LangChain 用 Stripe Link 与 Managed Deep Agents 构建可付款智能体 Restock

智能体已经擅长寻找可购买的商品。付款则更难：它涉及真实资金，需要模型永远不应看到的凭证，而且难以撤销。

为了展示如何构建一个能付款的智能体，我们构建了 Restock，一个在 Slack 上运行、基于 Managed Deep Agents 的办公用品示例智能体。它搜索真实商品、构建购物车，并通过 Link（Stripe 的消费者钱包）付款，这为智能体提供了最安全的支付方式。

本文追踪一个请求从第一条消息到确认订单的全过程：

我们的笔快用完了。你能为办公室找一盒 12 支装的蓝色墨水笔吗，总价低于 25 美元？

Restock 以 22.18 美元订购了这些笔，含费用。本文中的价格仅为示意。

选择支付方式

智能体可以通过在浏览器中操作零售商的结账流程来付款，但这很脆弱。页面会变化，网站会阻止自动结账，而且支付详情必须在不让模型看到的情况下输入。

支持 Machine Payments Protocol（MPP）的 API 避免了这一点：它明确告诉智能体需要支付什么，并直接接受付款。代价是覆盖范围，因为智能体只能通过支持 MPP 的 API 购买。这个列表正在增长，像 Apify 和 Mercator 这样的工具聚合器，以及像 Zinc 这样的零售垂直服务都在加入。Restock 使用 Zinc，但这一模式并不依赖它。

各部分如何组合

Restock 由四部分组成：

Link 保存用户的支付方式，并请求他们批准付款。
MPP，即 Machine Payments Protocol，定义了通过 HTTP 进行的支付交换。商家以 402 Payment Required 和支付指令作为响应，客户端则使用支付凭证重试。
Zinc 通过其 MPP 订单 API 搜索商品并下零售商订单。
Managed Deep Agents （MDA） 托管智能体，并处理 Slack、人工审核、凭证和保存状态。

Restock payment flow from the Slack request to the confirmed order, with approvals in Slack and in Link — 从请求到确认订单的笔订单流程。用户批准两次：在 Slack 中批准购买，在 Link 中批准付款。

搜索与购物车

我们为 Zinc 搜索、购物车和支付编写了自定义工具，以及塑造对话的指令。MDA 处理其余部分，包括保存对话和订单，这样用户可以在几天后回来询问同一批笔。以下是布局和精简后的智能体定义：

restock-agent/ ├── agent.py # the agent: model + tools ├── instructions.md # how Restock talks and when it uses each tool ├── tools/restock.py # the tools the model can call ├── restock/ # Zinc, Link wallet, cart and order storage └── sandbox/setup.sh # installs the Link CLI in the sandbox

agent = define_deep_agent( name="restock", model=ChatOpenAI(model=os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-5.6-sol")), tools=[ search_restock_products, # Zinc search prepare_restock_order, # save the cart set_restock_payment_amount, # upfront amount, within the budget request_restock_payment, # Slack review, then Link approval wait_for_restock_approval, check_restock_order, # order status from Zinc ], )

对于笔的请求，Restock 使用 Zinc API 密钥和已充值的搜索账户在 Zinc 中搜索（搜索不通过 Link 付费）。用户选择一盒 12 支装，Restock 保存购物车，但不包含支付金额。

设置预付款金额

Restock 将 25 美元的预算视为上限，而非要收取的金额。税费和运费无法从商品列表中得知，总额只有在零售商订单下达后才会确定。因此，Restock 会询问用户预付款金额，最高不超过 25 美元。Zinc 在下单时收取该金额，从中支付给零售商，并退还剩余部分。

对于这些笔，用户选择 23 美元。Zinc 保留 1 美元的基础费用，剩下 22 美元的零售商额度用于商品、税费和运费。可选费用（如 Zinc 的邮件订单更新）可能会进一步减少这一额度，因此在审核之前，Restock 会在不付款的情况下请求订单，并从 Zinc 的 402 Payment Required 挑战中读取实际费用。

让凭证远离模型

模型从不接触用于支付订单的机密信息。Link 会话存放在用户自有的 MDA Connection 中，因此每个人的钱包始终归自己所有。配送地址、通知邮箱和 Zinc API 密钥存放在 agent 自有的 Connection 中。Link CLI 在 MDA 的托管沙箱内运行登录流程。一个小型辅助程序将保存的会话保留在用户的 Connection 中，仅在命令运行时才将其放入沙箱。连接 Link 并不会批准购买，后续对话会复用该会话。

在 Slack 中审核购买

在支付任何费用之前，用户会在 Slack 中审核购物车、办公室标签、费用和预付金额。配送地址保持私密。Restock 会为此次审核触发一个中断，因此运行会保持暂停，直到用户在 Slack 中点击 Approve 或 Reject。模型写入工具调用的任何内容都无法批准它。

通过 MPP 使用 Link 支付

接下来，Restock 会在 Slack 线程中发布一个 Link 批准链接，金额恰好等于 Zinc 挑战中的金额，即同样的 $23。用户在 Link 网站上批准它，这就是钱包自身对支付的同意。

一旦 Link 批准，Restock 就会使用 Link 共享支付令牌作为凭据，将已支付的请求发送给 Zinc，Zinc 通过 Stripe 处理付款。pympp 负责 MPP 格式化。

支付工具从私有沙箱文件中读取令牌，使用后将其删除，并仅向模型返回公开摘要。该令牌本身并不强制约束购物车详情，因此该工具还会根据用户审核过的内容核对订单，并确认批准仍然有效。

确认订单

零售商订单总计 $21.18（钢笔 $14.99，税费 $1.20，运费 $4.99），在 $22 的额度之内。用户支付 $22.18（含 Zinc 的费用），Zinc 退还另外的 $0.82。

Budget breakdown for the pens order: $25 budget, $23 approved, $22.18 paid, $0.82 refunded — 钢笔订单的资金流向，价格为示意性。用户在 Link 中针对 $25 的预算批准 $23，支付 $22.18，并拿回 $0.82。

一旦 Zinc 报告 order_placed，Restock 就会在 Slack 中确认，并在零售商发货后分享物流跟踪信息。除了示意性价格之外，我们还在托管部署上端到端运行了 Restock：一个真实订单达到了 order_placed，预期的退款也到账了。

开始使用

代码位于 langchain-samples/restock-agent，其 README 逐步介绍了设置和部署。MDA 的 Slack 设置指南涵盖了连接 Slack 应用的内容。

Restock 是一个示例：它仅支持美国配送和美元，每个部署一个办公室，并且从请求者自己的钱包付款。

Restock 有三种模式。设置 RESTOCK_MODE 来选择一种，并按顺序尝试它们：

排练（rehearsal）：虚构产品和模拟批准。需要 OpenAI API 密钥以及具有 Managed Deep Agents 访问权限的 LangSmith 工作区。
Link 测试批准（link-test）：真实的 Zinc 搜索和真实的 Link 批准，但不进行购买。需要添加 Link 钱包、Zinc API 密钥、已充值的 Zinc 搜索账户以及配送详情。
实时购买（live）：真实付款和真实的零售商订单。

这一模式适用于任何花钱的 agent。让 agent 搜索并构建购物车，将支出限额和批准保留在模型无法触及的代码中，并且只有当商家确认时才将订单视为已下单。

试试 Restock 吧。告诉我们你的想法，并分享你在此基础上构建的内容！