Lorsqu’un agent AI est en fonctionnement, il a souvent besoin d’acheter quelque chose pour accomplir une tâche : une inférence de modèle, une réponse d’API, l’accès au contenu web ou une requête à un autre agent. Ces achats sont petits et fréquents, parfois une fraction de centime chacun, et ils se produisent dans le cycle de fonctionnement de l’agent sans qu’une personne puisse les approuver.
Amazon Bedrock AgentCore payments élimine cette charge. Il offre aux agents une méthode gérée pour payer les services en fonction des besoins, avec des limites de dépenses appliquées par l’infrastructure plutôt que par le modèle. Dans cet article, nous montrons comment Incarna a utilisé AgentCore payments pour permettre à ses agents de payer BlockRun pour l’inférence de modèles, une requête à la fois. BlockRun est un routeur d’inférence payant au fur et à mesure, qui sert plus de 90 modèles provenant de plus de 15 fournisseurs via x402 ; chaque appel est facturé et réglé indépendamment. AgentCore payments fonctionne avec des endpoints compatibles avec x402, y compris les endpoints d’inférence Amazon Bedrock. Grâce à ce service, l’équipe d’Incarna a réduit le temps nécessaire pour ajouter le support de paiement x402 de plusieurs mois à quelques jours, et a mis en production un flux de paiement par inférence complet.
Le défi : Payer pour l’inférence par la demande
Payer par inférence est un modèle à haute fréquence et faible valeur. Un agent peut effectuer des centaines de petits achats en une seule session, chacun valant une fraction de centime. Les réseaux de cartes n’ont pas été conçus pour les paiements inférieurs à un centime. Construire ses propres rails signifie résoudre plusieurs problèmes difficiles en même temps. Il faut décider où les fonds sont stockés et comment chaque paiement est signé, soutenir des protocoles de paiement émergents tels que x402, et empêcher un agent autonome de dépenser trop.
Que les paiements de AgentCore offrent
Amazon Bedrock AgentCore est une plateforme permettant de construire, connecter et optimiser des agents à grande échelle, avec n’importe quel framework ou modèle. AgentCore payments est une fonctionnalité gérée par Amazon Bedrock AgentCore que les constructeurs peuvent utiliser pour intégrer les paiements dans leurs agents en quelques lignes de code. Elle gère le protocole de paiement, se connecte à un portefeuille, signe les transactions et applique des limites d’épargne. Les constructeurs s’intègrent via un service géré, plutôt que de devoir assembler les composants eux-mêmes. Quelques éléments en font une bonne candidate pour pay-per-inference :
- Comptes gérés. Incarna utilise le connecteur Coinbase CDP pour gérer le portefeuille de chaque agent. Le client en est propriétaire et accorde à Incarna une autorisation déléguée pour utiliser le portefeuille.
- Gestion du protocole natif. Lorsqu’un point de terminaison payant répond avec HTTP 402 (« Paiement requis »), l’agent utilise les services de paiement d’AgentCore pour effectuer le paiement via x402. Il signe la transaction avec la carte bancaire configurée et renvoie une preuve cryptographique au commerçant.
- Gouvernance des dépenses au niveau de l’infrastructure. Les paiements de AgentCore imposent des limites en dehors du modèle, de sorte qu’un agent ne peut pas les dépasser, même si son prompt est manipulé.
- Résolution que vous pouvez auditer. Les paiements sont réglés en stablecoin. Incarna utilise USDC sur la base de réseau, et chaque transaction est vérifiable sur le réseau.
Le diagramme suivant illustre l’architecture end-to-end. AgentCore exécute l’agent, BlockRun fournit l’inférence mesurée, et AgentCore payments se connecte au portefeuille du client, applique la limite de dépense et signe chaque paiement au nom de l’identité Incarna de l’agent.
Figure 1 : Architecture pay-per-inference. Les demandes de l’agent passent par AgentCore pour arriver à BlockRun (HTTP 402), et les paiements effectués par AgentCore valident le paiement x402 via la carte bancaire de l’agent.
