原始來源Solana Compass
摘要
BlockRun 的 Agent Money Benchmark 在 Solana 主網上以真實 USDC 測試 10 個前沿 AI 模型，讓它們在模擬市場中完成 156 項任務，分為金融研究與對抗性市場兩組。結果顯示 10 個模型中有 7 個至少一次付錢給作弊賣家；浪費程度最佳的模型每花 100 美元約浪費 25 美元，其他模型最高達 71 美元。表現較前者包括 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 約 25 美元、OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 約 28 美元。方法為每項任務單次執行，先由 AI 評分再由人工複核。結論指向把代理接上錢包時，需要外部支出上限與更…
重點整理
- 代理錢包產品的設計重點將轉向白名單、單筆與累計上限，以及可稽核的付款紀錄。
- 正在設計代理支付流程的團隊，可把支出上限與收款方驗證列為必要而非選配。
編輯說明
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