Draper Dragon正式宣布投资 Skalor

当 AI Agent 开始替企业花钱时，谁来在“钱真正划走之前”拦一道闸。

文章作者、来源：德鼎创新

概述

Skalor 正在构建一套面向 AI Agent 经济的非托管清算与策略执行基础设施。

随着 AI Agent 从内容生成、数据分析逐渐走向采购、支付、交易和资金管理，企业正在把越来越多真实权限交给软件代理。Agent 不再只是提供建议，而是开始代表组织执行付款、调用金融服务、购买云资源、管理供应商，甚至直接接触企业金库，现有支付体系并不是为自主 Agent 设计的。

传统企业支付默认由自然人发起，并依赖人工审批、账户权限和事后审计控制风险。当执行主体变成可以全天候运行、自动调用工具并连续发起交易的 AI Agent 时，这套机制会暴露出明显缺口：企业很难实时判断某个 Agent 是否有权支付、是否超过预算、是否正在向未经批准的供应商付款，以及某笔操作究竟由哪个模型、身份和运行环境触发。

Skalor 的目标，是在 AI Agent 与支付网络之间增加一个实时清算与控制层。在资金真正转移之前，系统会验证 Agent 身份、检查企业设定的支付政策、执行预算与供应商限制，并为每笔交易生成可独立验证的加密收据。

其核心定位可以概括为：

Skalor 不负责保管企业资金，而是负责决定一笔由 AI Agent 发起的交易是否有权执行。

这种非托管设计，使 Skalor 可以接入稳定币、银行支付、机构结算网络和其他 Agent 支付协议，而不需要取代企业现有的托管与资金管理体系。 从长期来看，Skalor 试图成为 AI Agent 经济中的“清算所”：连接身份、权限、支付和审计，为企业部署拥有真实经济权限的 Agent 提供可信基础设施。

AI Agent 支付的核心问题

AI Agent 正在从“软件工具”转变为“经济参与者”。

在早期阶段，Agent 主要完成低风险任务，例如总结文件、生成代码或整理信息。随着模型能力提高，Agent开始能够调用外部 API、与其他 Agent 协作，并根据预设目标自主做出决策。

这意味着企业可以让 Agent 完成更复杂的任务：

• 自动采购软件和云服务；
• 根据库存情况向供应商下单；
• 为差旅、营销和运营费用付款；
• 管理订阅和周期性账单；
• 在金融市场中执行交易；
• 根据业务规则调配企业资金。

这些场景能够显著提升效率，但也引入了一种新的风险类型：机器发起的未经授权行为。

传统支付风控大多围绕账户、设备和自然人身份设计。系统可以确认某名员工登录了企业账户，却未必能够判断员工调用的 Agent 在当前任务中是否有权支付，或者 Agent 是否已经偏离原始指令。

企业真正需要回答的是：

• 这是哪个 Agent 发起的交易？
• 它代表哪个企业或部门执行？
• 它是否拥有当前权限？
• 金额是否符合单笔与每日预算？
• 收款方是否在批准名单中？
• 是否需要额外人工签名？
• Agent 的模型与运行环境是否发生过变化？
• 事后能否完整复现审批和执行过程？

如果这些问题无法在交易发生前得到确定性回答，企业便很难把真正的资金控制权交给自主 Agent。

Skalor 的判断是，单纯监控 Agent 行为并不足够。企业需要的不是事后发现违规，而是在支付发生之前，让不符合规则的行为无法执行。

从“监控”走向“原子化执行”

现有 Agent 治理工具通常侧重日志、异常检测和事后告警。这类方法可以帮助企业发现问题，但其本质仍然是观察型控制：Agent 已经完成操作后，系统才判断行为是否异常。对于访问生产数据库、企业金库或大额支付网络的 Agent 而言，这种模式并不足以满足金融和合规要求。Skalor 采取的是另一条路径：将企业支付政策转化为可直接执行的规则，并在每笔交易结算前进行原子化验证。所谓原子化验证，是指一笔交易只有在全部条件同时满足时才能继续；只要其中一项失败，支付便不会发生。

例如，企业可以设置：

• 单笔支付不得超过某个金额；
• Agent 每日累计支出不得超过预算；
• 只能向经过批准的供应商付款；
• 特定交易必须获得财务负责人共同签名；
• Agent 只能在指定时间或任务范围内执行；
• 同一交易请求不得重复提交；
• 交易对象必须通过制裁与合规筛查。

