AI エージェント向け課金モデルの構築:Ampersend が Amazon Bedrock AgentCore Payments を活用する方法
Ampersend は Amazon Bedrock AgentCore Payments と x402 プロトコルを連携させることで、開発者が個別の決済基盤を構築せずとも AI エージェントが自律的に知能サービスに支払いを行う仕組みを実現した。
キーポイント
エージェント向け決済インフラの課題解決
自律型 AI エージェントがサービスを利用する際、開発者が個別に請求システムや認証管理を構築する非効率な現状に対し、Ampersend が単一の統合ポイントでこれを解決する。
x402 プロトコルと Bedrock の連携
Ampersend は x402 オープンプロトコルを活用し、Amazon Bedrock AgentCore Payments を基盤とした「知能に対する従量課金(pay-per-intelligence)」のルーティング層を構築した。
二ホップ決済パターンの実装
エージェントがタスクを最も効果的なモデルに自動ルーティングし、リクエスト単位で即時支払いを行い、予算管理も自律的に行うエンドツーエンドの決済フローを提供する。
開発者体験の劇的改善
複数のプロバイダーへの個別契約やサブスクリプション不要となり、エージェントビルダーは単一の API 統合で多様なモデルにアクセスし、利用可能なリソースを柔軟に管理できる。
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影響分析
この記事は、自律型 AI エージェントが実社会で広く普及するための最大の障壁である「決済インフラの欠如」に対する具体的な解決策を示しており、業界標準となるべきプロトコルとクラウド基盤の連携を明確に定義しています。これにより、開発者は複雑な決済ロジックから解放され、エージェントの知能活用自体にリソースを集中できるようになるため、Agentic AI の実用化スピードが加速すると予想されます。
編集コメント
自律型エージェントの経済圏を形成する上で不可欠な決済基盤の実装事例として、AWS とスタートアップの連携が非常に示唆に富んでいます。x402 プロトコルの採用により、単なる API 呼び出しを超えた真の意味での「エージェント間取引」への道が開かれる可能性があります。
*この投稿は、Ampersend(Edge & Node)の Kevin Jones 氏と Amazon Bedrock AgentCore Payments チームの Chethan Shriyan 氏との共著です。*
Ampersend と Amazon Bedrock AgentCore Payments は、エージェント型 AI における最も困難な課題の一つに取り組んでいます。自律的なエージェントが、開発者がゼロから個別の請求統合、認証管理、支払いオーケストレーションを構築することなく、どのようにしてサービスの対価を支払うのでしょうか?機械消費のために設計された従量課金モデルに移行するサービスが増える中、エージェントは x402 などのエージェント型支払いプロトコルを使用して、プログラム的に、瞬時に、かつ管理された範囲内で取引を行う手段を必要としています。
この投稿では、Ampersend が Amazon Bedrock AgentCore Payments の上にどのようにして知能課金ルーティング層を構築したかを学びます。AI エージェントは自律的にタスクを最も効果的なモデルへルーティングし、リクエストごとに支払いを行い、支出予算の範囲内で動作します。また、2 ホップ型支払いパターンがエンドツーエンドでどのように機能するか、および独自の導入を開始する方法についても紹介します。
Ampersend について
imageAmpersend(Edge & Node 運営)は、エージェントの決済および運用を管理するプラットフォームです。Ampersend はエージェントとモデルプロバイダーのマーケットプレイスの間に位置し、決済ルーティング、決済完了、および運用業務を担当します。エージェント構築者は、単一の統合を通じてモデルにアクセスでき、各プロバイダーごとのサブスクリプションや契約の手間、そしてプロバイダー数に応じて線形的に増加する請求関係は不要です。
Ampersend の基本理念は明快です。エージェントは、すでに API を呼び出すように、プログラム的に、瞬時に、かつ人間の介入なしに知能に対して支払うべきなのです。
Ampersend は、x402 オープンプロトコル と Amazon Bedrock AgentCore Payments(Amazon Bedrock エージェントコア決済)を基盤とし、単一の統合ポイントを通じて AI エージェントが複数のモデルプロバイダー間で知能サービスに対して自律的に支払うことを可能にします。
課題:自律型エージェント向けの決済インフラ
エージェント構築者とサービスプロバイダーは、同じインフラの欠陥という課題の補完的な側面に直面しています。
エージェントビルダー向け: あなたの作成するエージェントは、有料の大規模言語モデル (LLM)、有料のデータ API、または有料のコンテンツエンドポイントへの呼び出しを必要とします。これを実現するには、ウォレット管理の構築、支払い署名の処理、x402 などのエージェント型支払いプロトコルの実装、支出制限の管理、各プロバイダーの請求システムとの統合が必要です。これは、エージェントロジックを実行する前に数ヶ月にわたるインフラストラクチャ作業を要します。
Ampersend のようなアプリケーション向け: エージェントに対して複数のモデルプロバイダーへのアクセスを単一の支払いチャネルを通じて提供したいと考えています。しかし、そのためには、ウォレットの保管や支出制御を自社で構築することなく、基盤となる支払いインフラストラクチャが安全かつ監査可能で、ガバナンスされたものである必要があります。
AgentCore Payments はこの両方の課題を解決します。これはエージェントシステムが必要とする管理型支払いインフラストラクチャを提供し、個々のエージェントに対してガバナンスされた制限内で自律的に取引を行う能力を与えます。
AgentCore Payments を活用した Ampersend の「知能課金」ルーティング層の構築
Ampersend は、AgentCore Payments 上に「知能課金 (pay-per-intelligence)」のルーティング層を構築しました。以下にそのユースケースを示します:
エージェントにはタスクがあります:研究論文の要約、スマートコントラクトのレビュー、オンチェーンデータの分析などです。エージェントは Ampersend を呼び出し、そこでは機能別ティアで整理されたモデルカタログが公開されています。エージェントはタスクの複雑さに応じて適切なティアを選択し、AgentCore Payments を介してリクエストごとに支払いを行い、結果を受け取ります。裏側では、Ampersend は Ampersend SDK を用いて、上位モデルプロバイダーとの決済を完了します。
これにより、2 ホップの支払いルーティングパターンが形成されます:

*図 1: 2 ホップの支払いルーティング — エージェント → Ampersend → モデルプロバイダー*
2 ホップの支払いフローの仕組み
前述の図は、エンドツーエンドの支払いアーキテクチャを示しています。ここでは、このフローにおいて主要な AgentCore Payments コンポーネントがどのように連携するかを説明します。
1. Payment Manager(支払いマネージャー) – アプリケーションバックエンドは、ウォレット接続と支出ポリシーを定義する Payment Manager を作成します。これは、エージェントがどのように資金を使用できるかを制御するガバナンス層です。
2. Payment Session(支払いセッション) – エージェントの開始前に、バックエンドは予算上限(例えば 0.05 ドル)を設定した Payment Session を開きます。エージェントはこのセッションの制限内でのみ取引を行うことができます。
3. ProcessPayment API – Ampersend が HTTP 402(支払い必要)を返した際、エージェントは x402 の支払い詳細を付与して ProcessPayment を呼び出します。AgentCore は接続されたウォレットの認証情報を用いて USDC 承認に署名しますが、エージェントがプライベートキーに触れることはありません。
4. Credential Provider (Coinbase CDP) – AgentCore はウォレット認証プロバイダーとして Coinbase Developer Platform に接続します。Coinbase Developer Platform がウォレットの保管および署名インフラを管理します。エージェントはスコープ付きの AWS Identity and Access Management (IAM) ロール(ProcessPaymentRole)を引き受け、これは ProcessPayment の呼び出しのみが可能となります。このロールでは予算の変更やウォレットキーへの直接アクセスはできません。
5. Settlement – 署名が完了すると、支払い証明がエージェントに返されます。エージェントはその証明を添付して Ampersend に対して元のリクエストを再試行します。Ampersend はオンチェーン(Base ネットワーク、USDC)で決済を検証し、その後 Ampersend SDK を用いてアップストリームモデルプロバイダー(例:BlockRun)へ自動支払いを実行します。2 つの決済が発生します:エージェントから Ampersend への決済、および Ampersend からモデルプロバイダーへの決済です。
エージェントの視点では、1 回の有料リクエストが行われたに過ぎません。Ampersend がどのプロバイダーにルーティングしたかを知る必要も、気にする必要もありません。プロバイダーの選択、2 回目の支払い、配送はすべて Ampersend が透明性を持って処理します。
AgentCore Payments がどのように支払いライフサイクルを管理するか
AgentCore Payments は、Ampersend やエージェントビルダーが構築する必要がないよう、完全な支払いライフサイクルを処理します:
