智能体式商业(Agentic Commerce)：重塑商家与客户的交互

概述

智能体式商业（Agentic Commerce，AC）利用AI代表商家或客户进行操作。电子商务领域的智能体能够提供个性化推荐、管理库存并与客户互动，旨在提升用户体验并提高运营效率。生成式AI将彻底改变我们所熟知的商业形态——以及商业劳动力结构。商品经理、开发人员、履约团队和营销人员已开始运用电商人工智能自动化处理常规任务并提升生产力。但我们所掌握的工具将日益具备自主性和智能化。AC商业时代已然在望。

AC模式能由智能体代表我们进行购物——标志着市场格局的颠覆性变革。这种模式正引领我们迈向一个全新世界：人工智能将预判消费者需求、筛选购物选项、协商交易条件并执行交易，所有操作既符合人类意图，又通过推理模型驱动的多步骤行动链实现自主运作。

这不仅是电子商务的演进，更是对购物本质的重新构想。在这种构想中，平台、服务与体验之间的界限逐渐消融，取而代之的是以用户意图为驱动的整合流程——通过高度个性化的消费旅程，最终实现快速、无摩擦的购物体验。

风险极高：麦肯锡研究显示，到2030年，仅美国B2C零售市场就可能产生高达1万亿美元的协同收入，全球预测值更可能达到3万亿至5万亿美元。

这一趋势的影响范围将与以往的网络和移动商务革命相当，但其发展速度可能更快——因为智能体能够沿用人类相同的数字化购买路径，从而”沿着既有的轨道前行”。

这对当今商业生态系统既是机遇也是挑战。各类企业——品牌商、零售商、电商平台、物流与商业服务商、支付机构——都需适应新格局，成功应对信任、风险与创新带来的挑战。

从技术角度而言，这意味着掌握并部署诸如Anthropic的模型上下文协议（MCP）、智能体间通信协议（A2A）、智能体支付协议（AP2）和AC协议（ACP）等新兴集成技术，这些技术将开启智能自主智能体的新纪元。同时，这也意味着需要从根本上重构身份管理和忠诚度体系的架构。智慧型组织已开始创建新型智能体就绪站点，这些站点既能提供强大的智能体体验，又能满足消费者需求。

要在智能体驱动的经济中蓬勃发展，商业模式也必须随之变革。这意味着需要探索新的盈利策略以及全新的营销和客户互动方式。对于当今购物流程中的众多中介机构而言，关键抉择在于是否推出自有智能体，以及何时如何接纳智能体带来的流量。对某些企业而言，这些抉择关乎生存。

AC模式要求企业从根本上重新思考价值的创造、获取与传递方式。快速适应的企业不仅能满足不断演变的消费者需求，更能重塑行业格局。而犹豫不决者则面临被边缘化的风险——当智能体成为商业领域的新守门人时，他们将逐渐失去立足之地。

1. 一种全新的购物体验——无缝衔接、高效便捷，由智能体全程引导

想象一下，一个充满前景的新工作机会要求你带着家人搬迁到另一个城市。很可能，你对新职位的兴奋之情很快会被搬家带来的无数麻烦冲淡。你需要寻找通勤便利的舒适居所，决定哪些物品带走、哪些处理掉，还要委托可靠的搬家公司准时运送所有物品。此外还得物色新的医生、宠物兽医、健身房，以及孩子的课后活动项目。这一切令人应接不暇。

现在想象一下，如果你有一个自主人工智能助手来为你处理这些任务。它深谙你的预算、生活方式、通勤偏好、孩子的兴趣爱好，甚至宠物的需求，随时准备投入工作。为调研社区与住房选项，它能整合多平台数据，扫描海量房源信息并推荐最契合的方案。当你签署电子租赁合同时，它会逐条审查条款，确保任何异常条款被标注并引起你的注意。

你有了住处，现在该处理物品了。这套梳妆台运费700美元是否值得？还是以200美元卖掉，到新家再买新的？若选择后者，有哪些方案？你拍下家具照片，智能体会评估转售价值，在多个平台发布售卖信息，并代你洽谈交易。对于新购物品，它会根据你的风格和预算筛选本地选项，模拟新居摆放效果并提供室内设计建议，待你确认后立即完成采购。至于搬迁事宜，智能体全程统筹：协调搬家公司、搜寻本地零售商采购新居所需物品，并协调配送时间确保所有物品准时抵达。

在传统商业模式中，完成这些任务需同时操作十余种工具、网站、电商平台及实体店铺。而在智能体时代，智能体将化身您的私人战略顾问、设计师、谈判专家与物流经理，在预算、审美、物流等多维度进行微决策，将原本令人焦虑的碎片化流程转化为个性化、高效且连贯的体验。

从混乱到协调：这就是AC

什么是AC？简而言之，它是由智能体驱动的购物模式，能够预测、个性化并自动化整个流程的每个环节，从而创造无摩擦、主动化的购物体验（图示1）。依托人工智能领域的尖端突破，AC正引领数字市场的变革浪潮。它不仅将革新买卖方式，更可能引发范式转变，重塑整个商业生态系统。消费者行为已悄然转变：麦肯锡最新研究显示，44%尝试过人工智能搜索的用户表示其已成为”主要且首选”的网络搜索方式，而偏好传统搜索的用户比例仅为31%。

