Илан Зербиб, Основатель и Генеральный Директор Sapiom – Интервью

Илан Зербиб, Основатель и Генеральный Директор Sapiom, является опытным лидером в области инженерии и серийным предпринимателем с глубокими знаниями в области платежей, крупномасштабных систем и автоматизации. До основания Sapiom он занимал должность Директора по Инженерии, Платежи в Shopify (SHOP ), где он помог масштабировать Shop Pay до флагманского продукта и запустил Shop Cash, объединенную платформу лояльности и рекламы. Ранее он стал сооснователем Earny, автономного агента потребителя, который позволил миллионам пользователей получить возвраты через передовую технологию отслеживания цен, что в конечном итоге привело к его приобретению. Его карьера включает в себя строительство высокомасштабных распределенных систем, работу в области кибербезопасности с французским Министерством Вооруженных Сил и несколько стартапов, все из которых информируют его текущий фокус на ermöglichen AI-агентов совершать транзакции в реальном мире.

Sapiom строит разработчико-ориентированную финансовую операционную систему, предназначенную для того, чтобы дать AI-агентам возможность безопасно и автономно совершать транзакции. Платформа абстрагирует платежи, аутентификацию и доступ в программируемый слой, позволяя агентам платить за API, вычисления, обмен сообщениями и другие услуги без зависимости от традиционных учетных записей или ручных рабочих процессов выставления счетов. Сделав AI-агентов независимыми экономическими акторами, работающими под определёнными правилами и ограничениями, Sapiom стремится удалить ключевое препятствие для развертывания AI в реальном мире и создать основную инфраструктуру для развивающейся экономики, управляемой агентами.

Вы помогли масштабировать Shop Pay до более 100 млрд долларов США в GMV и ранее построили Earny в крупномасштабную платформу финтех для потребителей. Какой конкретный пробел вы увидели, что привело вас к созданию Sapiom, и почему сейчас правильный момент для построения финансового слоя для AI-агентов?

Агенты перешли порог. Они могут теперь выполнять реальную работу, но они не могут ее завершить.

Они могут писать код, планировать рабочие процессы и проектировать системы. Затем они сталкиваются со стеной. Они не могут платить за вычисления, подготовить API или получить доступ к услугам без вмешательства человека. Это разрывает цикл.

Интернет предполагает, что человек всегда участвует. Зарегистрироваться, добавить карту, управлять учетными данными, одобрить расход. Эта модель работала, когда программное обеспечение поддерживало людей. Она терпит неудачу, когда программное обеспечение начинает действовать самостоятельно.

Этот момент наступил, потому что возможность уже существует. Блокировщик – это доступ.

Sapiom позиционирует “деньги как универсальный ключ API”. Можете ли вы разложить, что это значит технически, и как это меняет то, как разработчики думают об интеграциях?

Каждая служба ограничивает доступ через платеж. Нет платежа, нет API, нет вычислений, нет данных.

Сегодня этот поток проходит через человека. Кто-то регистрируется, прикрепляет выставление счетов, копирует ключи и соединяет все вместе. Это узкое место.

Мы рассматриваем расход как вызов функции. Агент запрашивает службу, платит в рамках определенной политики и продолжает движение. Идентификация, выставление счетов и принудительное исполнение происходят на заднем плане.

Это меняет то, как разработчики строят. Вместо того, чтобы соединять поставщиков один за другим, они дают агентам возможность получить доступ к чему угодно по требованию, в пределах ограничений.

Сегодня AI-агенты могут вызывать API, но все еще сильно полагаются на управление человеком, выставление счетов, аутентификацию и разрешения. Какие самые большие препятствия мешают по-настоящему автономному выполнению?

Доступ – это препятствие. Модели уже могут планировать многоступенчатые рабочие процессы и писать код производства. Это не проблема. Проблема в том, что они не могут действовать.

Если агент не может отправить сообщение, выполнить поиск или заплатить за службу, работа останавливается. Он может спланировать кампанию, но никогда не запустит ее.

Каждая служба имеет свою собственную регистрацию, настройку выставления счетов и модель аутентификации. Нет общего слоя, который позволял бы агентам обнаруживать и использовать службы в реальном времени. Пока это не существует, агенты остаются в режиме планирования.

На уровне систем, как Sapiom обрабатывает идентификацию и доверие для AI-агентов, особенно когда эти агенты действуют независимо в нескольких службах?