マネージドウォレット – AgentCore は Coinbase CDP または Stripe Privy のウォレットに接続して支払い接続を行います。構築する必要のあるウォレットの保管インフラストラクチャも、維持する必要のある鍵管理もありません。Ampersend は認証情報を一度接続するだけで、取引可能な資金が用意されたウォレットを即座に利用可能にしました。
支出ガバナンス – セッションレベルの予算はインフラストラクチャ層で強制されます。アプリケーションのバックエンドが制限を設定し、エージェントはその範囲内で取引を行います。予算が尽きた場合、次の支払いは明確に拒否されます。エージェントは自律的に動作しますが、上書きできない決定論的な境界内でのみ動作します。
ネイティブ x402 プロトコル – エージェントが支払いが必要なエンドポイント(HTTP 402)に遭遇した際、AgentCore は x402 プロトコルのネゴシエーション、ウォレット認証、ステーブルコインによる支払い、証明書の配信を、エージェントの推論ループを中断することなく処理します。プロトコルの v1 と v2 の両方がサポートされています。
観測可能性(オバザビリティ) – すべての取引は、開発者が AgentCore で既に使用している同じログ、メトリクス、トレースを通じて流れます。別途支払い監視を構築する必要はありません。
Ampersend と AgentCore Payments の組み合わせによって実現されるもの
どちらのシステムも単独では、エージェント型商取引のフルスタックを網羅していません。両者を組み合わせることで、ルーティング、決済、ガバナンス、観測性をエンドツーエンドでカバーできます。
Ampersend が提供するもの: 知的なモデルルーティング、プロバイダーマーケットプレイス、プロバイダーの複雑さを抽象化する 2 ホップ決済パターン、および大規模なエージェント支払いワークフローを管理するための運用ツールです。
AgentCore Payments が提供するもの: 管理されたウォレットインフラストラクチャ、決定論的な支出ガバナンス、ネイティブ x402 署名と決済、そして認証情報を公開したり予算を上書きしたりすることなく自律型エージェントが取引を行える能力を与えるセキュリティモデルです。
両者は組み合わさることで、実践におけるエージェント型商取引がどのようなものかを示しています:エージェントが、管理可能で観測可能、かつ監査可能なフレームワーク内で、知能サービスを見つけ、評価し、選択し、支払いを行うことです。
結果
Ampersend は、初期の API コールから Base ネットワーク上のエンドツーエンド決済完了まで、2 週間未満で完全な統合を完了しました。AgentCore Payments がなければ、チームはウォレットの保管、署名インフラストラクチャ、支出制御だけで、エンジニアリングに 3〜4 か月が必要になると見積もっていました。
統合を主導したケビン・ジョーンズ氏:
**
「マルチエージェントシステムの構築は本質的に複雑であり、支払いインフラストラクチャがプロジェクト全体の中で最も困難な部分になると予想していました。AWS AgentCore Payments はそれを完全に覆しました。AgentCore を介した購入者エージェント、Ampersend による販売者エージェント、そして従量課金型 LLM 推論のための BlockRun AI の間の統合は、私たちが想定していたよりもはるかにスムーズに機能しました。ロジックを接続しただけで、そのまま動作しました。」
Edge & Node の CEO、Rodrigo Coelho:
「私たちは ampersend をエージェントの支払いを制御するレイヤーとして構築しました。AgentCore Payments は自然な選択でした——管理されたウォレット、支出ガードレール、そして x402 決済により、数日以内に完全自律型のエージェント間マイクロペイメントを実証することができました。」
結論
Ampersend と AgentCore Payments の統合は、エージェントプラットフォームがウォレットの保管、x402 プロトコルの処理、支出ガバナンスを管理インフラストラクチャに委譲できることで何が可能になるかを示しています。エージェントビルダーは、有料知能のための単一の支払いインターフェースを獲得し、Ampersend などのプラットフォームは支払い基盤の構築ではなく、ルーティングとマーケットプレイスロジックに集中できます。その結果、デフォルトでガバナンスされ、観測可能かつ監査可能な自律型エージェント間取引が実現します。
はじめに
使用量課金型エージェントワークフローの構築を始めたいですか?始め方は以下の通りです:
- AgentCore Payments のセットアップ – AgentCore CLI クイックスタート に従って、支払いマネージャーを作成し、ウォレットプロバイダーを接続して、支出制限付きで最初の支払いセッションを設定してください。
2. Ampersend との統合 – ampersend.ai を訪問してモデルカタログを確認し、エージェントを Ampersend の支払いルーティング API に統合してください。