随着商业活动超越人类可读的网络范畴，智能体有望成为用户与营销者之间的主要交互界面，从根本上改变消费者与产品服务互动的方式。这场变革堪比电子商务革命——只是其发展速度可能快得多。回溯1999年，全球1亿互联网用户（约占世界人口的2%）开始接触电子商务。到2025年，全球近56亿用户接入互联网，覆盖约68%的世界人口。在这个高度互联的时代，更大规模的剧变将以更迅猛的速度发生。在电子商务初创时期，许多行动迟缓的企业最终被时代淘汰甚至破产。如今与当年相同，企业必须探索如何适应这一新兴现实——即便这意味着重构现有商业模式——否则将面临同样的命运。

企业历经数十年打磨消费者旅程，对每次点击、滚动和轻触都进行精细化调整。但在AC时代，消费者不再独自前行。他们的数字智能体如今正穿梭于商业生态系统，每日作出数百万次微决策。品牌若想蓬勃发展，必须重新思考全栈式互动策略——对象不再是他们努力理解的人群，而是如今代表他们行动的智能体。

——贝卡·科金斯，麦肯锡高级合伙人兼零售与消费品业务全球负责人

AC正通过三种关键交互模式逐步成形：智能体与网站之间、智能体与智能体之间，以及经由中介的智能体与网站之间（图示2）。

1. 智能体对接平台：智能体直接与商家平台互动。例如，旅行社智能体会扫描多家酒店网站，筛选出符合您偏好的选项，并在确认您的意向后完成房间预订。

2. 智能体间交互：智能体可自主与其他智能体进行交易。例如，个人购物智能体与零售商内部的AI商务智能体进行沟通，以协商跨部门商品的捆绑折扣。

3. 经纪智能体到站点：中介系统促进多智能体与多平台间的交互。例如，餐厅预订智能体会联系OpenTable这类平台的经纪智能体，该智能体将根据您的个人资料为您预订餐位并应用忠诚度折扣。

鉴于人工智能驱动的发现工具日益普及，加之对商家开展AC的适配度持谨慎乐观态度，到2030年，仅美国B2C零售市场就可能创造9000亿至1万亿美元的营收机遇。麦肯锡研究发现，全球范围内该机遇规模预计将达3万亿至5万亿美元。（上述数据仅涵盖商品交易，尚未包含服务领域，亦未计入庞大的B2B市场。）

智能体时代将见证从传统垂直平台向更具整合性的横向智能体生态系统的转变，该生态系统将支持跨功能、跨意图的消费者行为。这意味着传统上访问特定平台完成任务的模式——例如使用亚马逊购物或Expedia预订旅行——将让位于新型商业模式。当消费者首次表达或显露需求时，个人智能助手将如同礼宾服务般，在无需在不同平台间切换的情况下，全面满足其所有需求。在企业领域，智能助手将嵌入应用程序——例如员工无需跳出Slack等日常工具即可完成差旅预订。这种服务与商品采购的解耦与”去垂直化”趋势，正迫使企业突破现状进行创新性重构。

这个世界的轮廓已初具雏形。如今半数消费者在网络搜索时都会使用人工智能。而最初由人工智能介导的发现过程，正日益延伸至执行环节——智能体通过新兴支付协议和商家集成，进行选项比较、组合购物篮并完成结算。例如人工智能平台Perplexity于2024年末推出智能购物工具”Perplexity Buy with Pro”。OpenAI于2025年1月发布的Operator（现已集成至ChatGPT）则通过智能助手协助用户自动化处理旅行预订、餐厅预约等任务。近期OpenAI与Stripe联合开发了AC协议，用户可在ChatGPT对话界面直接完成购买。Shopify正构建智能体购物基础设施，支持智能体调用商品目录并跨商家创建购物车。亚马逊、谷歌、PayPal、万事达等企业也纷纷布局智能体购物服务。这些举措正将AC从概念推向现实。

对于零售商而言，此刻正是提出大胆问题的时机，包括：

• AC将创造哪些机遇，又将削弱哪些机遇？
• 当消费者转向由智能体介导的商业模式时，如何与消费者建立牢固纽带？如何确保企业系统能代表客户行事？
• 在智能体驱动的经济中，企业如何成为不可或缺的存在？当智能体成为消费者意图的守门人时，企业能开创哪些新型营收模式？

前文所述的跨国搬迁假设案例，生动诠释了智能体时代对消费者的影响。接下来，我们将探讨其对商业模式、技术基础设施以及企业与消费者关系本身的深远影响。

二、构建基础设施

随着数字商务迈入新时代，AC正由开发者们精心塑造。他们不断创建并优化系统，将多源API无缝集成，从而提供实时信息与动态客户体验。技术进步的速度令人惊叹。据METR数据显示，自2019年以来，大型语言模型（LLMs）能以至少50%成功率可靠完成的任务时长每七个月翻一番。例如2019年，顶尖模型仅能处理耗时数秒的人类任务。到2025年，Anthropic的Claude 3.7 Sonnet模型已实现59分钟的”时间跨度”，能完成耗时近一小时的人工任务；而近期推出的Claude 4.5更将这一时限扩展至超过30个人工小时。这标志着AI即将突破数日乃至数周任务处理能力的转折点，为任务专业化与多智能体协作开辟了全新机遇。

