentCore CLI、AgentCore SDK 或 AWS SDK 自行创建每一个组件。
首先,将你的 Coinbase CDP 或 Stripe Privy 凭证存储为支付凭证提供方,这样密钥会保存在 AWS Secrets Manager 中,而不是你的代码里。创建一个 Payment Manager 和连接器,以便基于这些凭证协调支付,并顺便设置一个默认支出限额。然后创建一个支付工具,即代理用于支付的嵌入式钱包。最终用户为其充值,并通过重定向 URL 授予签名权限,在测试网络上你可以用测试网 USDC 为其充值。
流程:购买和出售一次推理
在此集成中,BlockRun 是卖方。BlockRun 从实时目录中提供按量计费的模型推理,每次调用都单独报价、支付和结算。单次推理的流程很直接:
- 代理需要一次模型调用。它与 BlockRun 集成,由 BlockRun 处理提供商选择和交付。无需按提供商订阅。
- BlockRun 以 PaymentRequired 质询和该次调用的具体价格作为回应。
- 它开启一个支付会话并调用
ProcessPayment。AgentCore payments 会根据为该会话设置的支出限额检查报价,并从代理自己的钱包地址签署授权。 - 卖方验证支付签名。
- BlockRun 提供推理服务并记录费用,即每次调用的一小笔金额。
由于结算是按请求进行的,代理只需为其使用的内容付费,而代理选择不进行的调用则不会产生任何费用。
AgentCore payments 支持两种 x402 支付方案:exact 和 upto。exact 方案通常用于价格事先已知的情况。upto 方案适用于动态定价的资源。代理授权一个上限金额,推理提供商在最后按实际使用量在该上限内进行结算。
控制支出
让构建者放心让代理动用真实资金的关键在于支付会话。会话设定一个上限,即代理可以花费的最高金额,而 AgentCore payments 在基础设施层强制执行该上限。代理自身的代码和提示词无法更改它。每个会话还带有过期时间,Incarna 将其会话规模设定为一天的预算。如果代理逻辑出现问题,它仍然无法超出客户设定的限额进行支出。即使是目前不使用会话级预算的集成,也可以在不更改代码的情况下采用它。有关这些控制机制如何运作的更多信息,请参阅 Enable safe agentic payments with built-in guardrails。
成果
Incarna 在 Base 上将按次付费推理流程投入生产,BlockRun 负责卖方,AgentCore payments 管理每一笔交易。
“下一代 AI 代理不应在更优性能和可持续经济性之间做出选择。BlockRun 的开源路由器让开发者完全掌控自己的模型集,同时持续受益于 BlockRun 不断进行的基准驱动路由改进——以更低的 token 成本实现更高的任务成功率。借助 AgentCore payments 和 x402 为代理提供的支出控制,这种智能可以安全地在现实世界中投入使用。”
— Vicky Fu,BlockRun 创始人
Incarna 团队在三天内完成了完整的 AgentCore payments 集成:一天用于构建,两天用于测试。这大约是 200 行应用代码,而最初的范围是两到三个月。在整个测试期间,代理已处理了超过 1,000 笔支付,每笔调用金额从 $0.001 到 $0.05 不等,每笔都在链上单独结算。
“AgentCore payments 覆盖了代理通过 x402 支付所需的一切:客户拥有的钱包、资金注入与撤销流程、平台强制执行的花费限额,以及处理两个版本 x402 的签名。这些我们一行都没写。”
— Justin Zhou,Incarna 创始人
结论
AgentCore payments 为代理提供了一种受治理、按需付费的方式,用于支付它们所使用的服务。BlockRun 和 Incarna 展示了它如何端到端地整合在一起:一个为推理付费的代理、一个对其进行计量和结算的提供商,以及一个拥有该交易的身份。如果你正在构建需要在运行时购买服务的代理,你可以通过 AgentCore payments 这一单一的、受治理的集成点来添加该能力。
开始使用
准备好为你的代理添加按推理付费了吗?以下是开始的方法:
- 设置 AgentCore payments。 使用你的钱包连接和花费策略创建一个 Payment Manager。连接一个 Coinbase CDP 钱包作为你的凭证提供商。有关分步说明,请参阅 AgentCore payments 开发者指南。
- 使用你的预算开启一个支付会话。 在代理开始任务之前,开启一个符合工作负载的花费上限的会话。代理在该上限内进行交易,基础设施会强制执行该上限。
- 调用一个付费端点。 将你的代理指向一个兼容 x402 的服务(如 BlockRun)。当端点返回 HTTP 402 时,使用支付详情调用
ProcessPayment。AgentCore payments 处理签名并返回代理可用于访问该服务的证明。
要查看代码,请参阅 GitHub 上的 AgentCore payments 示例。
了解更多
- Amazon Bedrock AgentCore payments 现已正式可用:使代理能够安全、自主地大规模进行交易
- 技术深度解析:AgentCore payments 与代理式商务的创新
- 使用 AgentCore payments 的内置护栏启用安全的代理支付
关于 BlockRun 和 Incarna
BlockRun 是一个按需付费的推理路由器,通过 x402 支付协议提供模型推理服务。代理通过一个单一的计量端点访问实时模型目录。每次调用都独立报价、授权、支付并在 Base(USDC)上结算。BlockRun 处理提供商选择和交付,因此代理可以通过一次集成访问多个模型,而无需按提供商订阅或建立计费关系。
Incarna 由 SpreadX 构建,为 AI 代理提供一种持久身份,可在会话、模型和运行时之间存续。每个身份都拥有自己的钱包、电子邮件地址、社交账户,以及一个在多次运行中始终附着于同一 ID 的操作历史。当代理为服务付费时,链上付款方是代理自己的身份,而不是共享的平台密钥,从而使每笔交易都可归属于一个单一的持久实体。Incarna 已在 Base 主网上线并实现真实结算。
关于作者
Peter Jiang
Peter 是 AWS 的高级软件开发工程师,常驻华盛顿州西雅图。他是 Amazon Bedrock AgentCore 支付计划背后工程团队的核心成员,该计划使 AI 智能体具备支付能力。Peter 在金融和支付行业拥有超过 8 年的经验,曾主导过多个涵盖银行、加密货币和智能体系统的全新项目。此前,他曾在 Susquehanna International Group 从事超低延迟交易系统的工作。
Guy Bachar
Guy 是 AWS 的高级解决方案架构师,与金融科技和资本市场公司合作,专注于智能体 AI、自主商业和云转型。他专注于构建让 AI 智能体代表客户在支付、客户体验和治理方面行事的系统。
Chethan Shriyan
Chethan 是 AWS 的技术首席产品经理,常驻华盛顿州西雅图。他拥有近 13 年的产品和业务管理经验,其中在 Amazon 工作超过 7 年。他热衷于构建和交付能为客户生活带来有意义影响的技术产品。
来源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com