Source : incarna.io/aws-blockrun-incarna-partnership
Prérequis
Le chemin suivi par Incarna est ouvert à d’autres équipes, et les dispositions de paiement d’AgentCore fournissent les éléments nécessaires. Vous pouvez les configurer via une conversation guidée avec la compétence AgentCore payments dans l’Agent Toolkit for AWS (dans Claude Code, Kiro ou Codex). Vous pouvez également les créer vous-même à l’aide de la CLI d’AgentCore, du SDK d’AgentCore ou du SDK d’AWS.
Commencez en stockant vos identifiants Coinbase CDP ou Stripe Privy en tant que fournisseur de credots de paiement, afin que les secrets soient stockés dans AWS Secrets Manager plutôt que dans votre code. Créez un gestionnaire de paiement et un connecteur pour coordonner les paiements à l’aide de ces credots, et définitez une limite de dépense par défaut pendant cette phase. Ensuite, créez un instrument de paiement, le portefeuille intégré dont l’agent fait usage pour effectuer les paiements. L’utilisateur final le finance et donne son autorisation de signature via un URL de redirection, et sur une réseau de test, on peut le financer avec USDC de testnet.
Le flux : Achat et vente d’une inférence
Dans cette intégration, BlockRun est le vendeur. BlockRun fournit des inférences de modèle mesurées à partir d’un catalogue en temps réel, et chaque appel est facturé, payé et liquidé séparément. Le flux pour une seule inférence est simple :
- L’agent a besoin d’une appel de modèle. Il est intégré à BlockRun, qui gère la sélection et la livraison des fournisseurs. Aucune abonnement spécifique par fournisseur n’est nécessaire.
- BlockRun répond à l’enjeu PaymentRequired et indique le prix pour cette appelée spécifique.
- Cela ouvre une session de paiement et appelle
ProcessPayment. Les paiements de AgentCore vérifient le devis par rapport aux limites de dépenses établies pour la session, puis signent l’autorisation depuis l’adresse de carte bancaire de l’agent. - Le vendeur vérifie la signature de paiement.
- BlockRun assure l’inférence et enregistre le montant de charge, une petite somme par appel.
Comme le règlement se fait par demande, l’agent ne paie que pour ce qu’il utilise, et une appel que l’agent choisit de ne pas faire ne coûte rien.
AgentCore payments prend en charge deux schémas de paiement x402 : exact et upto. Le schéma exact est généralement utilisé lorsque le prix est connu à l’avance. Le schéma upto convient aux ressources ayant un tarif dynamique. L’agent autorise une somme maximale, et le fournisseur d’informations se charge du montant réel utilisé à la fin, jusqu’à cette limite.
Maintenir les dépenses sous contrôle
Le élément qui permet aux constructeurs de laisser un agent dépenser de l’argent réel, c’est la session de paiement. Une session fixe un plafond, le montant maximal que l’agent peut dépenser, et AgentCore Payments respecte ce plafond au niveau de l’infrastructure. Le code et les instructions de l’agent ne peuvent pas le modifier. Chaque session a également une durée d’expiration, et Incarna dimensionne ses sessions en fonction du budget d’une journée. Si quelque chose tourne mal dans la logique de l’agent, celui-ci ne peut toujours pas dépasser la limite établie par le client. Même les intégrations qui ne utilisent pas actuellement des budgets au niveau de la session peuvent les adopter sans changements de code. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de ces contrôles, veuillez consulter Activer les paiements sécurisés par agents avec des contrôles intégrés.
Résultats
Incarna a mis en production le flux de paiement par inférence sur Base, avec BlockRun servant côté vente et AgentCore des paiements gérant chaque transaction.