3. チュートリアルを試す – GitHub 上のハンズオン AgentCore Payments ワークショップとサンプル を通じて、動作するバイヤー/セラーの実装を確認してください。
さらに詳しく学ぶには:
• Amazon Bedrock AgentCore Payments ドキュメント
• 取引を行うエージェント:Amazon Bedrock AgentCore に支払い機能(プレビュー)が追加されました – 発表アナウンスメント
• GitHub 上の AgentCore Payments サンプルとワークショップ
著者について
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Guy Bachar
Guy は AWS のシニアソリューションアーキテクトであり、フィンテック企業や資本市場関連の企業と連携し、エージェント型 AI、自律型コマース、クラウド変革に取り組んでいます。彼は、AI エージェントが支払い、顧客体験、ガバナンスにわたって顧客に代わって行動するシステムの構築に注力しています。

Chethan Shriyan
Chethan は、ワシントン州シアトルを拠点とする AWS のシニアプロダクトマネージャー(技術担当)です。製品およびビジネス管理において約 13 年の経験を持ち、そのうち 7 年以上はアマゾンで過ごしました。顧客の生活に実りある影響をもたらす技術製品の構築と提供に情熱を注いでいます。

Kevin Jones
Kevin は Edge & Node の開発者関係エンジニアであり、ブロックチェーン技術と分散型アプリケーション(dapps)に専門化しています。本番環境でのアプリケーション展開において 15 年以上の経験を持ち、特に dapp 開発や公共財教育の推進を通じて、ブロックチェーン分野におけるイノベーションと教育の促進に情熱を注いでいます。これらの活動を通じて、Kevin は Web3 エコシステム内の開発者の教育とエンパワーメントに大きく貢献してきました。
原文を表示
*This post was co-written with Kevin Jones from Ampersend (Edge & Node) and Chethan Shriyan from the Amazon Bedrock AgentCore Payments team.*
Ampersend and Amazon Bedrock AgentCore Payments are addressing one of the hardest problems in agentic AI. How do autonomous agents pay for services without developers building bespoke billing integrations, credential management, and payment orchestration from scratch? As more services shift to pay-per-use models built for machine consumption, agents need a way to transact programmatically, instantly, and within governed limits using agentic payment protocols like x402.
In this post, you will learn how Ampersend built a pay-per-intelligence routing layer on top of Amazon Bedrock AgentCore Payments. AI agents autonomously route tasks to the most effective model, pay per request, and operate within spending budgets. You will also see how the two-hop payment pattern works end-to-end and how to get started with your own implementation.
About Ampersend

Ampersend (by Edge & Node) is a management platform for agent payments and operations. Ampersend sits between agents and a marketplace of model providers. Their service handles payment routing, settlement, and operations. Agent builders get access to models through a single integration, with no per-provider subscriptions, no contract overhead, and no billing relationships that scale linearly with the number of providers.
