什么是智能体商务？

AI 智能体是由人工智能驱动的系统，通过使用可用工具设计工作流来自主执行任务。虽然更简单的基于规则的机器人可以响应脚本化提示，但现代智能体具有更广泛的功能，它们可以在多个系统和 AI 平台上进行推理、规划和行动。

传统的电子商务体验需要人一步步手动搜索产品、比较产品、阅读评论并完成结账，而智能体式商务将大部分工作转移给 AI 智能体。在传统购物流程中，消费者需要在不同标签页和商家之间来回切换，对比选购商品，并在结账时手动填写个人信息。

借助智能体商务，AI 驱动的购物助手主动收集需求，实时扫描多个商家，根据用户偏好和限制评估产品，并代表用户进行购买或推荐。这简化了购物流程。

智能体商务并不局限于在线购物。它适用于广泛的商业场景，包括旅行票务、订阅与数字服务，以及实体零售整合等。

智能体上午是将生成式 AI 融入商务领域下一阶段的重要组成部分。IBM 商业价值研究院 2026 年的一项研究发现，45% 的消费者已经在购物中使用 AI。

其应用范围从解读商品评论，到筛选优惠折扣，这表明消费者习惯正转向由AI 辅助决策的购物模式。其他研究表明，到 2030 年，智能体商务在全球范围可能创造 3 万亿至 5 万亿美元的收益。¹

当前这波浪潮由生成式 AI 技术进步与工具生态系统共同推动——从智能助手中集成的 OpenAI 模型，到日益深入亚马逊等电商平台的零售整合方案。

早期的零售 AI——例如推荐引擎或聊天机器人——是反应性的，需要逐步的人类提示。现代智能体 AI 在以下三个方面存在显著区别：

• 自主性：它们能够在无需用户持续输入的情况下自主执行操作，并遵循预先设定的运行框架与安全规则。
• 推理：它们根据不断变化的情况（如价格变化或库存耗尽）调整建议和行动。
• 互操作性：它们通过开放 API 和开源连接器集成到众多 AI 平台和工作流中，实现跨系统的自动化。

早期的商务 AI 仅能回应查询、提供固定的商品推荐，而如今的智能体可充当购物助手、购物代理或商家代理。它们可以嵌入到 ChatGPT、Gemini 或 Perplexity 等应用程序中。通过自然语言交互，它们将查询意图与结构化产品数据匹配，并跨电商平台和实体零售系统管理支付及其他任务。

这些购物智能体并非只是推荐一双鞋那么简单；它们能够浏览电商平台、跨多家零售商比价、使用优惠券，并通过预先授权的智能代理支付方式完成购买。

随着智能体商务继续发展，消费者的行为和期望也将继续变化。如今，客户习惯于进入特定的网站或平台来寻找特定的产品或服务。但智能体商务打破了这些界限，让同类商品与服务可通过其他渠道直接购买。

例如，消费者可能需要重新订购家居用品、预订酒店或续订。在传统模式下，他们会访问一个或多个网站来完成这些任务。借助智能体商务，他们可以请求 AI 智能体提供帮助。智能体通过对话界面或关联服务完成交易。用户无需访问商家的网站或应用程序。

企业和消费者都在加速采用这种模式。许多初创企业现已提供可部署的组件，用于智能体编排、评估与治理。这些组件通常基于开源框架构建，便于使用。

智能体商务通常经历多个阶段，将人类输入与独立的 AI 行动联系起来：

智能体商务的核心，在于用户与智能体之间的关系。用户定义目标、权限和约束，例如预算限制或品牌偏好。例如，消费者可以向 AI 智能体下达指令：“帮我找一款 150 美元以下的露营帐篷，并在周五前送达。”购物智能体会理解这一需求，调取结构化的商品数据，并根据价格、规格和配送时效进行筛选。

如果操作得当，这种交互方式不会让人感觉像是在填写表格，而更像是一场引导式对话，既能改善用户体验，又能尊重权限和限制。

智能体 AI 超越了常规 AI 工具，能够规划多步骤工作流、调用外部 API，并在执行过程中动态调整操作。这种复杂性使得系统能够自主执行一些操作，例如实时监控价格变化、在库存不足时重新订购库存以及无需反复人工批准即可完成购买。自主程度通常分等级：低风险消费可完全自动化，而高价或敏感消费仍需人工确认。

在上述露营帐篷的例子中，已获授权的智能体会跨不同供应商检索多家零售商的数据库，实时对比优惠方案。它还可以通过智能体间协作协议协商附加权益，例如捆绑套餐或会员折扣。