智能体式人工智能的创新步伐正因六项关键工具与发展而加速推进：

模型上下文协议（MCP）。MCP是一项互操作性标准，允许智能体和系统在不同模型与工具间共享上下文、意图及历史活动数据。与静态提示词或孤立的API调用不同，MCP实现了持久化、结构化的通信机制，使智能体能够在跨环境场景中保持记忆、推理能力和目标导向。通过规范开发者将大型语言模型应用连接至工具与函数调用的方式，MCP赋能智能体在跨平台场景中执行有效行动，从而释放更连贯、自主且具备上下文感知能力的行为模式，为构建真正的智能体生态系统奠定基础（图示3）。

智能体间协议（A2A）。A2A是一种通信协议与交互模型，赋能自主智能体直接相互协调、协商并完成任务，最大限度减少人类干预需求。该协议以互操作性为核心设计理念，使不同供应商、架构或环境的智能体能够通过JSON-RPC和HTTP等标准化协议安全交换能力、状态及上下文信息。该开放框架支持长期任务处理、动态能力发现及多模态协作（涵盖文本、音频与视觉输出）。通过降低集成开销并促进跨智能体协调，A2A为可扩展的多智能体生态系统奠定基础。这将加速企业采用自主工作流，使智能体能在实时跨平台市场中高效运作。

智能体支付协议(AP2)。谷歌的AP2是一款开创性的开放式支付无关协议，旨在赋能自主与半自主智能体，代表用户执行可验证的购买行为。通过采用加密签名的授权指令，将用户、商户及支付网络间的购买意图、购物车与支付环节进行关联，AP2构建出不可否认的审计轨迹，确保交易透明与责任可追溯。该创新协议有望彻底改变交易模式：通过自动执行”预设意图”开辟新收入渠道，减少欺诈和退款从而降低成本，并借助智能体路由算法在成本、速度和收益间的优化，重塑市场竞争格局。

计算机操作智能体。该系统使人工智能能够控制用户界面（如鼠标和键盘），完成执行购买或填写在线表格等任务。开发者正在创建工具和框架，使人工智能能够与网站和用户界面交互，在无需人工直接输入的情况下自动化任务。当API不可用或不切实际时，这些系统尤为有用，特别是在构建API成本效益不高的利基场景中。

情境化AI驱动个性化。该能力标志着从静态搜索预测向动态情境感知AI的转变，能适应不断变化的用户意图。通过记忆用户偏好并从交互中推断细节，这些智能系统提供精准个性化推荐。开发者正构建能动态适应用户意图的情境感知AI系统，采用记忆驱动架构捕捉并推断用户偏好，确保实时个性化响应不断演变的情境。

动态规划与实时调整。这指的是智能系统提供端到端动态客户体验的能力，能够实时更新和调整——例如执行包含航班、酒店、餐厅和票务活动的复杂旅行行程，并自动整合和追踪费用。开发者正构建集成多方合作伙伴API的系统，以实现实时更新、替代产品/服务推荐，以及对行程、费用和报告的自动化调整，确保最终结果可被机器读取。

随着开发者不断创新，AC的格局将持续演进，为企业和消费者创造更多机遇。

智能体生态系统呈现何种形态？

正如传统在线商业依赖于由电商平台、搜索引擎、支付服务商、点评网站、物流网络及欺诈防范工具构成的广泛生态系统，AC同样需要一个多样化且相互联结的系统（图4）。该生态系统的核心包含人工智能平台、自主智能体、基础设施、支付系统及工作流自动化。但同样重要的是适配器与赋能者——例如传统电商平台和欺诈防范解决方案——它们必须进化以支持这一新范式。AC的普及与规模化，取决于这些参与者使自身系统兼容智能体、并被消费者、零售商和品牌广泛采用的速度。

随着商业模式从直接用户交互转向智能体发起交易，现有的支付基础设施将面临重大结构性挑战。传统支付组件（如网关和欺诈引擎）均基于”人机协同”模型构建，其中身份验证、交易意图和授权流程均需明确可视。AC模式颠覆了这一范式：”客户”如今已成为代表个人行事的智能体，这要求建立委托授权、可编程支出策略及同意认证的新机制。这种转变迫使当前风险防护体系从依赖行为启发式方法，转向建立协议层级的信任机制——不仅需验证用户身份，更要验证智能体本身。

与此同时，日益增多的风险、合规与身份服务提供商必须调整现有的了解你的客户（KYC）和反洗钱（AML）标准，以适应智能体身份识别——了解你的智能体（KYA）——并开发新的欺诈检测模型，以应对智能体行为、被盗智能体凭证及潜在的多智能体攻击。此外，令牌化、争议解决和实时结算系统可能需要升级以支持账户间协议（A2A），并在交易元数据中融入更丰富的上下文信息。随着商业格局持续演变，这些调整对保障支付生态系统的安全高效至关重要。

新兴与传统支付机构正双双投入资源，为商户和消费者打造创新解决方案。2025年9月，谷歌推出AP2协议，标志着智能体主导交易模式的重大变革。这项安全开放的行业标准获得万事达卡、PayPal、美国运通、Adobe及阿里巴巴等领军企业的支持。通过加密签名的授权指令确保交易可信度，该机制提供可验证且可审计的流程，成为构建AC信任体系的基石。

