Исполнительный резюме Эра пассивного «двигателя рекомендаций» закончилась.Мы вступаем в эру агентской торговли — где ИИ не только предлагает, но и действует с автономией. от имени потребителей и предприятий. Действует автономно В этой модели интеллектуальные агенты понимают намерения, оценивают ограничения, рассуждают о альтернативах и выполняют рабочие процессы торговли от конца до конца. Для потребителей это означает делегирование решений о покупке доверенным цифровым агентам. Для розничных торговцев это означает автономные системы, которые постоянно оптимизируют ценообразование, запасы, снабжение и выполнение. Этот сдвиг не является спекулятивным.Сегодня он становится возможным благодаря достижениям в больших языковых моделях (LLM), платформах с данными в реальном времени и открытым стандартам, таким как Протокол агентской торговли (ACP).Ретчики, которые рассматривают эту эволюцию как «просто еще одну модернизацию чат-бота», рискуют пропустить структурную трансформацию — от торговли людьми в круге до торговли ИИ-на ударе. From Digital Storefronts to Digital Agents От цифровых магазинов до цифровых агентов Более двух десятилетий розничные инновационные технологии сосредоточены на совершенствовании : Интерфейсы для людей • Поиск и каталог навигации • Сайты электронной коммерции и мобильные приложения • Моторы персонализации • Чатботы на основе правил Агентическая торговля переворачивает эту парадигму.Первичный «пользователь» розничных систем все чаще становится AI agent acting on behalf of a human. Evolution of Commerce Interfaces Эволюция торговых интерфейсов • Traditional commerce (1995–2010) Люди просматривают каталоги и вручную выполняют транзакции. • Assisted commerce (2010–2023) ИИ улучшает открытие, рекомендации и персонализацию. • Agentic commerce (2024 onward) Автономные агенты выполняют полные торговые рабочие процессы с делегированными полномочиями. Эта эволюция отражает более широкие вычислительные сдвиги от командно-линейных интерфейсов, до ГУИ, до систем разговора и теперь до автономных программных агентов, способных рассуждать и действовать в масштабе. What Is Agentic Commerce? A Working Definition Что такое агентская торговля? определение работы Относится к взаимодействиям цифровой коммерции, в которых интеллектуальные, автономные агенты ИИ: Agentic commerce 1. Understand intent and constraints Интерпретация целей, предпочтений, бюджетов, политики и контекстных сигналов. 2. Evaluate options proactively Поиск по каталогам, предложениям и продавцам вместо того, чтобы ждать явных запросов. 3. Execute multi-step workflows Включая открытие, сравнение, переговоры, оплату и действия после покупки. 4. Learn and optimize continuously Улучшение решений с течением времени через обратную связь и поведенческие сигналы. 5. Integrate directly with retail systems С помощью API и стандартизированных протоколов, а не хрупкой автоматизации интерфейса пользователя. По сравнению с традиционными инструментами электронной коммерции, агентские системы вводят: Разделение целей высокого уровня на осуществимые планы • Goal autonomy – Сохранение долгосрочного пользовательского и организационного контекста • Persistent memory – Обращение к платежам, инвентаризации, логистике и CRM API • Tool usage – объяснять компромиссы и динамически адаптироваться • Reasoning capability – Результатом является более активная, интеллектуальная и масштабируемая форма торговли. Why Now? Three Forces Driving Agentic Commerce Почему сейчас? три силы, движущие агентскую торговлю 1. Breakthroughs in LLMs and Agent Architectures Современные агенты ИИ могут рассуждать над неструктурированными данными, разлагать сложные задачи и координировать многоступенчатые рабочие процессы, а не просто генерировать текст. 2. Economic Pressure on Retail Розничные продавцы сталкиваются с растущими затратами на приобретение, сжатием маржи и операционной сложностью.Агентные системы обещают: • Более короткие циклы покупки • Более высокие показатели конверсии • Снижение сервиса над головой • Постоянная оптимизация в масштабе 3. Maturity of Open Protocols (ACP) ТЭ Определяет «последнюю милю» взаимодействия агентов, определяя, как агенты безопасно совершают сделки с торговцами, сохраняя при этом контроль, идентичность и соответствие. Agentic Commerce Protocol (ACP) ACP позволяет: • Стандартизированное открытие и чек на продукцию • Безопасная авторизация и аутентификация • Токенизированные платежи без раскрытия аккредитаций • Контролируемое и управляемое взаимодействие агентов Без таких стандартов экосистемы агентов разделились бы на собственные силосы. Вместе эти силы перевели агентскую торговлю от теоретической возможности к imminent reality. The Technology Stack Behind Agentic Commerce Технология, стоящая за агентской торговлей 1. Autonomous AI Agents Современная архитектура сочетает в себе: • Понимание и развитие естественного языка • Целевое разложение и планирование • Долгосрочная память и контекстные соображения • инструментальное вызывание и оркестрация Эти агенты выходят за рамки рекомендаций Они осуществляют реальные экономические действия. Экзекуционные двигатели 2. Open Standards and Protocols (ACP) ACP обеспечивает взаимодействие между агентами, торговцами и поставщиками платежных услуг посредством: • Стандартные API для открытия, создания корзины и чекота • Целевые разрешения, определяющие полномочия агента • Токенизированные платежные потоки • Аудиторские трассы для соответствия и наблюдаемости Эта абстракция предотвращает одноразовые интеграции и обеспечивает принятие в масштабе экосистем. 