这些规则不是写在内部操作手册中，也不只是由后台系统提示，而是直接成为交易执行路径的一部分。

这种设计把企业治理从“希望 Agent 遵守规则”，转变为“Agent 在技术上无法绕过规则”。

平台架构

Skalor 的平台主要由三个相互连接的模块组成：Skalor Mandate、KYA Bureau，以及 Pay + Receipts。

Skalor Mandate：Agent 的链上支付政策

Skalor Mandate 是为每个 Agent 部署的链上策略合约。企业可以在其中配置 Agent 的支出权限和行为边界，包括单笔限额、每日预算、供应商白名单、共同签名门槛和防重放规则等。合约只保存和执行政策，不保管企业资金。企业仍然通过现有银行账户、机构托管方、多签钱包或支付平台管理资产。这一设计带来几个重要特征：

首先，Agent 的权限是明确且可验证的。任何交易方都可以确认某项支付是否符合企业设定的规则，而无需完全信任 Skalor 的中心化服务器。

其次，政策的修改受到严格控制。只有企业运营方能够调整 Mandate，所有变更都会留下可审计记录。

第三，企业可以为不同 Agent 设置不同权限。例如，采购 Agent 可以向批准供应商付款，但无权调用交易账户；财务 Agent 可以处理工资和订阅费用，但超过一定金额必须由 CFO 共同批准。

Skalor Mandate 将企业内部的授权矩阵，转化为 Agent 可以执行、审计机构可以验证的链上规则。

KYA Bureau：面向 AI Agent 的身份与信誉层

人类金融体系依赖 KYC，即验证客户身份和风险状况。但在 Agent 经济中，仅验证背后的企业或个人并不充分。

同一家企业可能运行数百个 Agent，每个 Agent 使用不同模型、权限、工具和部署环境。即使它们归属于同一家公司，其风险特征也完全不同。

因此，Skalor 引入了 KYA，即Know Your Agent。

KYA Bureau 是一个联邦式 Agent 身份与信誉注册系统。机构可以为 Agent 签发分级凭证，并记录与其身份、运行环境、历史行为和风险表现相关的签名证明。

这些凭证可以由不同类型的机构参与生成，例如：

• 合格托管机构；
• MPC 钱包服务商；
• 企业安全团队；
• 交易与支付平台；
• 受监管金融机构；
• 其他可信的 Agent 服务提供方。

任何接收交易的一方，都可以验证某个 Agent 是否拥有有效凭证，而不需要依赖单一中心化身份数据库。

从功能上看，KYA Bureau 类似于面向自主 Agent 的信用与身份网络。它不仅回答“这个 Agent 属于谁”，还试图回答“这个 Agent 是否具备执行当前交易的可信条件”。

随着更多机构加入并贡献签名观察，Agent 凭证的覆盖范围和可信度会不断提高。这也可能形成 Skalor 最重要的网络效应之一：参与机构越多，身份数据越有价值；身份网络越完整，企业越愿意采用其支付清算层。 

Pay + Receipts：跨支付网络的清算与审计层

Skalor 并不绑定单一支付网络。Agent 可以通过稳定币、银行网络、机构结算系统或其他 Agent 支付协议完成付款。Skalor 位于这些支付轨道之前，负责检查身份与政策，并在交易完成后生成加密签名收据。

每份收据可包含：

• Agent 身份与凭证；
• 运行环境证明；
• 交易政策检查结果；
• 人工或多签审批记录；
• 最终结算证据；
• 相关链上交易与时间戳。

这些收据可以独立验证，即使 Skalor 的服务暂时不可用，企业、审计机构和交易对手仍可以根据公开验证信息重建交易轨迹，这对企业非常关键。

传统 Agent 日志往往由平台自身保存，可能被修改、丢失或因供应商停服而无法访问。Skalor 的目标则是让交易审计成为一种可携带、可复现的加密证明，而不只是某个平台数据库中的一条记录。 

一笔 Agent 支付如何完成

以一家使用 AI Agent 管理供应商付款的企业为例。

首先，企业财务负责人为 Agent 设置 Mandate，包括：

• 单笔付款上限；
• 每日总预算；
• 获准供应商列表；
• 需要人工共同批准的金额门槛。

当 Agent 准备向供应商付款时，它会通过 Skalor SDK 提交支付意图，包括金额、对象和交易目的。

Skalor 随后依次检查：

• Agent 是否具备有效身份；
• 相关凭证是否仍在有效期内；
• 收款方是否通过合规筛查；
• 金额是否超过单笔限额；
• 当日累计支出是否超过预算；
• 收款方是否在企业白名单内；
• 是否触发额外共同签名要求。

