विदेशी मीडिया के अनुसार, AI एजेंट भुगतान प्रदर्शन चरण से वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों में प्रवेश कर रहे हैं। इसका फोकस सॉफ्टवेयर को धन का स्वतंत्र रूप से उपयोग करने की अनुमति देना नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ता या उद्यम को पहले स्पष्ट अधिकार प्रदान करना है, और फिर एजेंट सीमित सीमा के भीतर भुगतान पूरा करे।
अनुमति दें, फिर निष्पादित करें
इस प्रकार के पैटर्न "अधिकृत अधिकार" पर निर्भर करते हैं। उपयोगकर्ता अपनी बैंक कार्ड या खाते का पूर्ण नियंत्रण सीधे AI एजेंट को नहीं देते, बल्कि पहले व्यय सीमा, उपलब्ध व्यापारियों, अनुमत व्यय श्रेणियों, और समय तथा स्थान सीमाओं को निर्धारित करते हैं।
उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता एजेंट से अगले महीने पेरिस के लिए सीधी उड़ान बुक करने और बजट 600 डॉलर से कम रखने का अनुरोध कर सकता है। एजेंट बाद में विकल्पों की खोज करता है, परिणामों को फिल्टर करता है, और जब शर्तें पूरी होती हैं, तो स्वचालित रूप से भुगतान पूरा करता है।
Visa का कहना है कि उसकी एजेंट व्यापार के लिए डिज़ाइन की गई प्रणाली खर्च सीमाओं और अतिरिक्त अनुमोदन दर्जों को सेट कर सकती है, साथ ही एजेंट की पहचान कर सकती है और धोखाधड़ी वाले लेनदेन का निगरानी कर सकती है। मास्टरकार्ड का Verifiable Intent भी इसी दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जिसमें यह रिकॉर्ड किया जाता है कि उपयोगकर्ता ने किस ऑपरेशन की अनुमति दी है और यह अनुमति किन परिस्थितियों में लागू होती है।
बैंक कार्ड और स्थिरांक के साथ समानांतर
लेख के अनुसार, AI एजेंट केवल एकल भुगतान चैनल पर निर्भर नहीं होंगे। कार्ड, बैंक खाता या स्थिर मुद्रा का उपयोग व्यापारी के प्रकार और लेनदेन की राशि पर निर्भर करेगा।
Visa, Stripe और Tempo द्वारा लागू किए जा रहे ओपन स्टैंडर्ड मशीन पेमेंट्स प्रोटोकॉल के माध्यम से, कार्ड सिस्टम को मशीन पेमेंट्स तक विस्तारित कर रहा है। इस डिज़ाइन के अनुसार, एजेंट पेमेंट रिक्वेस्ट प्राप्त कर सकते हैं, अनुमोदन को प्रोग्रामेटिक तरीके से पूरा कर सकते हैं, और कार्ड, स्टेबलकॉइन या अन्य समर्थित तरीकों के माध्यम से सेटल कर सकते हैं। Mastercard का Agent Pay for Machines भी कार्ड, खाते और स्टेबलकॉइन सेटलमेंट को सपोर्ट करता है।
यह अंतर विभिन्न भुगतान परिदृश्यों में विशेष रूप से स्पष्ट है। कुछ सौ डॉलर की होटल बुकिंग के लिए कार्ड नेटवर्क उपयुक्त है, लेकिन यदि एजेंट को केवल एक API अनुरोध के लिए 0.002 डॉलर का भुगतान करना है, तो पारंपरिक कार्ड भुगतान की लागत संरचना उपयुक्त नहीं रहती। लेख इसके आधार पर यह निष्कर्ष निकालता है कि स्थिर मुद्राएँ और ऑन-चेन भुगतान प्रोटोकॉल उच्च आवृत्ति, लघु मशीन-टू-मशीन लेनदेन के लिए अधिक उपयुक्त हैं।
माइक्रो पेमेंट और जिम्मेदारी का विभाजन