与此同时，支付行业领军企业正同步推进创新。万事达卡正开发其智能体支付解决方案，行业组织则致力于将万维网联盟（W3C）可验证凭证扩展至支付领域。与之并行，维萨正将其全球网络定位为智AC的骨干支撑。通过与Anthropic、IBM、微软、Mistral AI、OpenAI、Perplexity、三星及Stripe等人工智能平台合作，Visa正试点由智能体在预设预算和授权参数内代用户消费的交易模式。Visa还推出了支持人工智能的卡片，用代币化数字凭证替代静态卡号信息——使商户能够验证消费者智能体是否真正获得授权。

这种新型商业模式的催化剂不仅来自传统巨头，更源于硅谷及全球初创企业的突破性创新。以Skyfire为例，该公司近期推出的Agent Checkout系统基于名为KYAPay的协议——这一开放标准为智能体赋予了可验证身份和可编程支付能力，从而实现身份验证、可审计性、支出控制及信誉追踪。该系统兼容现有认证体系、API及MCP服务器，已与APIFY、BuildShip、CarbonArc和Forter等合作伙伴建立协作，通过标准化工具实现无缝变现与智能体交互。

这些发展凸显了支付领域两大关键趋势：一是涌现出满足智能体交易独特需求的新型创新方案，确保安全与效率；二是成熟网络与平台正通过赋予传统系统可编程性、委托授权等特性，为自主交易构建可信赖的支付通道。随着智能体型商业的演进，这两条互补路径——基础设施层面的创新与内部体系的重构——对实现安全、无缝、智能体赋能的支付至关重要。它们共同铺就了未来之路：届时智能体将能够自主、安全、高效地完成交易。

AC将推动支付服务商在多方面实现进化。身份验证与欺诈防范将变得更为复杂，从阻止机器人交易转向授权合适的智能体为客户完成交易。智能体型商务还可能将订阅模式和预存卡支付的部分控制权从商家转移至消费者智能体。而消费者支付服务商则需重新思考获客策略，同时在消费者日益依赖智能体评估产品的情况下，努力保持其首选支付工具的地位。

——玛丽·克劳德·纳多，麦肯锡支付业务高级合伙人兼全球负责人

随着新型API策略和平台接口的涌现，企业应保持敏捷性，随时准备适应新的方法和集成方案。重点应放在开发强大且优化的API上，以促进无缝的智能体交互，例如自动化智能体与虚拟助手之间的协作。在此过程中，企业需考虑以下三项战略影响：

• 引领人工智能发展。构建坚实的技术基础，使您的企业站在人工智能创新的最前沿。随着技术演进，通过整合先进的人工智能能力，确保核心品牌具备未来竞争力。
• 采用模块化战略。避免仅依赖与领先人工智能平台的独家合作，转而采用基于强大API基础设施的模块化灵活策略。即使人工智能领域出现DeepSeek或Manus AI等新竞争者，引发市场格局变化，该策略也能确保企业保持适应性与掌控力。
• 与硅谷及其他创新中心建立紧密联系。在人工智能创新的核心地带，与开发者、初创企业及孵化器项目构建紧密网络。考虑在此设立团队，以保持对人工智能前沿发展的敏锐洞察，在不断演变的数字化格局中保持竞争优势。

3. AC时代中的商业模式演进

1942年，经济学家约瑟夫·熊彼特提出”创造性破坏”这一概念，用来描述创新与新技术摧毁现有经济结构——包括就业岗位、企业乃至整个行业——的同时，又为新结构的诞生奠定基础的力量。AC的兴起，恰恰为企业领袖带来了这样的历史性转折点。

适应这种范式转变需要的不只是用户界面更新。它意味着要彻底重构产品发现方式、购买决策机制以及客户关系建立与维护模式。毕竟在智能体世界里，你的客户可能不再是手持浏览器的人类——更可能是代表客户自主行动的智能体。

我们正处于快速实验阶段——客户旅程的未来形态仍不明朗。但可以肯定的是，人工智能驱动的对话式界面正被广泛采用——ChatGPT每周用户已突破8亿，谷歌基于Gemini技术的人工智能概览功能每月覆盖用户超过15亿——这意味着商业活动将日益通过人工智能渠道展开，影响数十亿消费者，并占据全球可支配收入的显著份额。在这个高度互联的时代，剧变可能瞬息发生；当智能体交互模型在市场中接受检验时，消费者将通过行为表达偏好。随之而来的，是企业被迫重新思考客户互动方式、优化运营流程及价值交付模式——在许多情况下，这意味着对传统商业模式的根本性重塑。新技术引发此类变革并非首次。纵观历史，每波技术颠覆浪潮都重塑了价值捕获的格局，而人工智能/应用程序接口（API）引发的变革亦将延续这一规律。

企业将如何应对AC？至少需要优化产品目录的智能体可读性。许多公司将率先试点智能体优先的全新体验模式。还有企业将彻底重构商业模式，主导协调机制，在智能体驱动的生态系统中成为不可或缺的存在。但有一点毋庸置疑：固步自封绝非可行之策。

此刻不容观望。不久之后，几乎所有零售商都将不得不面对这样一个现实：其客户中相当大比例并非人类用户，而是智能体。真正的挑战在于——在竞争对手之前抢占先机。率先行动的企业，哪怕只是微小举措，终将引领未来格局。

