XRP posisjoneres for AI-drevet handel når Ripple lanserer et utviklerverktøysett som gjør det mulig for autonom programvare å gjennomføre transaksjoner på XRP Ledger. XRPL AI Starter Kit legger til støtte for betalinger med XRP og RLUSD, mens Ripple-ledere argumenterer for at agent-til-agent-transaksjoner etter hvert kan flytte milliarder i verdi.
XRP får støtte for AI-agentbetalinger i Ripples XRPL AI Starter Kit, mens en leder ser milliarder i vente
SKREVET AV
DEL
Viktige punkter
- Ripple introduserte nye utviklerverktøy som gjør det mulig for AI-agenter å gjennomføre transaksjoner med XRP.
- Mastercards initiativ for agenthandel utvider den potensielle etterspørselen fra bedrifter etter automatiserte betalinger.
- Fremtidig adopsjon kan avhenge av pålitelig oppgjør, etterlevelsesfunksjoner og forutsigbare kostnader.
XRP får en større rolle i AI-betalinger når Ripple retter seg mot agenthandel
XRP får en ny rolle i kappløpet om å bygge betalingsskinner for autonom programvare. Ripple lanserte XRPL AI Starter Kit 10. juni, og gir utviklere verktøy for å lage agentiske betalingsapplikasjoner på XRP Ledger, med XRP blant de støttede betalingsaktivaene.
«I dag lanserer vi XRPL AI Starter Kit, et nytt sett med verktøy og integrasjoner som er utviklet for å hjelpe utviklere med å bygge agentiske betalingsapplikasjoner på XRP Ledger (XRPL),» uttalte Ripple. Lanseringen retter seg mot AI-agenter som kan betale for datakraft, få tilgang til data, gjøre opp fakturaer og fullføre transaksjoner uten konstant menneskelig styring.
Ripple forklarte:
“Lanseringen inkluderer støtte for X402-drevne betalinger med XRP og Ripple USD (RLUSD), som gjør det mulig for AI-agenter å gjennomføre transaksjoner for API-er, datakraft og andre digitale tjenester.”
Utviklere har nå tilgang til fase 1-verktøy som gjør XRPL enklere å bruke i AI-betalingsapplikasjoner. Startpakken lar Claude opprette lommebøker, sjekke saldo, sende betalinger og spore transaksjoner. Den gir også AI-kodeverktøy tilgang til XRPL-dokumentasjon, mens nye xrpl.org-sider forklarer hvordan man tester agentdrevne betalinger trinn for trinn.
XRPLs kjernedesign gir Ripple et tydelig argument for maskinstyrte XRP-betalinger. Kilden peker på deterministisk finalitet, forutsigbare transaksjonskostnader, innebygde betalinger i flere valutaer, en innebygd desentralisert børs og oppgjør på 3 til 5 sekunder. Disse funksjonene betyr noe når programvare må transaktere raskt og beregne kostnader på forhånd.
Mastercards satsing gir Ripples XRP-betalingsstrategi større rekkevidde
Mastercards initiativ Agent Pay for Machines (AP4M) legger et bredere kommersielt bakteppe til Ripples lansering. Mastercard introduserte AP4M 10. juni med mer enn 30 partnere, inkludert RippleX, Coinbase, Stripe og Solana Foundation, for å støtte AI-agenter som autoriserer og gjør opp transaksjoner.
XRP sin rolle får økt relevans gjennom Ripples deltakelse i denne satsingen på agenthandel. XRPL og RLUSD står i sentrum for Ripples rolle i Mastercards AI-betalingsinnsats, der tillatelser, kontroller og oppgjørspålitelighet former bruksområder for bedrifter.
J. Ayo Akinyele, leder for engineering i RippleX, skrev på X:
“Agentøkonomien kommer raskere enn de fleste innser. Snart kan milliarder av dollar i verdi flyttes gjennom agent-til-agent-arbeidsflyter, der AI-agenter betaler for tjenester, får tilgang til data og gjør opp transaksjoner autonomt.”
“Vi bygger XRPL for å være den foretrukne infrastrukturen for agentiske betalinger og handel. XRPL AI Starter Kit er første steg, og gir utviklere verktøyene til å bygge med XRP og RLUSD fra dag én. Fremtiden er AI-agenter som kan betale, transaktere og koordinere i internettskala!” delte han videre.
Institusjoner kan vurdere agentbetalinger ut fra kontroll og pålitelighet, ikke bare hastighet. Ripple fremhever escrow, multisignering, innskuddsautorisasjon og trust lines som XRPL-funksjoner som kan definere motparter, forbruksrettigheter og godkjenninger uten tilpassede smartkontrakter. De viser også til XRPLs kontinuerlige drift siden 2012 uten tilbakeføringer av transaksjoner.