3. Real-Time Data and Personalization Infrastructure Агентская торговля зависит от более богатых, более структурированных данных, чем традиционная электронная торговля: • Инвентаризация и ценообразование в режиме реального времени • Атрибуты машинно-читаемых продуктов • Графы предпочтений клиентов • Контекстные и поведенческие сигналы • Обновления на основе событий для сдвигов спроса и предложения Это подталкивает ритейлеров к архитектуре, основанной на событиях, поиску векторов и первым платформам API, которые могут обслуживать как людей, так и автономных агентов. Emerging Use Cases in Practice Возникающие случаи использования на практике 1. Conversational Autonomous Shopping Пользователи выражают свое намерение на естественном языке (например, «Найти 55-дюймовый телевизор за 700 долларов, совместимый с моей звуковой системой»). • Поиск через торговцев • Нормализация спецификаций • Оценка цены, доставки и возврата • Заполняет чек с одобрением 2. Replenishment and Subscription Automation Агенты отслеживают использование и контекстные сигналы для: • прогнозирование потребностей в пополнении • Оптимизация выбора бренда и ценообразования • Автоматически размещать заказы в пределах определенных правил 3. B2B Procurement and Order Management В корпоративных условиях агенты: • Интерпретация договоров и политики закупок • Источник от одобренных продавцов • Управление одобрениями и соблюдением • Реконструировать повторяющиеся или сложные заказы 4. Retailer-Side Optimization Agents Ретейлеры развертывают внутренних агентов для: • Оптимизация ценообразования и маркеров • Распределение инвентаря по локациям • реагирование на сбои в поставках • Автоматизированные возвраты, гарантии и поддержка Крупные ритейлеры уже обсуждают «супер-агенты ИИ», охватывающие опыт клиентов, деятельность магазинов и экосистемы продавцов — ранние показатели масштабной трансформации агентов. Business Impact: Value Creation and Risk Влияние бизнеса: создание ценности и риск Key Value Drivers Area Impact Снижение трения Более быстрые покупки с помощью автоматизированных исследований и выполнения Персонализация в масштабе Более высокая лояльность с помощью моделирования глубоких предпочтений Area Impact Оперативная эффективность Низкие затраты на обслуживание и обработку Новые модели доходов Подписки, услуги на основе результатов, уровни агентов Конкурентная изоляция Высокие затраты на переключение через глубокую интеграцию агентов. Risks of Inaction Риск бездействия Ретейлеры, которые задерживаются, сталкиваются со структурными недостатками: Как агенты становятся основным интерфейсом • Channel displacement Если экосистемы агентов лучше изучают каталоги конкурентов • Data disadvantage Алгоритмическая оптимизация в других местах • Margin compression Если продукты не являются агентами-открываемыми • Brand invisibility Implementation Roadmap Дорожная карта реализации Phase 1: Foundation (0–6 months) • улучшение качества и структуры данных о продуктах; • Выявление стабильных API для поиска, корзины и заказов • Осуществляет инвентаризацию и ценообразование в реальном времени • Обеспечение среды песочницы для тестирования агентов Phase 2: Agentic Integration (6–18 months) Принять агентский протокол (например, АКТБ) • • Поддержка токенизированного, агентно-ориентированного чек-аут • Создание «канала агентов» для мониторинга и управления • Пилотные случаи использования (пожертвование, пополнение, перезагрузка B2B) Phase 3: Leadership (18–36 months) Создание собственных и партнерских агентов • • Запуск бизнес-моделей на основе агентов • Осуществление рынков для сторонних агентов • Участие в органах управления и стандартизации Key Challenges and Mitigations Основные вызовы и смягчения Trust and Transparency Агенты должны объяснять решения и действовать в рамках явных стражей.Протоколы аудита и объяснимый ИИ необходимы. конфиденциальность и безопасность Токенизация, расширенные разрешения и методы сохранения конфиденциальности уменьшают воздействие чувствительных данных. Legacy System Integration Образцы модернизации, основанные на событиях, и модели модернизации «странглеров», позволяют постепенно развиваться. Для предотвращения чрезмерной концентрации платформ необходимы открытые стандарты и прозрачные механизмы ранжирования. The Road to 2030: Co-Evolution of AI and Commerce Дорога к 2030 году: коэволюция ИИ и торговли К 2030 году: • Небольшое количество крупных агентских платформ будет посредником значительной доли транзакций • Вертикально-специфические агенты будут доминировать в сложных доменах покупки • Новые организационные роли, направленные на Будет появляться Агент разрешен • Регламент формализует прозрачность, согласие и отчетность Физическая розничная торговля будет сохраняться, но все больше интегрироваться с уровнями принятия решений, основанными на агентах, превращая магазины в узлы опыта и удовлетворения в интеллектуальных сетях. Conclusion: Becoming Agent-Ready Оригинальное название: Becoming Agent-Ready Агентская торговля представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как ценность обнаруживается, оценивается и обменивается.Успех будет зависеть не от того, что у вас есть лучший магазин, а от того, что вы работаете наиболее эффективно. agent-friendly, interoperable, and trustworthy commerce ecosystem. Ретейлеры, которые инвестируют в готовность агентов на ранних стадиях — данные, API, управление и открытые стандарты — определят следующее десятилетие лидерства в цифровой коммерции. 
 
 Эта история была распространена как релиз Sanya Kapoor в рамках программы HackerNoon Business Blogging Program. This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under  . HackerNoon’s Business Blogging Program Бизнес-блогерская программа HackerNoon Бизнес-блогерская программа HackerNoon

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Этот звук создан на языке оригинала истории!

Агентическая торговля: автономное будущее розничной торговли

About Author

КОММЕНТАРИИ

БИРКИ

ЭТА СТАТЬЯ БЫЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Цифровые кочевники слушают: что нужно знать о новой визе DTV в Таиланде

Рост криптовалют: создание эффективных образов пользователей

Краткое введение в теорию мозга Больцмана

Руководство архитектора по созданию эталонной архитектуры для озера данных AI/ML

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps