LangChain 使用 Stripe Link 和 Managed Deep Agents 构建可支付的智能体 Restock

📌 One-Sentence Summary

LangChain 发布示例项目 Restock，一个在 Slack 上通过 Managed Deep Agents 运行的办公用品购买智能体，演示智能体如何安全完成支付。

📝 Summary

Restock 智能体通过 Stripe 的 Link 钱包和 Machine Payments Protocol（MPP）实现安全支付，将凭证隔离在模型之外。用户在 Slack 中审核购物车，通过 Link 批准付款，智能体再将支付令牌发送给 Zinc 下单，确保资金安全和订单确认。

💡 Main Points

选择支付方式

智能体通过支持 MPP 的 API 进行支付，避免脆弱的浏览器操作，确保凭证安全。

各部分如何配合

Link 存储支付方式，MPP 定义支付交换，Zinc 处理订单，MDA 托管智能体并处理审核。

搜索与购物车

智能体使用 Zinc API 搜索商品，保存购物车，但支付金额由用户在审核前设置。

将凭证排除在模型之外

Link 会话和 API 密钥存储在 MDA 的 Connection 中，模型无法访问，确保支付安全。

在 Slack 中审核购买

用户在 Slack 中审核购物车和费用，点击 Approve 后，智能体才继续支付流程。

通过 MPP 使用 Link 支付

用户在 Link 中批准付款，智能体使用共享支付令牌发送给 Zinc，完成订单支付。

Zinc 确认订单后，智能体在 Slack 中通知用户，并分享物流跟踪信息。

💬 Key Quotes

智能体已经擅长寻找可购买的商品。付款则更难：它涉及真实资金，需要模型绝不应看到的凭证，而且难以撤销。

Restock 使用 Zinc，但这一模式并不依赖它。

模型从不接触用于支付订单的机密信息。

用户在 Link 网站上批准它，这就是钱包本身对支付的同意。

除示意性价格外，我们还在托管部署上端到端运行了 Restock：一个真实订单达到了 order_placed，预期的退款也到账了。

📊 Article Meta

AI Screening： 86

Source： AIHOT — 精选

Author： noreply@aihot.news (LangChain：Blog)

Category： 人工智能

Language： 英文

Read Time： 10 min

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Tags：

AI 与智能应用 , 安全 , AI Agent , 金融科技 , 命令行与终端