AI 代理卡在網站門口：驗證、授權與責任的缺口

圖片：TechLab 自製資訊圖

TechLab 編輯部（譯）·2026-10-11

TechNews 科技新報報道，個人 AI 代理正被用來處理訂機票、餐廳訂位及購買日用品等任務，但它們即使能理解指令，也未必能走完網站的實際流程。報道提到 Amazon 已封鎖 Meta 的 Muse，使其無法瀏覽或在平台購物。對使用者而言，這意味著「叫 AI 幫手完成」與「AI 真正可代表自己完成交易」之間，仍隔著網站營運者設定的一道門。

這個限制不只關乎某一款代理能否使用。AI 若要代人操作帳戶、提交訂單或作出預約，網站需要同時判斷它是否獲用戶授權、行為是否安全，以及出錯時責任應如何追溯。TechNews 科技新報所述個案反映的是不同平台的現行做法，不能直接推論所有網站均全面反對 AI 代理；至於 Cloudflare 流量設定是否造成影響，報道亦指出該公司未有提供數據支持。

CAPTCHA 原本要分辨人類，現在要辨認「受委託的代理」

TechNews 科技新報指出，Muse 曾被用戶反映無法在 Walmart 網站完成購買；Walmart 則稱並非刻意封鎖，且公司本身是 Muse 的合作夥伴。問題在於網站要求訪客點擊按鈕證明自己是真人，代理一旦無法完成該步驟，整個流程便中斷並被踢出。這說明有些障礙未必源於商業對立，而是既有防濫用機制根本沒有為代理代辦而設。

傳統 CAPTCHA、反垃圾訊息與反爬取規則，通常把流量粗分為人類與自動化程式。這個分類在今天已不足夠：惡意機器人可批量抓取資料、撞庫或搶購；另一邊，AI 代理理論上是按某名真實用戶的指令行事。兩者同樣自動執行，風險和權限卻截然不同。網站若只依賴「有沒有自動化」來封鎖，合法的受託操作亦會一同被拒於門外。

因此，問題逐步由辨識技術轉為身分與意圖的辨識。平台不只要知道請求來自哪個軟件，還要能確認背後是否有已登入、可追責的用戶，以及該代理獲准做甚麼。只可搜尋商品、可把貨品加入購物車、可提交訂單，風險並不相同。若沒有可供網站理解的授權範圍，任何代理請求都很容易被當成高風險自動化活動。

各平台封鎖的，其實是不同類型的風險

TechNews 科技新報報道，Delta 表示正防範未經授權的自動化活動，現時沒有與第三方代理代訂機票的合作；United 則引用使用條款，禁止未獲許可使用機器人。Yelp 的立場是，非人類流量須經其資料授權計劃付費才可進入；eBay 則稱並非禁止所有第三方購物代理，限制對象是未授權代理、自動爬取及模型訓練等用途。這些回應顯示，「不放行」背後並非單一原因。

對航空公司而言，訂票會牽涉票價規則、乘客資料與後續改期安排；對評論或交易平台，資料存取、流量成本和內容使用權則可能更敏感。這是基於上述不同政策作出的分析：平台可能接受某些由用戶啟動、可驗證的代理操作，卻拒絕無法辨識來源與用途的批量請求。代理服務若把所有網站視作可自由操作的公開介面，實際上會低估平台的風險管理需要。

尤其當操作跨過「讀取資訊」與「產生交易」的界線，授權問題會更具體。AI 替人整理航班選項或比較價格，與代表用戶按下付款、確認預約，是兩種層級的行為。後者需要更清楚地交代用戶同意、金額或條件限制，以及交易紀錄應由誰確認。這未必要求每一步都由用戶手動處理，但系統至少要讓網站和用戶辨識代理的權限邊界，否則便利會轉化為帳戶安全和爭議處理成本。

開放標準的價值，在於讓網站有條件地放行

TechNews 科技新報指出，Meta、Walmart、Stripe、Sierra、Genesys、Rocket、NiCE 與 Decagon 等公司正着手建立開放標準，希望規範 AI 代理與企業之間的溝通，分辨代表用戶的代理和惡意機器人。Meta 的觀點是，拒絕個人 AI 代理等同拒絕其背後顧客。報道未有交代標準的具體技術細節，因此現階段不能假定它已解決跨網站登入、付款或責任分配等問題。

不過，標準若要有實際作用，重點不會只是替代理附加一個名稱。較合理的方向，是讓服務方可取得足以作風險判斷的訊號：代理代表哪位已授權用戶、由哪個服務提供、此次操作的範圍是甚麼，以及在異常情況下能否暫停或追溯。這是對現況的分析，而非已公布功能。只有網站能按風險分級處理，才可能出現「容許查詢、要求再次確認後才可下單」等較細緻的安排。

標準化同時帶來取捨。代理若要獲得更高信任，可能需要向網站披露更多身分、授權和操作訊號；但披露過多，也會擴大用戶行為資料被不同平台連結的機會。平台、代理供應商和用戶之間，將要決定哪些資料只用作安全驗證、保留多久，以及用戶能否隨時撤銷授權。這些治理安排未必吸睛，卻會決定代理能否由示範功能變成可持續使用的服務。

對購物、訂票與企業工作流程的實際影響

在網購情境，網站不接納代理時，AI 的角色便可能退回至搜尋、比較與建議，而最後的登入、驗證和付款仍要由用戶完成。這仍有一定價值，但與全程代辦有明顯差距。反過來說，若平台過早全面開放，又可能面對帳戶被代理錯誤操作、商品資料被大量擷取，或惡意服務冒充用戶的問題。要平衡兩端，較可行的模式很可能是按任務、帳戶狀態和交易風險逐步給予權限。

訂票和企業 SaaS 工作流程的門檻可能更高。前者往往有個人資料和較難逆轉的預約結果；後者則可能涉及內部文件、客戶資料及具權限層級的操作。這並非指所有相關服務已封鎖代理，而是由新聞中的驗證與授權矛盾可合理推得：代理愈接近可改變資料、批核或付款的環節，網站和企業愈需要可審計的委託紀錄與人工覆核位置。

對香港用戶來說，日後若以 AI 代理處理網購、訂餐、旅遊或企業工作，體驗同樣取決於個別服務是否接受代理登入、驗證及交易授權，而非單靠手機上的 AI 功能是否足夠聰明。現時沒有資料顯示本地服務的整體取態，毋須把海外個案直接套用到香港；但用戶應預期，跨平台任務短期內仍可能在 CAPTCHA、登入或最終確認頁停下來。

下一步值得觀察的，是網站會否由一刀切封鎖自動化流量，轉向建立可核實的代理人身分與分級權限；以及正在籌備的標準能否獲更多服務採用。對 AI 代理供應商而言，模型能完成指令只是起點；能否在網站規則、帳戶安全和用戶授權之間建立可信通道，才會影響其在日常交易與工作流程中的可用範圍。