——李瑞娜，麦肯锡全球研究院技术研究总监、高级合伙人，全球生态系统与联盟联席主管

（1）创新还是改造？企业应考虑的六个关键领域

要在智能体时代蓬勃发展，零售企业必须从六个关键领域重塑商业模式：1）客户互动与商品发现；2）客户关系管理与忠诚度建设；3）核心商业平台；4）支付与欺诈检测；5）店内服务终端；6）订单履行与退货处理。企业面临的挑战在于对每个领域进行战略性思考——辨明创新方向（构建全新战略与架构）与改造方向（升级现有系统流程以适应人工智能原生环境）。

在这三个领域，创新将至关重要。为提升用户参与度与发现体验，企业需开发能理解客户意图并主动推荐产品、服务、组合方案或其他替代方案的智能体。这要求将语义和行为元数据嵌入产品目录，同时开发经智能体认证的自主发现界面，实时验证意图与身份，确保交易既安全又高效。在客户服务与忠诚度管理方面，则需打造基于意图推断触发的超个性化体验。这要求构建可供智能体访问的持久化客户情境层，并通过API接口开放忠诚度服务与资格判定引擎。

相比之下，在传统系统阻碍人工智能集成的领域，改造将至关重要。例如，核心商业平台应进行升级改造，使智能体能够以最少的人工干预执行结构化交易，并整合动态定价或库存感知推荐等人工智能能力。店内服务点系统必须重新设计，通过与店员共享情境信息、访问数字化店铺地图和库存数据、整合空间计算技术实现店内导航，从而同步数字化与实体化购物旅程。最后，履约与退货系统需要具备自动化履约决策、协商退货逻辑及协调售后行动的智能体——这要求具备智能体就绪的履约协调API，并通过模块化连接器实现与多承运商及末端配送中介的集成。

这些领域共同构成了智能体就绪型商业架构的支柱，商家能否在人工智能原生的未来蓬勃发展，很大程度上取决于其在全部六个领域实现转型的能力。

（2）颠覆自身业务

归根结底，企业必须愿意颠覆自身流程与商业模式才能保持领先。这意味着需要重新审视传统电商策略和收入来源，拥抱能够优化产品发现、客户服务及售后体验的人工智能解决方案。当然，具体实施存在诸多细微差别——毕竟许多消费者享受购物过程本身，而另一些人则可能追求尽可能多的自动化服务。通过早期整合智能体并投资于正确的基础设施——无论是人工智能驱动的推荐引擎、实时协助的聊天机器人，还是智能购物助手——企业都能为所有客户提供日益流畅、直观的购物旅程，从而赢得竞争优势。

正如前章所述，若缺乏以API为核心构建的新技术基础设施来实现不同软件系统间的通信，这一切都将难以实现。为实现顺畅运营与无缝用户体验，企业应着力构建高效直观的API基础设施，精准匹配智能体需求，确保智能体能安全导航平台、准确验证用户身份并管理安全交易。同时必须建立区分良性智能体与恶意机器人的能力（关于智能体风险与信任管理的更多内容，详见下文第四章）。

随着智能体日益影响消费者的购买决策，企业必须进行转型，确保其产品与服务不仅能被人类用户轻松发现，更能被代表用户决策的智能体系统所识别。事实上，设计”智能体体验”的重要性很快将与客户体验并驾齐驱。OpenAI近期宣布推出内置智能体产品的原生AI浏览器——例如集成Operator等智能体功能的浏览器体验，标志着该领域迈出了关键一步。这种转变超越了传统搜索引擎优化（SEO）的范畴——在智能体主导的世界里，SEO的重要性将逐渐减弱。企业需要理解并适应智能体的数据结构、偏好及决策逻辑，同时仍需保持那些建立用户信任与忠诚度的情感化、品牌驱动型体验。

AC正在颠覆消费者与数字世界的互动模式。我们正迈入一个全新时代：智能体不仅提供协助，更将主导决策。商业模式必须从优化点击率转向赢得代表消费者决策的算法信任。这引发了诸多思考：如何让产品服务成为”可被智能体发现”？当决策权被委托时，品牌忠诚度将如何定义？当买家成为代表他人利益的智能体时，我们该如何构建商业生态？企业领袖必须自问：我们打造的是面向人类还是面向智能体的体验？因为未来，智能体将成为真正的客户。

——纳文·萨斯特里，麦肯锡高级合伙人兼全球软件与平台业务负责人

这种双轨策略有望开辟新的收入渠道。因为在AC模式中，购买路径始于消费意图萌发之时。智能体能代表消费者通过情境信号捕捉并解读早期意图：例如即将搬家的日历邀请、新生儿消息，或是新城市房产搜索记录。通过在决策上游阶段介入，企业不仅能摆脱单纯供应商的角色，更能成为客户规划流程中不可或缺的解决方案提供者。这种早期介入使企业得以在消费者访问产品页面或比较选项前捕捉其意图，有效绕开了传统发现漏斗。以跨州搬家为例，智能体可主动制定综合购物方案：搜寻并比较家具选项、甄选本地服务商、计算运输成本并优化时间安排。对于度假规划者，智能助手可根据日程空档、会员权益及旅行偏好预选目的地方案。