Мы рассматриваем агентов как реальных акторов в системе. Каждый агент имеет идентификатор, набор разрешений и определенный объем. Каждое действие проходит через политику. Бюджет, разрешенные службы, ограничения скорости. Если это выходит за пределы этих границ, оно не выполняется.

Мы присоединяем контекст к каждой транзакции. Какой агент действовал, под какими правилами, против какой службы, с каким результатом. Это дает вам возможность отслеживать. Когда что-то ломается, вы видите точно, что произошло и где.

Вы построили крупномасштабную инфраструктуру платежей раньше. Какие новые проблемы возникают, когда “пользователь”, совершающий транзакции, является AI-агентом, а не человеком?

Объем и поведение. Агенты не действуют как люди. Они работают параллельно, обращаются к службам с высокой частотой и выполняют непрерывно. Это срабатывает каждую систему фрауда, построенную для человеческих моделей.

Системы наследия предполагают, что человек стоит за действием. Агенты нарушают это предположение. То, что выглядит подозрительно в человеческой системе, является нормальным для агента.

Вы не можете прикрепить это к существующим рельсам. Вам необходимо определить политику заранее и обеспечить ее соблюдение до выполнения. В противном случае вы всегда реагируете после факта.

Многие разработчики экспериментируют с фреймворками агентов, но монетизация и контроль затрат остаются запутанными. Как Sapiom вводит наблюдаемость и управление в расходы агентов?

Вы устанавливаете ограничения сначала. Каждый агент работает с бюджетом, набором разрешений и ограничениями на то, где и как он может тратить. Эти правила применяются автоматически. Нет ручного цикла проверки.

Каждое действие связано с агентом. Вы знаете, что он сделал, что это стоило и какой результат он произвел.

Вы также получаете полные журналы. Каждый запрос, каждая транзакция, каждый результат. Если что-то отклоняется, вы ловите это быстро и останавливаете.

Без этого агенты оптимизируются для активности. С этим они оптимизируются для результатов.

Существует растущий разговор вокруг коммерции между агентами. Видите ли вы будущее, в котором AI-агенты будут вести переговоры, покупать и управлять службами полностью самостоятельно?

Да. Агенты уже переходят от чата к выполнению. Они готовят инфраструктуру, вызывают API и координируют рабочие процессы. Следующий шаг – обработка слоя транзакций напрямую.

Как только они смогут получить доступ к службам без трения, они начнут вести себя как экономические акторы. Они будут выбирать поставщиков, управлять затратами и выполнять процессы от начала до конца.

Это уже начинается. Инфраструктура просто находит свою скорость.

Безопасность кажется серьезной проблемой здесь. Как вы предотвращаете злонамеренные агенты, атаки на инъекцию подсказок или непреднамеренные транзакции, когда агенты имеют возможность тратить?

Вы не полагаетесь на обнаружение после факта. Вы блокируете плохие действия до того, как они произойдут.

Каждый запрос проходит через политику. Если это превышает бюджет, попадает в недопустимую службу или нарушает ограничения скорости, оно немедленно терпит неудачу.

Мы регистрируем все. Если агент начинает вести себя вне своего нормального шаблона, вы видите это в контексте и можете остановить его.

Цель не состоит в том, чтобы достичь идеального поведения. Это ограниченное поведение. Когда что-то идет не так, оно остается в пределах.

Сейчас вы фокусируетесь на деловых случаях, но есть четкий путь к тому, чтобы потребительские агенты обрабатывали покупки. Что должно произойти, прежде чем пользователи будут комфортно позволять AI принимать финансовые решения от их имени?

Потребители не будут доверять этому без контроля.

Им необходимо увидеть, что делает агент, куда идут деньги и какие правила он соблюдает. Это означает четкие ограничения, четкую атрибуцию и возможность вмешаться в любой момент.

Это начнется в деловой сфере, потому что компании могут определить ограничения и принять на себя риск. Как только системы докажут, что они могут работать безопасно, эта модель перейдет вниз по течению к потребителям.

Оглядываясь вперед на три-пять лет, думаете ли вы, что доминирующим интерфейсом к интернету станут агенты, совершающие транзакции от имени пользователей?

Да.

Приложения уже смещаются в этом направлении. За каждым действием стоит цепочка служб. Обмен сообщениями, вычисления, платежи. Каждый шаг имеет стоимость.

Сейчас люди управляют этой цепочкой. Это не будет масштабироваться.

Агенты возьмут на себя выполнение. Они будут решать, что вызвать, что купить и как выполнить задачу.

В этот момент программное обеспечение станет клиентом интернета. Единственный вопрос – как быстро инфраструктура догонит.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Sapiom.