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agent-payment-x402

Fügt KI-Agenten die Fähigkeit hinzu, x402-Zahlungen mit Aufgabenbudgets, Ausgabenkontrollen und nicht-verwahrenden Wallets durchzuführen. Unterstützt Base über das agentwallet-sdk und X Layer über OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Verwenden, wenn ein Agent selbst für etwas bezahlen muss und Aufgabenbudgets, Ausgabenkontrollen sowie ein nicht-verwahrendes Wallet benötigt.

Was ist agent-payment-x402?

Diese Fähigkeit ermöglicht es KI-Agenten, richtliniengesteuerte Zahlungen mit integrierten Ausgabenkontrollen durchzuführen, wobei das x402-HTTP-Zahlungsprotokoll genutzt wird. Sie ist besonders nützlich für Agenten, die für API-Aufrufe bezahlen, Dienste kaufen, mit anderen Agenten abrechnen oder Aufgabenbudgets durchsetzen müssen. Die Fähigkeit unterstützt zwei Hauptplattformen: Base (über das agentwallet-sdk) und X Layer (über das OKX Agent Payments Protocol). Agenten verfügen über nicht-verwahrende Wallets (ERC-4337 Smart Accounts), sodass sie ihre eigenen Schlüssel besitzen und Ausgaben nur innerhalb der vom Orchestrator festgelegten Richtlinien tätigen können. Die Integration erfolgt über MCP-Werkzeuge (Model Context Protocol), die in Claude Code oder andere Agenten-Toolchains passen. Entscheidend ist die Sicherheitsrichtlinie: Der Orchestrator legt die Ausgabenlimits fest, nicht der Agent selbst – dies verhindert eine Eskalation von Berechtigungen. Entwickler sollten die Paketversion immer festlegen und niemals den gesamten `process.env` an den Zahlungs-Subprozess weiterleiten, der private Schlüssel verwaltet.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/agent-payment-x402

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Dokumentation

Agent Payment Execution (x402)

Ermöglicht KI-Agenten richtliniengesteuerte Zahlungen mit integrierten Ausgabenkontrollen. Nutzt das x402-HTTP-Zahlungsprotokoll und MCP-Werkzeuge, sodass Agenten ohne Verwahrungsrisiko für externe Dienste, APIs oder andere Agenten bezahlen können.

Verwendung

Verwenden, wenn: Ihr Agent einen API-Aufruf bezahlen, einen Dienst kaufen, mit einem anderen Agenten abrechnen, Aufgabenausgabenlimits durchsetzen oder ein nicht-verwahrendes Wallet verwalten muss. Passt natürlicherweise zu den Fähigkeiten cost-aware-llm-pipeline und security-review.

Entscheidungsbaum

Wählen Sie den Integrationspfad basierend darauf, ob Ihr Agent Zugang zu einer kostenpflichtigen API kauft oder anderen eine solche in Rechnung stellt:

BedarfEmpfohlener Pfad
Agent bezahlt eine 402-geschützte API auf Base oder einer anderen vom agentwallet unterstützten ChainVerwenden Sie agentwallet-sdk als MCP-Zahlungsserver mit strenger Ausgabenrichtlinie
Agent bezahlt eine 402-geschützte API auf X LayerVerwenden Sie das OKX Agent Payments Protocol aus okx/onchainos-skills; okx-x402-payment ist ein veraltetes Legacy-Alias
TypeScript-API stellt Agenten in RechnungVerwenden Sie die OKX Payments TypeScript-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Express, Hono, Fastify oder Next.js
Go-API stellt Agenten in RechnungVerwenden Sie die OKX Payments Go-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Gin, Echo oder net/http
Rust-API stellt Agenten in RechnungVerwenden Sie die OKX Payments Rust-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Axum
Java-API stellt Agenten in RechnungVerwenden Sie die OKX Payments Java-Verkäufer-SDK-Dokumentation für Spring Boot 2/3, Java EE oder Jakarta
Python-API stellt Agenten in RechnungÜberprüfen Sie vor der Implementierung das aktuelle OKX Payments Repository; ein Python-Verkäufer-Leitfaden ist möglicherweise nicht verfügbar

Unterstützte Netzwerke

  • agentwallet-sdk: Verwenden Sie die Paketdokumentation, um die aktuelle Netzabdeckung vor der Produktion zu bestätigen. Base Sepolia ist der sicherste Entwicklungstandard; Base Mainnet ist der vom ursprünglichen Skill genannte Produktionspfad.
  • OKX Payments / X Layer: Aktuelle Verkäuferdokumentation zielt auf X Layer (eip155:196) und USDT0-Abrechnung. Rufen Sie vor der Generierung von Produktionscode die aktuellen SDK-Dokumente ab, da sich Zahlungspakete und Facilitator-Verhalten schnell ändern können.

