AI-agenter betaler allerede for det de trenger for å utføre oppgaver. Det kan bety å kjøpe et nettsøk eller sjekke om det finnes et ledig bonussete hos et flyselskap.
BeInCryptos State of AI Agent Payments 2026 har fulgt 6,4 millioner betalinger på 35 dager gjennom x402, en protokoll for agentbetalinger, på Base og Solana blokkjeder.
Selv om over 90 % av betalingene var på mindre enn ett øre, viser oversikten at bedrifter i økende grad gir AI-agenter tillatelse til å bruke penger.
Som et sikkerhetstiltak opererer de fleste AI-agentene innenfor grenser satt av mennesker. Men er det nok? Selv innenfor rammer kan maskinene potensielt gjøre katastrofale feil som koster en formue.
“En agent kan ha gyldige legitimasjoner og utføre en legitim transaksjon basert på en ondsinnet instruks, manipulerte data eller et misforstått mål. Betalingsinfrastrukturen kan fungere perfekt, men likevel havner pengene på feil sted,” sier Zoomex, en av samarbeidspartnerne i vår siste rapport.
Et budsjett er ikke nok for AI-agenter
Vår undersøkelse viser at 14 av 19 vurderte produkter og arbeidsflyter kan operere innenfor tillatelser satt av mennesker.
En bedrift kan godkjenne et budsjett på forhånd, slik at programvaren kan handle uten å måtte spørre hver gang.
Det gir bedrifter et praktisk utgangspunkt: De kan delegere en oppgave og avgrense hvor mye penger som kan brukes til å fullføre den. Dette var dokumenterte kontrolltiltak, men ikke garanti for at alle systemer står imot angrep.
Selv et korrekt håndhevet budsjett etterlater et annet spørsmål: Var det virkelig dette eieren ønsket å betale for?
“Den største bekymringen er forskjellen mellom det en agent faktisk får lov til å gjøre, og det eieren egentlig hadde til hensikt,” fortalte Zoomex til BeInCrypto.
Slik ble en offentlig melding til en overføring på $ 175 000
To hendelser i vår research viser hvordan farlige instruksjoner kan nå en lommebok med penger.
I mai 2026 publiserte en angriper en melding i morsetegn. Grok oversatte den og svarte, samtidig som Bankr – en tjeneste som utfører kryptotransaksjoner – ble tagget.
Bankr tolket svaret som en betalingsforespørsel og overførte tokens verdt $ 175 000. Senere ble det rapportert at 80 % var blitt returnert.
I den andre hendelsen fikk en angriper tilgang til AIXBTs kontrollpanel og la inn ondsinnede instruksjoner. Det førte til at $ 106 200 i ETH ble sendt til angriperen.
Totalt dreide disse sakene seg om $ 281 200 før pengene eventuelt ble hentet tilbake.
Et budsjett kan begrense hvor mye som risikeres. Å bare godkjenne betalinger til bestemte mottakere begrenser hvor pengene kan gå. Gjentatte småbetalinger må også overvåkes, for de kan akkumulere før noen oppdager det.
“En agent som kjøper data, bør ikke automatisk få tilgang til å overføre hele din kapital,” sa Zoomex
Der eieren fortsatt har kontroll
Zoomex’ bidrag i rapporten gir et konkret eksempel på å beholde kontrollen. Deres åpne MCP-tilkobling lar AI-assistenter forberede handelsordre, men kunden må bekrefte hver bestilling før den sendes inn.
Bestillingsregistreringer kobler deretter forespørselen til den faktiske handelen. Vår research dokumenterte denne prosessen, men testet ikke hvor motstandsdyktig den er mot angrep.
Menneskelig godkjenning må også være reell. FCA sin oktober-gjennomgang beskrev hvordan menneskelige kontroller fort kan bli en ren formalitet, og understreket nødvendigheten av tekniske tiltak og kontinuerlig overvåking.
Bedrifter kan starte med svært avgrensede oppgaver og heller gi agenten mer myndighet etter hvert som de får bevis på at den oppfører seg som ønsket.
“Vi bør gi agentene kun den minstemulige myndigheten de trenger til hver oppgave, og gjøre det enkelt å trekke den tilbake,” sa Zoomex.
Les hele State of AI Agent Payments 2026-rapporten.
Opplysning: Zoomex har sponset rapporten, men BeInCrypto har beholdt redaksjonell kontroll.