当金额超过企业设置的门槛时，系统会暂停交易，并向指定负责人发出独立审批请求。只有审批完成后，交易才会继续。

全部规则通过后，Mandate 授权付款，并将交易路由至相应支付网络。结算完成后，Skalor 生成加密签名收据，为企业财务团队提供实时审计记录。

流程图将这一过程表示为：

Agent → SDK → Skalor Proxy → Mandate → 支付网络 → 商户

它显示 Skalor 并不直接替代支付网络，而是在支付指令进入结算层之前完成身份验证、政策检查和授权。

开发者分发策略

Skalor 的 SDK 与核心工具采用开放式开发者策略。开发者可以将 Skalor 接入 Agent 框架和应用，使 Agent 在发起支付前自动调用策略验证接口。其 MCP 集成使基于大语言模型的应用能够通过标准化工具调用方式接入身份和清算服务。这类开放式分发具有两层价值：

第一，它降低了开发者试用成本。团队无需先签署复杂企业合同，就可以在测试环境中加入 Mandate、身份检查和收据验证。

第二，开发者集成能够自然带来交易量。当某个 Agent 产品进入生产环境后，其支付活动可能转化为 Skalor 的清算交易和企业客户。

因此，免费 SDK 并不是独立收入来源，而是 Skalor 的分发入口：

开发者采用 → Agent 接入 → 企业部署 →支付清算量增长

Skalor 试图通过开放基础组件建立开发者信任，再从企业清算和合规服务中实现商业化。

商业模式

Skalor 的商业模式围绕交易清算和企业级基础设施服务展开。

交易清算费

每当 Agent 发起的交易通过 Skalor 完成政策验证和授权，平台可以按照交易金额收取清算费用。这一模式类似卡组织或支付网络的基础设施收费：单笔费率较低，但收入随交易量增长。当 Agent 开始处理采购、订阅、供应商付款和金融交易时，单个企业可能产生大量持续性支付。Skalor 无需持有资金，也无需承担与交易金额同比例增长的人工运营成本，因此具备较强的软件规模效应。

企业平台费用

大型企业、金融机构和专业 AI 团队通常需要额外能力，包括：

• 定制化政策模板；
• 私有部署或专用环境；
• 企业身份与权限集成；
• 审计和合规报告；
• 多部门与多 Agent 管理；
• 专属技术支持；
• 特定支付轨道接入。

针对这些需求，Skalor 可以收取企业平台订阅费。

交易清算费与平台订阅费形成互补：前者随支付量扩张，后者提供更稳定的高毛利经常性收入。 

SDK 与 MCP 集成

开发者工具保持免费，用于扩大协议覆盖范围和推动 Agent 接入。这种“开放分发、企业变现”的模式，在基础设施软件中较为常见：底层标准越容易被开发者采用，企业采购时的部署阻力就越低。

可扩展的金融服务

随着平台发展，Skalor 还可能围绕企业资金和支付流程提供其他增值服务。不过，这类功能需要明确其法律结构、资金路径和风险边界。对于对外 Blog，更适合将其视为长期产品扩展方向，而不是当前商业模式的核心部分。

市场机会

Skalor 所处的市场来自三个趋势的同时发生。

AI Agent 进入真实经济活动

大模型成本持续下降，工具调用与推理能力快速提升，使企业可以在更多场景中部署自主 Agent。早期 Agent 主要帮助人类完成工作。下一阶段，Agent 会逐渐成为被授权的执行主体，直接参与采购、支付、交易和资产管理。一旦 Agent 获得真实经济权限，企业便必须为其建立身份、预算、审批、风控和审计系统。这意味着 Agent 治理不会只是一个通用软件功能，而可能形成一类独立基础设施市场。

稳定币成为机器原生支付轨道

稳定币全天候运行、可编程，并能通过 API 和智能合约直接调用，因此天然适合机器之间的支付。相较传统银行系统，Agent 无需等待工作日，也不需要人工登录网银完成付款。只要具备权限，它们便可以在全球范围内实时结算。但支付轨道越自动化，对授权和清算层的需求就越强。稳定币解决了“资金如何移动”，Skalor则解决“机器是否有权让资金移动”。