这些能力使品牌存在从被动等待消费者在比较时选择，转变为主动出现在消费者需求时刻——这一过程能够扩展至数千次微交互，以个性化精准度覆盖不同客户，且几乎无需额外人力投入。其结果是更高效的客户获取、更高的转化率以及更高的客户终身价值。

同样地，智能体无需依赖通用促销，可为客户定制专属方案——例如在搬家时整合多家零售商的家具采购，根据预算、风格和配送偏好量身定制。采用订阅模式的企业也能受益，智能体能管理咖啡、护肤品或宠物食品等可续订的周期性采购。实时动态定价是另一潜力领域：智能体通过分析竞争对手、客户意图及库存状况，提出既能最大化转化率又能保障利润的优化价格。

除前端创新外，智能体还可优化后端运营，从库存规划到服务自动化，实现降本增效与扩展能力提升。本质上，智能体不仅是新渠道，更是重塑客户旅程中价值创造与获取模式的催化剂。

（3）应对广告收入下滑带来的风险

当然，AC模式也可能导致传统收入来源的衰退，尤其是广告收入。依赖广告模式的零售媒体网络将面临挑战，因为消费者正转向绕过传统广告渠道的智能体驱动型体验。企业需要多元化收入来源，并探索通过人工智能实现创新盈利的方式，例如对数据洞察收费，或为使用智能体的消费者提供增值服务。在这个不断演变的格局中，智能体使用数据将成为指导货币化策略的关键。品牌推广和合作伙伴关系的新模式至关重要，潜在模式包括联盟式合作、营销发现溢价、优质广告位以及订阅费。该领域尚处于萌芽阶段，但以下是几种创新货币化模式的示例：

• 多品牌捆绑与收益分成。智能体协调跨品牌采购，将商品捆绑为无缝体验。例如用户选购蜜月套餐时，智能体会从不同供应商处协商整合航班、酒店、游览项目及餐饮服务。各供应商按套餐总费用的比例分成，而协调平台则收取服务费或协调费。
• 实时协商费。智能体可实时代表用户进行协商，例如争取酒店升级或忠诚度积分兑换。支持此类协商的平台可按交易收取成功费或差价。例如当智能体成功协商座位升级时，航空公司可能支付相应费用。
• 高级技能与订阅模式。前沿实验室或第三方开发者可通过订阅计划或分级访问高级功能与集成方案，提供垂直领域AI助手（如时尚造型师或高端旅行规划师），从而创造持续性收入。
• 数据洞察与分析销售。品牌方可付费获取经智能体匿名化处理的消费者行为分析数据，涵盖产品关注/拒绝倾向、价格敏感度及竞品对比等维度，助力品牌优化营销与产品策略。
• 对话式市场平台。智能体可进化为完整的对话式市场平台，通过交互对话促成购买决策。平台方通过品牌入驻费、销售佣金及支付处理/保障服务费实现盈利。
• 跨智能体协议费用。当不同平台的智能体进行交互时，可通过互操作性协议层费用或共同创造价值时的佣金分成实现变现。
• 联网设备的情境赞助。品牌可通过与可穿戴设备、汽车或智能家居的集成，赞助情境化体验。例如特斯拉可能付费成为AI规划行程的默认电动汽车供应商，Spotify则可赞助AI策划活动中的音乐播放。
• 赞助式情境感知建议。直接广告易损害消费者信任，但契合用户意图的隐性”赞助智能建议”可实现变现——前提是智能体保持中立性以维系用户信任。

先行者拥有独特机遇来制定和定义这些定价模式，借势当前智能体通常免费且供应商尚未制定明确营收策略的变现缺口。

最后，企业在重构商业模式时需认识到：人工智能的成功应用不仅需要组织架构的根本性重塑，更需赋能员工。值得欣慰的是，尽管管理者常将员工准备度视为AI部署障碍，麦肯锡研究表明员工的实际准备程度远超高管层预期。

4. 信任与风险的平衡之道：为何负责任的人工智能是实现AC大规模应用的关键

在这个不断演变的AC环境中，信任已超越单纯的消费者情绪，成为基础性基础设施——而它很可能面临巨大压力。

（1）信任方程

当人们走进商店时，信任方程很简单：我是否信任这个品牌、这家商户、这款产品？然而当智能体代为购物时，信任变得抽象起来——它要经过数据层层筛选、自动化流程和制度框架的过滤。这种转变引发了一个深刻问题：当选择权不在我们手中时，我们究竟该信任谁？

对许多消费者而言，答案或许简单明了：”无人可信”。以德国和日本为例，消费者仍偏好传统支付方式——如账单支付或先买后付（BNPL）选项——而非推动全球电商发展的信用卡。在德国，账户间转账占据电商支付的26%，而BNPL支付占比也高达20%。这表明消费者明显偏好强调控制权和透明度的支付方式。在这样的环境中，委托式交易或许确实需要过高的信任飞跃。当消费者连向静态网站或熟悉的支付平台提供银行信息都犹豫不决时，他们又怎会愿意将支付凭证乃至购买决策权都托付给人工智能机器人？

确保人工智能可信赖是部署人工智能的组织与平台提供商、政府、国际组织及标准制定机构的共同责任，旨在保障人工智能的安全可靠。在这个动态环境中，学术研究者、开源社区和开发者在构建更可信、更透明、更可解释的人工智能方面也发挥着重要作用。首席执行官和首席技术官可以通过规范数据管理、赋能团队安全创新、监控所有人工智能部署中的偏见或虚假信息迹象来履行其职责。