Ampersend’s thesis is straightforward: agents should pay for intelligence the same way they already call APIs, programmatically, instantly, and without human intervention.
Ampersend allows AI agents to autonomously pay for intelligence services across multiple model providers through a single integration point, powered by the x402 open protocol and Amazon Bedrock AgentCore Payments.
The challenge: Payment infrastructure for autonomous agents
Agent builders and service providers face complementary sides of the same infrastructure gap.
For agent builders: Your agent needs to call a paid large language model (LLM), a paid data API, or a paid content endpoint. You’d need to build wallet management, handle payment signing, implement agentic payment protocols like x402, manage spending limits, and integrate with each provider’s billing. That’s months of infrastructure work before you ship agent logic.
For applications like Ampersend: You want to offer agents access to multiple model providers through a single payment channel. But to do that, you need the underlying payment infrastructure to be secure, auditable, and governed, without building wallet custody and spending controls yourself.
AgentCore Payments solves both sides of this. It provides the managed payment infrastructure that agent systems need, and it gives individual agents the ability to transact autonomously within governed limits.
How Ampersend built a pay-per-intelligence routing layer using AgentCore Payments
Ampersend built a pay-per-intelligence routing layer on top of AgentCore Payments. Here’s the use case:
An agent has a task: summarize a research paper, review a smart contract, analyze on-chain data. The agent calls Ampersend, which publishes a catalog of models organized by capability tier. The agent picks the tier that matches the task complexity, pays per request through AgentCore Payments, and gets the result back. Behind the scenes, Ampersend settles with the upstream model provider using the Ampersend SDK.
This creates a two-hop payment routing pattern:

*Figure 1: Two-hop payment routing — Agent → Ampersend → Model Provider*
How the two-hop payment flow works
The preceding diagram illustrates the end-to-end payment architecture. Here’s how the key AgentCore Payments components work together in this flow:
1. Payment Manager – The application backend creates a Payment Manager that defines wallet connections and spending policies. This is the governance layer that controls how the agent can spend.
2. Payment Session – Before the agent starts, the backend opens a Payment Session with a budget cap (for example, $0.05). The agent can only transact within this session’s limits.
3. ProcessPayment API – When Ampersend returns an HTTP 402 (payment required), the agent calls ProcessPayment with the x402 payment details. AgentCore signs the USDC authorization using the connected wallet’s credentials, without the agent ever touching private keys.
4. Credential Provider (Coinbase CDP) – AgentCore connects to Coinbase Developer Platform as the wallet credential provider. Coinbase Developer Platform manages the wallet custody and signing infrastructure. The agent assumes a scoped AWS Identity and Access Management (IAM) role (ProcessPaymentRole) that can only call ProcessPayment. The role can’t modify budgets or access wallet keys directly.
5. Settlement – After it’s signed, the payment proof is returned to the agent. The agent retries the original request to Ampersend with the proof attached. Ampersend verifies settlement on-chain (Base network, USDC), then auto-pays the upstream model provider (for example, BlockRun) using the Ampersend SDK. Two settlements occur: Agent to Ampersend, and Ampersend to Model Provider.
From the agent’s point of view, it made one paid request. It doesn’t know or care which provider Ampersend routed to. Ampersend handles provider selection, the second payment, and delivery, all transparently.
How AgentCore Payments manages the payment lifecycle
AgentCore Payments handles the full payment lifecycle so that neither Ampersend nor the agent builder had to build it:
Managed wallets – AgentCore connects to Coinbase CDP or Stripe Privy wallets as payment connections. No wallet custody infrastructure to build, no key management to maintain. Ampersend connected their credentials once and had funded wallets ready to transact.
Spending governance – Session-level budgets are enforced at the infrastructure layer. The application backend sets limits, and the agent transacts within them. If the budget is exhausted, the next payment is rejected cleanly. Agents operate autonomously but within deterministic boundaries they cannot override.