Agent 支付标准加速形成

Coinbase、Stripe、Anthropic、Google以及其他基础设施公司正在推动 Agent 支付与工具调用标准。这些平台降低了 Agent 发起支付的难度，却未必完整解决企业层面的身份、预算、共同审批和可验证审计问题。从这个角度看，Skalor并不是要与所有 Agent 支付协议竞争，而是希望成为它们之上的通用清算和政策层。只要支付协议之间仍然存在差异，企业就需要一个能够跨轨道统一管理 Agent 权限的系统。

监管与合规驱动

企业部署 Agent 时，监管和审计要求不会因为执行主体变成软件而消失。

相反，当支付由自主系统执行时，企业可能需要更严格地证明：

• 每笔交易经过授权；
• Agent 受到明确权限限制；
• 制裁与反洗钱检查已经完成；
• 资金流能够被完整追溯；
• 关键决策存在人工介入机制；
• 系统无法由单一 Agent 任意绕过。

因此，合规并不是 Skalor 上线后的附加模块，而是其产品需求的重要来源。

随着稳定币和数字资产支付进入更多受监管企业，能够提供非托管政策执行与可验证审计记录的平台，可能逐渐从“安全工具”变成企业采购中的基础要求。

竞争格局

Skalor 面临的竞争者来自多个相关，但不同方案解决的问题并不完全相同。

Agent 支付协议

这类平台负责让 Agent 能够发现服务、协商价格并发起付款。它们解决的是支付发起与协议标准化，而 Skalor 重点解决企业授权、策略执行和审计。因此，两者在许多场景中更可能形成互补关系。

Agent 治理与安全工具

部分平台提供预执行规则、异常检测和行为监控。它们可以帮助企业发现风险，但如果政策只存在于应用层，Agent 或集成系统仍可能绕开规则。Skalor 的差异化在于将关键限制放入可验证执行层，使交易在不符合政策时无法完成。

托管与钱包基础设施

机构托管方和 MPC 平台拥有企业客户与资金入口，未来可能加入 Agent 权限管理。这类公司具备强分发能力，但其核心业务仍然是资金托管。Skalor 选择保持非托管，可以在多个托管方和支付网络之间保持中立，而不要求企业迁移资产。

传统支付网络

Visa、Mastercard 和其他支付机构正在探索 Agent 支付与身份能力。它们在卡支付场景中拥有显著优势，但企业 Agent 未来可能同时使用稳定币、银行网络、链上协议和机构结算系统。Skalor 的机会在于提供跨轨道的一致政策与身份层，而不是局限于某一种支付方式。

通用云与 Agent 平台

大型云服务商可以把 Agent 支付能力直接集成到模型部署与企业采购流程中。这类平台是 Skalor 最需要重视的长期竞争力量，因为它们拥有现成客户、开发者生态和采购渠道。Skalor 的防御路径在于保持跨模型、跨云和跨支付网络的中立性。企业可能不希望其 Agent 身份、支付政策和审计记录被绑定在单一云厂商或模型平台中。

核心差异化

非托管中立层

Skalor 不保管企业资产，只执行政策和生成证明。这降低了企业更换金库、托管方或支付网络的成本，也避免平台与现有金融机构形成直接的资金控制冲突。

原子化政策执行

系统不是在交易发生后提示风险，而是在交易结算前强制执行政策。这使其更接近真正的清算基础设施，而不是普通监控软件。

Agent 身份网络

KYA Bureau 将 Agent 身份、运行环境和机构信誉整合为可验证凭证。如果这一网络能够获得广泛机构参与，它可能形成比单一软件功能更强的网络效应。

跨支付轨道

Skalor 的目标不是成为另一个支付网络，而是连接不同网络。Agent 可以使用稳定币、卡网络或企业结算系统，企业仍然能够应用统一的预算和授权规则。

开放源码与可独立验证

对于处理企业金库权限的基础设施，信任不能完全依赖供应商承诺。开放合约、公开测试和可离线验证的收据，有助于安全团队和审计机构自行确认系统行为，而不是把清算逻辑视为不可见的黑箱。 