——罗杰·罗伯茨，麦肯锡合伙人兼数字信任服务线全球负责人

换言之，信任具有强烈的情境性。在首尔看似理所当然的事，在圣保罗可能难以想象。创新未必能带来信任，信任源于舒适感、规范和可信度。要赢得信任，智能体应以人为本而非流程为本。这意味着技术人员必须与用户建立真实对话——不仅是法律免责声明，更要持续清晰的沟通。归根结底，信任并非一次性契约，而是通过互动逐步建立（图5）。用户应当能够追问：我的数据如何被使用？这个选择对我意味着什么？他们还应能自主划定信任边界。若智能助手真是工具，用户就需要直观的方式来表达和定义自己的舒适度，这些偏好应被系统理解并尊重。在此语境下，同意不能是勾选框式的操作，而必须是动态灵活的契约——通过智能助手与用户的互动不断深化和塑造。

（2）AC的风险格局

若信任是AC的基石，那么风险便是其架构的压力测试。信任激发参与热情，风险则划定参与边界。随着智能体获得跨系统、跨国界、跨行业的自主运作能力，传统合规框架与技术治理体系难以应对的新风险随之涌现。企业应重点关注以下三大风险领域：

系统性风险：滚雪球效应。自主智能体不仅是界面，更是决策者。大规模决策会引发系统性风险——单个错误指令便可能触发连锁的意外后果：航班预订失误、库存超额订购、未经授权的消费。当智能体在多系统间互联时，微小错误可能产生指数级影响，韧性成为至关重要的设计原则。智能体能否优雅地失败？能否回溯操作？企业如何修复非人为错误造成的声誉损害？

责任归属：法律灰色地带的航行。当人工智能智能体做出错误决策时，责任认定变得复杂。谁该为失误交易负责？开发模型的平台？部署智能体的品牌？还是批准操作的用户？目前全球尚未形成责任归属共识。欧盟《人工智能法案》为高风险系统提供部分指引，但执法机制仍在完善中。在美国，碎片化的法规使企业陷入责任真空。在明确框架出台前，过度披露与审慎行事或许是最稳妥的策略——尽管这可能扼杀创新，尤其对缺乏充足法律资源的初创企业而言。

责任归属的模糊性不仅存在于理论层面，更涉及商业、法律及声誉风险。例如，当智能体预订的行程被取消时，责任应由谁承担？是旅游网站？是智能体？还是故障的第三方插件？智能体的失误可能引发品牌责任、监管审查及系统性风险。整合智能体系统的企业正面临决策自主性与可解释性之间的协调挑战。消费者不仅需要了解智能体做了什么，更要明白其决策依据。可解释性很可能成为消费者基本权利，可审计日志或将很快成为监管要求。企业正通过整合权限层级、身份映射及分级信任机制——即”TRiSM”体系（信任、风险与安全管理）——进行应对。但技术方案远远不够，更深层的问题在于合法性。

数据所有权：地缘政治挑战。由于智能体依赖数据运行，数据主权问题正日益呈现地缘政治属性。印度、法国等国正通过数据本地化举措划定明确边界；欧洲则掀起”人工智能主权”的呼声。这引发关键质疑：若智能体通过美国API处理欧盟公民数据，是否合规？若其基于全球数据训练却在本地运作，是否合法？尽管人工智能委员会、跨境框架和监管联盟正在涌现，但全球标准化仍缺失。在标准确立前，风险不仅是技术性的，更是政治性的。欧洲《通用数据保护条例》和《欧盟人工智能法案》等法规标志着数据管理与控制的转变，各区域正聚焦数字主权或创新与风险管理。OpenAI推出的”国家定制版”模型，通过提供本地化基础设施和监管灵活性，凸显了在不违反国家数据保护、税收及消费者保护法律前提下扩展智能体平台的挑战。更关键的是，当消费者使用基于全球训练模型构建的智能体时，法律保护问题随之浮现，而答案至今未明。要实现AC的承诺，信任必须成为其架构的核心要素。这需要建立透明的决策轨迹、安全防护机制、可逆性保障，并针对区域行为规范与伦理准则进行定制化设计，确保智能体与用户价值观保持一致。创新性与风险感知往往加剧用户疑虑，因此必须着力提升信息透明度、建立清晰沟通机制，并确保人工智能系统具备安全测试与探索的能力。

（3）风险并非机遇的对立面

最后，AC还引入了一种新型风险：未知风险。随着智能体学会推理、即兴应对和自我串联行动，涌现行为成为可能。今日有益之事，明日或成祸患。即使智能体对意图的解读发生细微变化，也可能导致隐蔽操纵、对抗性利用或无意间放大偏见。问题不再是”智能体今天是否安全”，而是”系统能否应对智能体未来可能演变的形态”。

当然，每项创新都伴随着新风险的暴露。实现AC的承诺并非在于消除风险，而在于学会以超越风险演变速度的管理能力。对企业而言，这意味着不仅要追求规模扩张，更要构建风险管控体系；对监管者而言，需从被动应对转向主动预判；对消费者而言，则要求系统在代为决策时承担与人类同等的责任。