AI एजेंट लगातार API, क्लाउड कंप्यूटिंग, डेटाबेस और मॉडल इन्फरेंस सेवाओं को कॉल करेगा। प्रत्येक सेवा के लिए अलग-अलग सब्सक्रिप्शन के बजाय, एजेंट संभवतः प्रति-उपयोग भुगतान मॉडल का उपयोग करेगा और केवल तभी भुगतान करेगा जब वास्तविक रूप से संसाधनों की आवश्यकता हो।
Coinbase द्वारा लॉन्च किया गया x402 प्रोटोकॉल इसी मॉडल पर आधारित है। यह HTTP 402 "भुगतान आवश्यक" स्टेटस कोड का उपयोग करता है, जिससे सर्वर प्रतिक्रिया में सीधे शुल्क का अनुरोध कर सकता है, और प्रॉक्सी इस अनुरोध को प्राप्त करने के बाद स्थिर मुद्रा भेज देता है, फिर आवश्यक संसाधन प्राप्त करता है। लेख में दिया गया एक उदाहरण प्रवाह है: प्रॉक्सी डेटा का अनुरोध करता है, सर्वर 0.01 डॉलर का भुगतान मांगता है, प्रॉक्सी भुगतान करने के बाद, सर्वर सामग्री प्रदान करता है।
हालांकि, लेख का मानना है कि सबसे कठिन समस्या ट्रांसफर खुद नहीं, बल्कि जिम्मेदारी का निर्धारण है। यदि एजेंट निर्देशों को गलत समझता है, अतिरिक्त खर्च करता है, या दुर्भावनापूर्ण वेबसाइट द्वारा भुगतान के लिए प्रेरित किया जाता है, तो उत्तरदायित्व उपयोगकर्ता, AI प्रदाता, भुगतान नेटवर्क या व्यापारी में से किसके पास होना चाहिए, इसके लिए अभी अधिक स्पष्ट नियमों की आवश्यकता है।
इस समस्या के चारों ओर, भुगतान संस्थाएँ पहचान, अधिकार प्रमाण और ऑडिट क्षमता पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं। भविष्य में, एक एजेंट भुगतान केवल यह साबित करना होगा कि किसने भुगतान किया, बल्कि यह भी बताना होगा कि किस एजेंट ने इसे निष्पादित किया, किसने अधिकृत किया, कौन सी सीमाएँ लागू हुईं, और क्या लेनदेन अधिकृत सीमा से बाहर है।
India and Europe already have tests
लेख में उल्लेख किया गया है कि भारत एक ढांचा विकसित कर रहा है, जिसके तहत AI एजेंट UPI के माध्यम से छोटे भुगतान कर सकेंगे, बिना प्रत्येक लेनदेन की अलग-अलग पुष्टि के। लेख में दिए गए आंकड़ों के अनुसार, UPI ने अगस्त 2026 में 24.51 अरब भुगतानों को संभाला, जिसकी कुल राशि लगभग 3140 अरब डॉलर थी, जिससे यह एजेंट भुगतान के लिए एक महत्वपूर्ण परीक्षण परिदृश्य बन गया है।
व्यावहारिक लागू करने में, सैंटैंडर बैंक और मास्टरकार्ड ने मार्च 2026 में नियंत्रित बैंकिंग परिवेश में एक AI एजेंट द्वारा संचालित एक एंड-टू-एंड वास्तविक भुगतान पूरा किया। जून 2026 में, वर्ल्डलाइन, ING और मास्टरकार्ड ने यूरोप में एक अन्य उत्पादन परिवेश लेनदेन पूरा किया।
लेख का मानना है कि वास्तविक परिवर्तन यह नहीं है कि AI के पास धन है, बल्कि यह है कि व्यक्ति और व्यवसाय अपने सीमित, ऑडिट करने योग्य भुगतान अधिकारों को सॉफ्टवेयर को सौंपने लगे हैं। जब ये नियंत्रण विश्वसनीय साबित हो जाएंगे, तो भुगतान प्रक्रिया धीरे-धीरे उपयोगकर्ता द्वारा मैनुअल संचालन से स्वचालित कार्यों के पीछे के कदम में बदल सकती है।