О чём урок
AI-агентам часто требуется информация от внешних сервисов для выполнения задачи. Агент по закупкам может проверить поставщика по базе данных санкций, получить актуальный отчет о рисках или использовать платный поисковый API. Когда эти сервисы взимают плату за каждый запрос, приложению необходимы четкие правила относительно того, какие покупки агент может запрашивать и кто одобряет расходы.
Агентская коммерция описывает рабочие процессы, в которых агент может запрашивать платный ресурс, в то время как код приложения сохраняет полномочия по оплате. Amazon Bedrock AgentCore Payments предоставляет инфраструктуру для ограниченных платежных сессий, а OpenAI Agents SDK позволяет модели запрашивать определенный приложением инструмент. Приложение проверяет продавца, цель, сумму и одобрение до того, как может произойти платеж.
Этот notebook объясняет данный рабочий процесс на примере исследования поставщиков. Он охватывает поток AgentCore Payments, платежный обмен x402, контроли расходов, принадлежащие приложению, и проверку квитанций. Те же самые механизмы контроля платежей сначала иллюстрируются с помощью локальной симуляции, а затем подключаются к AgentCore Payments в AWS testnet.
Рассмотрим агента по закупкам, который проверяет вымышленного поставщика под названием Northstar Components. Агент располагает базовой информацией о поставщике, но ему требуется актуальный отчет о рисках от платного API, прежде чем он сможет обобщить потенциальные проблемы для человека-рецензента.
Приложение одобряет этого поставщика данных, определяет цель исследования поставщика и устанавливает максимальную цену за отчет. Оно также записывает человеческое одобрение, связанное с запросом. Когда модель решает, что отчет полезен, она запрашивает инструмент x402_fetch, указывая URL отчета поставщика и одобренную цель.
Продавец возвращает HTTP-ответ 402 Payment Required, описывающий условия оплаты. Приложение проверяет эти условия на соответствие одобренному продавцу, сумме, сети, сроку действия и бюджету. Если запрос проходит проверку, приложение получает ограниченное платежное подтверждение, извлекает отчет и записывает квитанцию и историю аудита. Затем агент готовит свой ответ на основе отчета и доказательств квитанции, возвращенных инструментом.
Система разделяет четыре обязанности:
- AI-агент определяет, когда платный сервис может помочь выполнить запрос пользователя, и…
План урока
- Почему агентам нужен доступ к платным сервисам
- Архитектура и полномочия по оплате
- 1. Настройка примера исследования поставщиков
- 2. Определение запросов поставщиков и лимитов расходов
- 3. Определение инструмента агента для одобренных покупок
- 4. Запуск рабочего процесса оплаты x402
- Использование Responses API напрямую
- 5. Проверка отчета поставщика, квитанции и истории аудита
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.