5. AC的挑战与机遇

AC的潜力巨大，它有能力从根本上改变企业与消费者的互动方式。然而，这种变革并非没有障碍。

从静态电子商务向更具动态性的AC系统转型，将释放变革潜力，重塑客户体验与运营敏捷性。要在这个自主数字商业时代蓬勃发展，企业必须立即行动——人工智能已然改变着我们的交互方式。投资建设智能体就绪的基础设施（涵盖API、数据互操作性、信任框架及治理体系），对于在快速演变的商业格局中保持竞争力至关重要。

——拉里·哈马莱宁，麦肯锡旗下QuantumBlack公司高级合伙人兼全球通用人工智能与智能体服务负责人

从静态电子商务向更具动态性的AC系统转型，将释放变革潜力，重塑客户体验与运营敏捷性。要在这个自主数字商业时代蓬勃发展，企业必须立即行动——人工智能已然改变着我们的交互方式。投资建设智能体就绪的基础设施（涵盖API、数据互操作性、信任框架及治理体系），对于在快速演变的商业格局中保持竞争力至关重要。

（1）能力、市场进入策略与品牌建设

以下问题可帮助企业在制定AC策略时奠定坚实的竞争基础。

先发优势。如何通过战略性API开发与人工智能合作，助力企业快速抢占先机并构筑可防御的护城河？识别关键前提条件至关重要——例如强大的技术基础设施和模块化合作伙伴生态系统，这将为适应消费者行为变化提供保障。

提升AI竞争力规模。未来两三年内，贵公司将采取何种策略有效提升AI工具竞争力？鉴于当前尚无绝对主导的AI供应商，企业需以灵活适应性为前提开展AI合作。

自主研发与合作模式。企业应在多大程度上自主开发人工智能解决方案，而非仅与开发者建立合作关系？需考量构建未来生态系统所需的合作伙伴类型，以在智能体主导的世界中打造独特卖点。

工作模式变革。人工智能时代将如何重塑企业运营？关键在于实现从独立”AI团队”向全员AI嵌入的转型——这与移动化转型具有相似性，是成功的关键所在。

品牌差异化。当人工智能日益主导客户互动与决策时，企业如何强化品牌差异化？理解人工智能与自动化主导的未来中品牌身份的呈现形式至关重要。

礼宾服务体验。在智能体成为客户互动核心的时代，企业如何打造独特个性化的礼宾服务体验？通过人工智能构建真正差异化的礼宾服务，既能提升客户满意度与忠诚度，又可在竞争激烈的市场中塑造品牌独特性。

（2）货币化策略

AC模式可能威胁现有收入来源。以下问题可帮助企业领导者在寻求把握新技术机遇的同时，有效缓解这种颠覆性影响。

创新收入模式。当人工智能削弱广告收入等传统盈利渠道时，企业能创造哪些创新收入模式？关键在于利用人工智能提供增值服务、高端产品或客户愿意付费的新产品。

数据变现与个性化服务。数据变现、人工智能驱动的个性化服务或订阅模式能在创造新收入流方面发挥何种作用？智能体式AI可助力企业获取更广泛的消费份额。

（3）信任与风险

AC模式在创造新机遇的同时，也带来了新型风险，尤其体现在客户信任与关系维系方面。以下问题可帮助企业领导者预判潜在风险：

消费者信任。当将决策权委托给自主智能体时，企业如何赢得并维系消费者信任？清晰沟通、透明化、可解释性及人工干预功能有助于建立信心，但本土文化对信任建立与模式接受度均有影响。

信任可转移性。消费者是否仅因品牌背书就信任智能体？理解品牌光环效应的边界，明确用户何时需要安全、可靠性或可解释性的证明，将成为关键所在。

数据主权。跨境数据流动如何影响用户对智能体系统的信任？消费者和地方政府可能要求更强有力的本地数据处理保障、可审计性及伦理监督机制。

系统性风险。需要哪些防护措施来防止互联智能体与生态系统间的连锁故障？构建弹性模块化架构和故障安全协议，将成为衡量智能体基础设施成熟度的关键指标。

普及应用。在数字支付渗透率低或制度信任薄弱的市场中，智能体能否实现广泛应用？根据当地信任规范调整智能体行为，并提供分层的人工控制机制，将是实现全球规模化部署的核心要素。

诚然，这需要考虑的因素很多。但那些以远见和勇气拥抱这个时刻的领导者，将发现自己站在新时代的最前沿。他们将超越颠覆性风险的阴霾，洞见重塑未来的无限可能。他们将认识到，商业的未来并非取代人类的创造力，而是通过人工智能与人类和谐共生的系统来放大这种创造力，从而创造卓越体验与巨大价值。那些立即行动的企业——投资于灵活架构、大胆尝试创新、重构商业模式、顺应客户需求与偏好——不仅能够适应这个新现实，更能塑造这个新现实。

本文作者：卡塔琳娜·舒马赫（Katharina Schumacher）是麦肯锡慕尼黑办公室的合伙人，罗杰·罗伯茨（Roger Roberts）是旧金山湾区办公室的合伙人，卡塔琳娜·吉贝尔（Katharina Giebel）在该办公室担任顾问。
原文引用：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-agentic-commerce-opportunity-how-ai-agents-are-ushering-in-a-new-era-for-consumers-and-merchants.