Stripe、AIエージェントが決済・請求APIにアクセスするためのSDKをリリース

世界的な決済大手Stripeは、AIエージェントと大規模言語モデルを活用した新たな自動化ソリューションを発表しました。同社のエージェントツールキットは、AIエージェントを金融サービスに統合するために必要なツールとリソースを開発者に提供します。. 

グローバル決済処理プラットフォームのStripeは、AI技術を活用した新機能を発表しました。同社は最近、AIエージェントが活用できる金融業務に関する新たな自動化機能を発表しました。このエージェントツールキットは、AIエージェントが同社の金融サービスを活用できるよう、主要なフレームワークと統合されています。. 

開発者は AI エージェントをエージェント ツールキットと統合して金融サービスを自動化し、参加者が新たな収益を生み出したり、サポート タスクを自動化したり、トランザクションを処理したりするための新しい方法を提供できます。.

StripeのエージェントツールキットがAIエージェント向けの新しい自動化を発表

今日()、 @stripe は AI エージェント向けに構築された SDK をリリースします。

– LLMは、支払い、請求、発行などのAPIを呼び出すことができます
と統合されています @vercel、@LangChainAI、 @crewAIInc
。 – 関数を介して任意のモデルを使用できます（トークンごとの請求あり）。

あなたとあなたのボットが構築するものに興奮しています: https://t.co/3GiXmNm6en

— ジェフ・ワインスタイン (@jeff_weinstein) 2024年11月14日

Stripeのプロダクトリードであるジェフ・ワインスタイン氏によると、StripeのSDKにより、大規模な言語モデルから決済、請求、発行の呼び出しが可能になります。また、StripeはVercelのAI SDK、LangChain、CrewAIをネイティブにサポートするAPIを代理店に提供し、ワークフローを簡素化すると述べました。. 

このツールキットは、同社のNode.jsおよびPython SDK上に構築されており、呼び出し機能を持つあらゆる大規模言語モデルプロバイダーをサポートしています。このフレームワークは、各タスクを分解し、専用のエージェントに割り当てて実行します。.

ブログ で は、実際のアプリケーション例を挙げながら、自動化プロセスの実用性について詳しく解説している。ブログによると、ユーザーは請求書発行などの特定のタスク向けに自動化されたビジネスプロセスを作成できるという。開発者はStripe Agentツールキットを利用し、そのツールをAIエージェントに渡すことができる。 

ブログでは、このツールキットは他のツールと同時に使用できるため、開発者はユーザーに複雑な複数ステップの操作を提供できると強調されています。開発者は、 AIエージェントが 特定の予算と支出限度額を設定できる仮想決済カードを介して金融取引を行えるようにすることで、自動化を促進できます。

このツールキットにより、企業はエージェントが消費したトークン数など、実際の使用量に基づいた従量制課金を導入できます。Stripeのミドルウェアはこれらのアクティビティを trac、顧客の需要に合わせた正確な課金を実現します。.

決済処理会社は、エージェントの動作は予測不可能であるとし、制御された環境で機能テストを行うことを推奨しました。また、Stripeは開発者に対し、エージェントの機能アクセスを制限するために制限付きAPIキーを使用するようアドバイスしました。.

ストライプはAIツールを活用してビジネスの成長を促進し続けています

グローバル決済企業であるStripeは、AI技術を活用し、アジアにおける越境決済の強化に取り組んでいます。8月下旬、同社は シンガポールで 開催された。Stripeは、Optimized Checkout Suite、Adaptive Pricingツール、Radar Assistantを発表しました。 

Optimized Checkout Suiteは、人工知能（AI）を活用して顧客の決済体験をパーソナライズします。このツールのAI機能は、顧客の所在地と好みに基づいて、最適な決済手段をmaticに選択します。また、アダプティブプライシング機能により、企業は150の市場で商品やサービスの価格をローカライズできます。.

Radar Assist ツールを使用すると、企業は防止したい不正行為の種類を記述し、過去の取引に基づいて分析されるルールを生成できます。.

Stripeは業界におけるAI技術のパイオニアです。10月には、この決済会社は Nvidia 、人工知能機能の向上と不正検出機能の強化に取り組みました。StripeはNvidiaの技術を活用して機械学習モデルのトレーニングを行い、サービス提供内容を改善しています。