Agentic commerce 代表着由 AI 代理驱动的购物革命，它将彻底改变消费者的购物体验，使其更加无缝、高效和个性化。这种新型购物体验的核心是 AI 代理能够预测消费者需求、导航购物选项、协商交易并执行交易，所有这些都在与人类意图保持一致的情况下独立进行，并通过多步骤行动链实现，这些行动链由推理模型驱动。
Agentic commerce 的关键特征：
- 三种交互模型：代理到站点、代理到代理和经纪代理到站点，这些模型将逐渐取代传统的手动搜索和比较，使购物过程更加自动化和高效。
- 巨大的经济潜力：到 2030 年，美国 B2C 零售市场仅通过 agentic commerce 就可能实现高达 1 万亿美元的组织收入，全球预测可能达到 3 万亿到 5 万亿美元。
- 生态系统演变：agentic commerce 需要一个多元化的生态系统，包括 AI 平台、自主代理、基础设施、支付系统和工作流程自动化，以及能够支持这种新范式的适配器和使能器。
技术基础设施：
- 关键工具和开发：模型上下文协议 (MCP)、代理到代理协议 (A2A)、代理支付协议 (AP2) 和 agentic commerce 协议 (ACP) 等新兴集成使能器将使智能、自主代理成为可能。
- 生态系统参与者：核心层构建 agentic commerce 解决方案（基础技术和基础设施），包括支付系统、欺诈预防提供者和欺诈预防提供者，以及需要适应和集成 agentic commerce 解决方案的现有玩家。
商业模式演变：
- 创新或改造：企业需要在六个关键领域重新思考其商业模式：客户参与和产品发现、客户关系管理和忠诚度、核心 commerce 平台、支付和欺诈检测、店内服务点和履行与退货。
- 颠覆自身业务：企业必须准备好颠覆自己的流程和模型，以适应 agentic commerce，这意味着重新思考传统的电子商务策略和收入来源，以拥抱可以改善产品发现、客户服务和售后体验的 AI 解决方案。
- 新的收入模式：随着广告收入等传统收入流的下降，企业需要探索新的货币化策略，例如多品牌捆绑和收入分成、实时谈判费用、技能和订阅模式、数据洞察和分析销售等。
信任和风险：
- 信任方程：在 agentic commerce 中，信任变得更加复杂，因为它涉及到对 AI 代理的信任，而不是对传统的品牌或商家的信任。
- 风险领域：系统性风险、问责制和数据主权是 agentic commerce 中需要解决的关键风险领域。
- 风险与机遇：企业需要学会管理风险，同时利用 agentic commerce 带来的机遇。
挑战和机遇：
- 战略问题：企业需要解决一系列关键战略和运营问题，包括如何获得先发优势、扩展 AI 竞争力、决定专有解决方案与合作伙伴关系、发展工作实践、品牌差异化和提供管家式体验。
- 货币化策略：企业需要探索新的货币化策略，以应对 agentic commerce 带来的收入流挑战。
- 信任和风险：企业需要解决与消费者信任、数据主权和系统性风险相关的挑战。
结论：
Agentic commerce 代表着商业领域的重大转变，企业需要适应这种新现实，并利用 AI 的力量重塑客户体验和商业模式。通过投资于灵活的架构、大胆地试验、重新思考他们的模型并与客户的愿望和偏好保持一致，企业不仅可以适应这种新现实，还可以塑造它。
