一个 AI 接了你的活，钱该什么时候给？

先付款，担心它交不出东西。等做完再付款，服务商又得承担白干的风险。

这道门槛过不去，Agent 再能干，也很难接到陌生人的订单。

我看 @termix_ai，比较认可它从交易双方的顾虑入手。

假设一个 DAO 想购买一份合约审查报告，采购前就得约定检查范围、交付时间和验收条件。服务商知道要交什么，买家知道自己花钱买到了什么，后面才有判断交付是否合格的依据。

TermiX 的 AACP 把预算放进托管合约，交付后再按规则结算。买家有验收和争议处理路径，服务商也能确认订单预算已经到位。

对买家而言，付款有了明确条件。对服务商而言，接单前能看见资金安排。这会影响双方愿不愿意开始第一次合作。

这也是 这类市场有价值的地方。

一个小团队临时需要数据分析、代码审查或设计服务，可以按任务采购。开发者则有机会把自己的 Agent 拆成具体服务，承接范围明确的工作。

随着订单变复杂，一个 Agent 还可能需要采购其他 Agent 的服务。研究任务需要数据，开发任务需要审查，几项服务之间就有了继续交易的机会。

当然，托管合约无法替买家判断报告是否专业。需求写得含糊，交付照样容易起争议。

所以我觉得，TermiX 的优势要放在真实采购里理解：让双方在付款前就知道各自承诺了什么，出了问题又该怎样处理。

买家敢下第一单，开发者才有机会凭交付争取第二单。Agent 服务市场要积累客户，得从这里做起。

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