Funktionsweise

x402-Protokoll

x402 erweitert HTTP 402 (Payment Required) zu einem maschinenverhandelbaren Ablauf. Wenn ein Server 402 zurückgibt, verhandelt das Zahlungswerkzeug des Agenten den Preis, überprüft das Budget, signiert eine Transaktion und wiederholt den Vorgang nur innerhalb der vom Orchestrator festgelegten Richtlinien- und Bestätigungsgrenzen.

Ausgabenkontrollen

Jeder Zahlungswerkzeugaufruf erzwingt eine SpendingPolicy:

  • Aufgabenbudget — maximaler Ausgabenbetrag für eine einzelne Agentenaktion
  • Sitzungsbudget — kumulative Grenze über eine gesamte Sitzung hinweg
  • Whitelist-Empfänger — beschränkt, welche Adressen/Dienste der Agent bezahlen kann
  • Ratenbegrenzungen — maximale Transaktionen pro Minute/Stunde

Nicht-verwahrende Wallets

Agenten verwalten ihre eigenen Schlüssel über ERC-4337 Smart Accounts. Der Orchestrator legt die Richtlinie vor der Delegation fest; der Agent kann nur innerhalb der Grenzen Ausgaben tätigen. Keine gepoolten Gelder, kein Verwahrungsrisiko.

MCP-Integration

Die Zahlungsschicht stellt Standard-MCP-Werkzeuge bereit, die in jede Claude Code- oder Agenten-Toolchain passen.

Sicherheitshinweis: Verwenden Sie immer eine feste Paketversion. Dieses Werkzeug verwaltet private Schlüssel — nicht festgelegte npx-Installationen führen zu Supply-Chain-Risiken.

Option A: agentwallet-sdk (Base / Multi-Chain)

{
  "mcpServers": {
    "agentpay": {
      "command": "npx",
      "args": ["[email protected]"]
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge (agentenaufrufbar)

WerkzeugZweck
get_balanceAgenten-Wallet-Guthaben abfragen
send_paymentZahlung an Adresse oder ENS senden
check_spendingVerbleibendes Budget abfragen
list_transactionsPrüfpfad aller Zahlungen

Hinweis: Die Ausgabenrichtlinie wird vom Orchestrator vor der Delegation an den Agenten festgelegt — nicht vom Agenten selbst. Dies verhindert, dass Agenten ihre eigenen Ausgabenlimits erhöhen. Konfigurieren Sie die Richtlinie über set_policy in Ihrer Orchestrierungsschicht oder im Pre-Task-Hook, nie als agentenaufrufbares Werkzeug.

Option B: OKX Agent Payments Protocol (X Layer)

Verwenden Sie diesen Pfad für X Layer x402, Multi-Party Payment (MPP), Sitzungszahlung, Abbuchung und A2A-Abbuchungsflüsse.

Für kundenseitige Agentenflüsse:

  1. Installieren Sie das aktuelle okx/onchainos-skills-Repository oder referenzieren Sie es.
  2. Verwenden Sie skills/okx-agent-payments-protocol/SKILL.md als Dispatcher.
  3. Behandeln Sie skills/okx-x402-payment/SKILL.md als veraltetes Kompatibilitätsalias, nicht als kanonischen Skill.
  4. Fordern Sie explizite Benutzerbestätigung vor Wallet-Statusprüfungen oder Zahlungsaktionen an. Verstecken Sie die Zahlungsausführung nicht hinter einem generischen Werkzeugaufruf.

Für verkäuferseitige API-Flüsse rufen Sie vor der Codegenerierung den aktuellen sprachspezifischen Leitfaden ab:

LaufzeitAktueller Leitfaden
TypeScripthttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/typescript/SELLER.md
Gohttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/go/x402/SELLER.md
Rusthttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/rust/x402/SELLER.md
Javahttps://raw.githubusercontent.com/okx/payments/main/java/SELLER.md

Kopieren Sie keine Beispiele aus älteren Dokumenten, ohne das aktuelle OKX-Repository zu überprüfen. Die aktuelle OKX-Anleitung verwendet okx-agent-payments-protocol als Dispatcher, und Java-Verkäuferdokumentation ist jetzt verfügbar.

Beispiele

Budgetdurchsetzung in einem MCP-Client

Wenn Sie einen Orchestrator erstellen, der den agentpay MCP-Server aufruft, setzen Sie Budgets durch, bevor Sie kostenpflichtige Werkzeugaufrufe ausführen.