行业地位

Skalor 所代表的是 AI Agent 基础设施正在发生的一次重要转变。

在第一阶段，行业关注模型是否足够智能。

在第二阶段，关注 Agent 是否能够使用工具并完成任务。

而当 Agent 开始接触资金时，问题会进一步转向：

企业如何安全地授予机器真实经济权限？

这将催生一整套新的基础设施，包括 Agent 身份、授权政策、支付清算、保险、信用和审计。Skalor 选择切入其中最核心的一层：在交易发生前，确定某个 Agent 是否有权执行某项经济行为。如果 Agent 经济继续扩大，这一层可能类似今天支付体系中的清算网络、身份验证和企业权限管理系统。它不会直接面向普通消费者，却可能成为大量 Agent 支付背后的默认组件。

总结

AI Agent 正在从信息工具转变为拥有执行能力的数字经济参与者。

但企业不能仅凭模型表现良好，就把真实资金权限完全交给 Agent。它们需要明确的身份、可执行的预算、可验证的授权和不可篡改的审计记录。Skalor 通过 Mandate、KYA Bureau 和签名收据体系，将这些要求组合成一个非托管的清算层。它不取代企业的银行、托管方或支付网络，而是在它们与 AI Agent 之间建立必要的控制边界。

从这个角度看，Skalor 在尝试回答 Agent 经济中最基础的问题之一：

当机器能够花钱时，谁来决定它何时有权花钱？

Draper Dragon 视角

在 Draper Dragon 看来，AI Agent 的真正拐点，并不只是模型能够生成更好的答案，而是它们开始获得执行现实经济行为的权限。当 Agent 能够采购服务、管理订阅、调用金融工具并代表企业转移资金时，AI 就不再只是生产力软件，而开始成为企业经济体系中的新型参与者。与此同时，围绕身份、授权、清算和责任归属的基础设施也必须同步形成。

我们认为，企业不会直接从“人工执行”跃迁到“完全自主”。中间必须存在一个可信控制层，使组织能够逐步扩大 Agent 权限，同时保持对资金、风险和合规的最终控制。Skalor 所构建的，正是这一过渡所需要的基础能力。它将企业政策从内部文件和后台配置，转化为可验证、可执行的交易规则；将 Agent 从一个模糊的软件进程，转化为拥有明确身份和权限边界的经济主体；并通过加密收据，让每次机器发起的支付都能够被复现、审计和追责。

更重要的是，Skalor 选择保持非托管和跨支付网络中立。这意味着企业无需把资产迁移到新的封闭平台，也无需围绕某个单一模型、云服务商或结算网络重建全部流程。随着 Agent 生态不断碎片化，这种中立性可能成为非常重要的基础设施属性。

从长期来看，我们相信，Agent 支付不会只是稳定币或 AI 行业中的一个细分功能，而可能演变为新的全球商业接口。机器将代表个人和企业持续发现服务、协商价格并完成交易，而这些活动需要与今天人类金融体系同等严格、甚至更严格的身份与清算标准。

在这一进程中，我们期待看到：

• 更多企业从只允许 Agent 提供建议，走向在严格政策约束下授予其真实执行权限；
• Agent 身份与信誉逐渐成为独立于模型和平台的基础设施；
• 支付网络、托管机构和企业软件开始采用统一的机器授权与审计标准；
• 非托管策略执行成为企业部署金融型      Agent 的默认安全边界。

作为 Skalor 的投资者，Draper Dragon 相信，下一代商业活动将越来越多地由人类设定目标、由 Agent 执行，而信任基础设施将决定这一转变能够以多快的速度和多大的规模发生。

Skalor 所构建的可能成为机器经济时代连接身份、权限与资金流动的重要清算层。

关于德鼎创新（Draper Dragon）

德鼎创新（Draper Dragon）源于硅谷德丰杰基金（DFJ Fund），由全球极具影响力的风险投资家和国内第一代风险投资领军人物于2005年共同创立，是全球早期风险投资网络联盟“Draper Venture Network”的核心基金和理事单位。聚焦具有高技术壁垒和巨大发展空间的创新机会，坚持价值投资，德鼎创新基金合伙人已在全球范围投资并培育出数家科技独角兽，如Coinbase（Nasdaq:COIN）、HKbitEX、VirgoCX、CoinDCX、Ledger、Otter.ai、VeChain（$VET）、IOTEX（$IOTX）、YEEPAY和Splashtop等。同时，德鼎创新积极响应政府产业政策指引，通过引入合格社会资本以及获得上海市和青岛市政府创业投资引导基金支持等方式，设立创新创业投资基金，有效调动社会资本投资高新技术产业，为培育创新产业做出了应有贡献。