Native x402 protocol – When an agent encounters a paid endpoint (HTTP 402), AgentCore handles the x402 protocol negotiation, wallet authentication, stablecoin payment, and proof delivery without interrupting the agent’s reasoning loop. Both v1 and v2 of the protocol are supported.
Observability – Every transaction flows through the same logs, metrics, and traces developers already use in AgentCore. No separate payment monitoring to build.
What the combination of Ampersend and AgentCore Payments unlocks
Neither system alone addresses the full stack of agentic commerce. Together, they cover routing, settlement, governance, and observability end-to-end.
Ampersend brings: intelligent model routing, a provider marketplace, the two-hop settlement pattern that abstracts away provider complexity, and operational tooling for managing agent payment workflows at scale.
AgentCore Payments brings: managed wallet infrastructure, deterministic spending governance, native x402 signing and settlement, and the security model that gives autonomous agents the ability to transact without exposing credentials or overriding budgets.
Together, they demonstrate what agentic commerce looks like in practice: an agent that discovers, evaluates, selects, and pays for intelligence services, all within a governed, observable, and auditable framework.
Results
Ampersend completed the full integration in under two weeks, from initial API calls to end-to-end payment settlement on Base network. Without AgentCore Payments, the team estimated the wallet custody, signing infrastructure, and spending controls alone would have required 3–4 months of engineering effort.
Kevin Jones, who led the integration:
“Building multi-agent systems is genuinely complex, and we expected payment infrastructure to be the hardest part of the entire project. AWS AgentCore Payments completely changed that. The integration across a buyer agent with AgentCore, a seller agent with Ampersend, and BlockRun AI for pay-as-you-go LLM inference came together far more smoothly than we anticipated. We wired up the logic and it just worked.”
Rodrigo Coelho, CEO of Edge & Node:
“We built ampersend to be the control layer for agent payments. AgentCore Payments was a natural fit — managed wallets, spending guardrails and x402 settlement let us demonstrate fully autonomous agent-to-agent micropayments in a matter of days.”
Conclusion
Ampersend’s integration with AgentCore Payments shows what becomes possible when agent platforms can offload wallet custody, x402 protocol handling, and spending governance to managed infrastructure. Agent builders gain a single payment surface for paid intelligence, and platforms like Ampersend can focus on routing and marketplace logic instead of payment plumbing. The result is autonomous agent-to-agent commerce that is governed, observable, and auditable by default.
Getting started
Ready to build pay-per-use agent workflows? Here’s how to get started:
1. Set up AgentCore Payments – Follow the AgentCore CLI quickstart to create a Payment Manager, connect a wallet provider, and configure your first payment session with spending limits.
2. Integrate with Ampersend – Visit ampersend.ai to explore the model catalog and integrate your agent with Ampersend’s payment routing API.
3. Try the tutorials – Walk through the hands-on AgentCore Payments workshop and samples on GitHub to see working buyer/seller implementations.
To learn more:
• Amazon Bedrock AgentCore Payments documentation
• Agents that transact: Amazon Bedrock AgentCore now includes Payments (preview) – launch announcement
• AgentCore Payments samples and workshops on GitHub
• x402 protocol
• Ampersend
About the authors

Guy Bachar
Guy is a Senior Solutions Architect at AWS, working with fintech and capital markets firms on agentic AI, autonomous commerce, and cloud transformation. He focuses on building systems where AI agents act on behalf of customers across payments, customer experience, and governance.

Chethan Shriyan
Chethan is a Principal Product Manager, Technical at AWS, based in Seattle, WA. He brings nearly 13 years of experience in product and business management, including over 7 years at Amazon. He is passionate about building and delivering technology products that create meaningful impact in customers’ lives.

Kevin Jones
Kevin is a Developer Relations Engineer at Edge & Node, specializing in blockchain technology and decentralized applications (dapps). With over 15 years of experience in deploying production applications, he is passionate about fostering innovation and education in the blockchain space, particularly in dapp development and the promotion of public goods education. Through these engagements, Kevin has significantly contributed to the education and empowerment of developers in the Web3 ecosystem.
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