Voraussetzungen: Installieren Sie das Paket, bevor Sie die MCP-Konfiguration hinzufügen — npx ohne -y wird in nicht-interaktiven Umgebungen zur Bestätigung auffordern, was den Server hängen lässt: npm install -g [email protected]

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

async function main() {
  // 1. Validieren Sie Anmeldeinformationen vor dem Erstellen des Transports.
  //    Ein fehlender Schlüssel muss sofort fehlschlagen — lassen Sie den Unterprozess niemals ohne Authentifizierung starten.
  const walletKey = process.env.WALLET_PRIVATE_KEY;
  if (!walletKey) {
    throw new Error("WALLET_PRIVATE_KEY ist nicht gesetzt — Zahlungsserver wird nicht gestartet");
  }

  // Verbinden Sie sich über den stdio-Transport mit dem agentpay MCP-Server.
  // Whitelisten Sie nur die Umgebungsvariablen, die der Server benötigt — leiten Sie niemals den gesamten process.env
  // an einen Drittanbieter-Unterprozess weiter, der private Schlüssel verwaltet.
  const transport = new StdioClientTransport({
    command: "npx",
    args: ["[email protected]"],
    env: {
      PATH: process.env.PATH ?? "",
      NODE_ENV: process.env.NODE_ENV ?? "production",
      WALLET_PRIVATE_KEY: walletKey,
    },
  });
  const agentpay = new Client({ name: "orchestrator", version: "1.0.0" });
  await agentpay.connect(transport);

  // 2. Legen Sie die Ausgabenrichtlinie vor der Delegation an den Agenten fest.
  //    Überprüfen Sie immer den Erfolg — ein stiller Fehler bedeutet, dass keine Kontrollen aktiv sind.
  const policyResult = await agentpay.callTool({
    name: "set_policy",
    arguments: {
      per_task_budget: 0.50,
      per_session_budget: 5.00,
      allowlisted_recipients: ["api.example.com"],
    },
  });
  if (policyResult.isError) {
    throw new Error(
      `Ausgabenrichtlinie konnte nicht festgelegt werden — Delegation wird verweigert: ${JSON.stringify(policyResult.content)}`
    );
  }

  // 3. Verwenden Sie preToolCheck vor jeder kostenpflichtigen Aktion
  await preToolCheck(agentpay, 0.01);
}

// Pre-Tool-Hook: Fail-Closed-Budgetdurchsetzung mit vier unterschiedlichen Fehlerpfaden.
async function preToolCheck(agentpay: Client, apiCost: number): Promise<void> {
  // Pfad 1: Ungültige Eingabe ablehnen (NaN/Infinity umgehen den <-Vergleich)
  if (!Number.isFinite(apiCost) || apiCost < 0) {
    throw new Error(`Ungültiger apiCost: ${apiCost} — Aktion blockiert`);
  }

  // Pfad 2: Transport-/Verbindungsfehler
  let result;
  try {
    result = await agentpay.callTool({ name: "check_spending" });
  } catch (err) {
    throw new Error(`Zahlungsdienst nicht erreichbar — Aktion blockiert: ${err}`);
  }

  // Pfad 3: Werkzeug hat einen Fehler zurückgegeben (z. B. Authentifizierungsfehler, Wallet nicht initialisiert)
  if (result.isError) {
    throw new Error(
      `check_spending fehlgeschlagen — Aktion blockiert: ${JSON.stringify(result.content)}`
    );
  }

  // Pfad 4: Antwortformat parsen und validieren
  let remaining: number;
  try {
    const parsed = JSON.parse(
      (result.content as Array<{ text: string }>)[0].text
    );
    if (!Number.isFinite(parsed?.remaining)) {
      throw new TypeError("fehlendes oder nicht endliches Feld 'remaining'");
    }
    remaining = parsed.remaining;
  } catch (err) {
    throw new Error(
      `check_spending gab unerwartetes Format zurück — Aktion blockiert: ${err}`
    );
  }

  // Pfad 5: Budget überschritten
  if (remaining < apiCost) {
    throw new Error(
      `Budget überschritten: Benötigt $${apiCost}, aber nur $${remaining} übrig`
    );
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error(err);
  process.exitCode = 1;
});

Best Practices

  • Budgets vor der Delegation festlegen: Beim Erstellen von Unteragenten weisen Sie über Ihre Orchestrierungsschicht eine SpendingPolicy zu. Geben Sie einem Agenten niemals unbegrenzte Ausgaben.
  • Abhängigkeiten festlegen: Geben Sie in Ihrer MCP-Konfiguration immer eine genaue Version an (z. B. [email protected]). Überprüfen Sie die Paketintegrität vor der Bereitstellung in der Produktion.
  • Prüfpfade: Verwenden Sie list_transactions in Post-Task-Hooks, um zu protokollieren, was ausgegeben wurde und warum.
  • Fail Closed: Wenn das Zahlungswerkzeug nicht erreichbar ist, blockieren Sie die kostenpflichtige Aktion — greifen Sie nicht auf ungemessenen Zugriff zurück.
  • Mit security-review kombinieren: Zahlungswerkzeuge haben hohe Privilegien. Wenden Sie die gleiche Prüfung an wie bei Shell-Zugriff.
  • Zuerst mit Testnets testen: Verwenden Sie Base Sepolia für die Entwicklung; wechseln Sie für die Produktion zu Base Mainnet.

Produktionsreferenz

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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