« La prochaine génération d’agents d’IA ne devrait pas avoir à choisir entre une meilleure performance et une économie durable. Le routage open source de BlockRun permet aux développeurs de contrôler entièrement leur propre ensemble de modèles, tout en bénéficiant continuellement des améliorations de routage impulsées par les benchmarks de BlockRun — ce qui entraîne des taux de succès plus élevés pour les tâches et un coût en tokens plus faible. Et avec les contrôles de dépenses proposés par les paiements de AgentCore et x402, cette intelligence peut être utilisée en toute sécurité dans le monde réel. »
— Vicky Fu, Fondatrice, BlockRun
L’équipe Incarna a finalisé l’intégration complète des paiements AgentCore en trois jours : une semaine pour la construction et deux semaines pour les tests. Cela correspondait à environ 200 lignes de code d’application, contre les deux à trois mois initialement prévus. Pendant le phase bêta, les agents ont effectué plus de 1 000 paiements, allant de 0,001 $ à 0,05 $ par appel, chacun étant réglé individuellement sur la chaîne.
« Les paiements d’AgentCore couvrent tout ce dont nous avons besoin pour qu’un agent effectue les paiements via x402 : un portefeuille que possède le client, un flux de financement et de suspension, une limite de dépenses imposée par la plateforme, et une signature capable de gérer les deux versions de x402. Nous n’avons rien écrit nous-mêmes. »
— Justin Zhou, Fondateur, Incarna
Conclusion
AgentCore payments permet aux agents de payer les services qu’ils utilisent de manière gérée et demandée. BlockRun et Incarna montrent comment tout cela fonctionne en amont et en aval : un agent qui paie pour les inférences, un fournisseur qui mesure et régule les paiements, et une identité qui contrôle la transaction. Si vous développez des agents qui doivent acheter des services pendant leur fonctionnement, vous pouvez intégrer cette capacité via un seul point d’intégration géré par AgentCore payments.
Commencer
Prêt à ajouter un paiement par inférence à vos agents ? Voici comment commencer :
- Préparez les paiements AgentCore. Créez un gestionnaire de paiements en utilisant votre connexion wallet et vos politiques de dépenses. Connectez un wallet Coinbase CDP en tant que fournisseur de credences. Consultez le guide développeur des paiements AgentCore pour obtenir les instructions étape par étape.
- Ouvrez une session de paiement avec votre budget. Avant que l’agent ne commence une tâche, ouvrez une session avec un plafond de dépenses adapté au travail à effectuer. L’agent effectue les transactions dans cette limite, et l’infrastructure la respecte.
- Appeler un point d’extrémité payant. Dirigez votre agent vers un service compatible x402 (comme BlockRun). Lorsque le point d’extrémité renvoie HTTP 402, appelez
ProcessPaymentavec les informations de paiement. Les paiements AgentCore gèrent la signature et renvoient une preuve que l’agent peut présenter pour accéder au service.
Pour explorer le code, consultez les exemples de paiement de AgentCore sur GitHub.
Apprendre plus
- Amazon Bedrock AgentCore payments est maintenant généralement disponible : permet aux agents de transiger en toute sécurité et de manière autonome à grande échelle
- Découverte technique approfondie : AgentCore payments et innovation dans le commerce agentique
- Activer les paiements agentiques sécurisés avec des garde-fous intégrés en utilisant AgentCore payments
Sur BlockRun et Incarna
BlockRun est un routeur d’inférence payant en temps réel qui fournit l’inférence de modèles via le protocole de paiement x402. Les agents accèdent à un catalogue en temps réel de modèles via un point d’entrée mesuré. Chaque appel est facturé, autorisé et payé indépendamment, en Base (USDC). BlockRun gère la sélection et la livraison des fournisseurs, permettant ainsi aux agents d’accéder à de nombreux modèles grâce à une seule intégration, sans besoin de souscriptions ou de relations de facturation par fournisseur.
Incarna, développé par SpreadX, donne aux agents d’IA une identité persistante qui survive les sessions, les modèles et les environnements de exécution. Chaque identité possède son propre portefeuille, adresse e-mail, comptes sociaux et historique d’actions, qui reste associé à une seule ID lors des différentes exécutions. Lorsqu’un agent paie pour un service, le payeur sur la chaîne est l’identité même de l’agent, et non une clé partagée, ce qui permet à chaque transaction d’être attribuée à une entité durable unique. Incarna est en cours d’exploitation sur le mainnet Base avec règlement réel.