智能体商务使产品发现过程不再是搜索或浏览，而是更多地与实现特定目标相关。智能体分析多个来源的产品数据。它们会比较价格、可用性、交货时间和评论等因素。

随着智能体能力的不断发展，这些流程正逐渐走向多模态化，即融合文本、图像、用户历史记录与结构化数据。这一发展推动了对生成式引擎优化 (GEO) 的兴趣，其重点是构建产品内容，以便 LLM 和智能体能够对其进行解释。品牌不再只针对人类搜索进行优化，如今还需要提供机器可读的商品数据、标准化属性与清晰的元数据，以便 AI 系统能够识别并使用这些信息。

要使智能体商务规模化，零售商和服务提供商必须使其系统可通过机器可读接口访问。这种可访问性通常包括公开产品目录、定价和实时供应情况的 API，以及退货政策、保修和其他信息。

这些接口实现了商家与智能体之间的通信，以便 AI 智能体可以代表用户验证库存并执行购买。这种集成方式正越来越多地以新兴或拟议标准的形式被探讨，这类标准通常被称为智能体商务协议 (ACP)。这些标准旨在定义 AI 智能体和商家如何交换此类结构化信息。

智能体支付是智能体商务流程中的核心环节。近年来，主流电商平台与支付机构已扩展 API 能力，以支持自动化采购流程与订阅管理。智能体购买是通过使用委托的身份验证系统完成的，例如 Google 的 Agent Payments Protocol (AP2)、Visa 的 AI 凭据或 Stripe 与 ChatGPT 中的整合。这些认证系统可实现交易透明化，并提供审计追踪记录，助力欺诈检测。

完成购买后，智能体可能会承担其他任务，例如跟踪发货和管理退货。它们还能在初始交易完成后，针对配件或互补商品发起售后产品推荐。

智能体商务带来了诸多优势，包括：

• 更快更高效的交易处理
• 规模化处理大量采购交易的能力
• 实时个性化报价
• 通过智能体支付减少结账摩擦
• 提高操作准确性，减少人工监督

AI 智能体可根据消费者的购买历史与偏好提供个性化商品推荐，帮助缩短搜索时间、加快决策效率。对于企业而言，智能体商务为产品发现提供了新途径，并有望通过定向报价或捆绑套餐从智能体交互中实现变现。

智能体商务在采用过程中面临一些障碍，包括：

• 数据就绪性：部分零售商面临各系统间商品数据碎片化的问题，这限制了商品可发现性与互操作性。
• 信任：IBM 的研究显示，83% 的消费者对隐私安全、数据滥用以及未经请求的营销推广这三类问题存在共同担忧。与自动化交易相比，一些客户仍然更喜欢人工交易。
• 旧版适配：现有欺诈检测与支付系统是为人工验证设计的，而非机器中介。想要采用智能体体验的企业需要更新系统。

尽管智能体商务常被放在网购场景中讨论，但其应用范围可延伸至所有采购与交易复杂、重复或时效性强的领域。随着 AI 智能体获得直接与供应商和支付系统交互的能力，智能体商务正被深入了解作为各种商业活动的协调层。

企业可以使用智能体商务来实现采购决策的自动化，特别是对于常规或低风险采购。AI 智能体可以验证获批供应商、协商基于数量的定价并下订单。在供应链场景中，智能体还可根据库存需求或供应中断情况，实时寻找替代供应商。

大约 61% 的采购负责人 (PDF) 将地缘政治和供应风险列为头等大事，预计到 2028 年，一半的 G2000 制造商将运营支持人工智能的循环供应链。智能体商务提供了交易和协调层，使之成为现实。

在零售中，智能体商务使 AI 智能体能够管理重复购买，实时比较多个零售商的价格，并根据用户定义的偏好或限制条件下订单。智能体可将线上下单与到店自提、本地配送进行协同，减少跨渠道消费障碍。对于零售商来说，这种功能可能会使竞争转向机器可读的产品数据、可用性和履行可靠性，而不仅仅是品牌知名度。

智能体商务越来越多地应用于数字订阅、许可证和基于使用的服务的管理。AI 智能体可以监控订阅使用情况，取消未充分利用的服务，达到阈值时升级套餐，或根据价格或性能标准更换供应商。该应用场景更侧重于购后流程优化，而非前期商品发现。

在旅游与酒店行业，智能体商务可支持全流程预订工作流，涵盖航班、住宿、地面交通及其他相关环节。AI 智能体可以监控价格，在行程条件发生变化时自动重新预订，并在预设审批额度内自动处理退款或积分。

想要采用智能体商务的组织需要：

1. 将产品数据标准化，使其既能被人类读取，也能被机器读取。
2. 通过集成开放 API，实现跨智能体间的无缝交互。
3. 采用明确的警戒线，维护信任和合规性。
4. 重新思考面向 AI 的 SEO 策略，让优惠信息不仅能被人看到，更能被智能体发现并执行。

早期采用者，将能够影响这些人工智能系统在生态系统内处理商品发现、推荐与用户忠诚度的方式。