行政总结 被动“推荐引擎”的时代结束了,我们进入了代理商业的时代,人工智能不仅建议,而且具有自主性。 代表消费者和企业。 自主行动 在这个模型中,智能代理人了解意图,评估限制,推理替代方案,并执行端到端的商业工作流程.对于消费者来说,这意味着将购物决策委托给可信的数字代理商。 这种转变不是投机性的,今天它是由大型语言模型(LLM),实时数据平台和代理贸易协议(ACP)等开放标准的进步所推动的。 From Digital Storefronts to Digital Agents 从数字商店到数字代理商 二十多年来,零售技术创新一直致力于改进 : 人类的界面 • 搜索和目录导航 • 电子商务网站和移动应用 • 个性化引擎 • 基于规则的Chatbots 代理商贸易扭转了这个范式,零售系统的主要“用户”越来越多地成为了 AI agent acting on behalf of a human. Evolution of Commerce Interfaces 商业接口的演变 • Traditional commerce (1995–2010) 人类浏览目录和手动完成交易。 • Assisted commerce (2010–2023) 人工智能增强了发现,建议和个性化。 • Agentic commerce (2024 onward) 自主代理人通过授权执行完整的商业工作流程。 这种进化反映了更广泛的计算转变,从命令行接口,到 GUI,到对话系统,现在到能够在规模上推理和行动的自主软件代理。 What Is Agentic Commerce? A Working Definition 什么是代理贸易?一个工作定义 指数字贸易互动,其中智能,自主的AI代理人: Agentic commerce 1. Understand intent and constraints 解释目标、偏好、预算、政策和背景信号。 2. Evaluate options proactively 通过目录,报价和供应商搜索,而不是等待明确的查询。 3. Execute multi-step workflows 包括发现,比较,谈判,支票和购买后行动。 4. Learn and optimize continuously 通过反馈和行为信号,随着时间的推移,改进决策。 5. Integrate directly with retail systems 通过API和标准化协议,而不是脆弱的UI自动化。 与传统的电子商务工具相比,代理系统引入了: 将高水平目标分解为可执行的计划 • Goal autonomy – 保持长期用户和组织背景 • Persistent memory – 调用支付,库存,物流和CRM API • Tool usage – 解释交易并动态适应 • Reasoning capability – 结果是更积极、更智能、更可扩展的贸易形式。 Why Now? Three Forces Driving Agentic Commerce 为什么现在?驱动代理贸易的三大力量 1. Breakthroughs in LLMs and Agent Architectures 现代的人工智能代理可以推理非结构化数据,分解复杂任务,并协调多步工作流程,而不仅仅是生成文本。 2. Economic Pressure on Retail 零售商面临着不断增加的收购成本、利润压缩和运营复杂性。 • 购买周期更短 • 更高的转换率 • 低端服务 • 不断的规模优化 3. Maturity of Open Protocols (ACP) 该 通过定义代理人如何安全地与商家进行交易,同时保持控制,身份和合规性来解决代理人互动的“最后一英里”。 Agentic Commerce Protocol (ACP) ACP 允许: • 标准化的产品发现和支票 • 安全许可和身份验证 • 没有暴露凭证的代币化付款 • 可审计和受管制的代理互动 没有这些标准,代理生态系统会分裂成专有硅。 这些力量共同将代理贸易从理论可能性转移到 imminent reality. The Technology Stack Behind Agentic Commerce 代理贸易背后的技术堆栈 1. Autonomous AI Agents 现代代理架构结合: • 自然语言的理解和生成 • 目标分解和规划 • 长期记忆和背景推理 •工具召唤和管弦乐队 这些代理人超越了建议 这就是真正的经济行动。 执行引擎 2. Open Standards and Protocols (ACP) ACP通过以下方式提供代理商、商家和支付提供商之间的互操作性: • 用于发现、创建购物车和支票的标准API • 定义代理权限的目标权限 • 代币化支付流 • 对合规性和可观察性的审计轨道 这种抽象防止一次性整合,并允许生态系统规模的采用。 3. Real-Time Data and Personalization Infrastructure 代理贸易依赖于比传统电子商务更丰富、更有结构的数据: • 实时库存和定价 • 机器可读的产品属性 • 客户偏好图表 • 行为和背景信号 • 针对需求和供给变化的事件驱动更新 这将推动零售商向事件驱动的架构,矢量搜索和API-first平台发展,这些平台可以为人类和自主代理商提供服务。 Emerging Use Cases in Practice 实践中出现的使用案例 1. Conversational Autonomous Shopping 用户用自然语言表达自己的意图(例如,“在我的音频系统兼容的55英寸电视在700美元以下”。 • 跨商家搜索 • 规范规格 • 评估价格、交付和退货 • 通过批准完成支票 2. Replenishment and Subscription Automation 代理人监控使用和背景信号,以: • 预测补充需求 •优化品牌和定价选择 • 在定义的规则内自动下订单 3. B2B Procurement and Order Management 在企业环境中,代理人: • 解释合同和采购政策 • 来自批准的供应商 • 管理批准和合规性 •重复或复杂的订单重建 4. Retailer-Side Optimization Agents 零售商部署内部代理人: • 优化定价和 markdowns • 在各个地点分配库存 • 应对供应中断 • 自动退款、保修和支持 主要零售商已经讨论了涵盖客户体验、商店运营和销售生态系统的“AI超级代理人”,这是大规模代理转型的早期指标。 Business Impact: Value Creation and Risk 商业影响:价值创造和风险 Key Value Drivers Area Impact 减少摩擦 通过自动研究和执行更快的购买 规模化个性化 通过深度偏好建模更高的忠诚度 Area Impact 运营效率 更低的服务和加工成本 新收入模式 订阅、基于结果的服务、代理级别 竞争性隔离 通过深度代理集成更高的切换成本。 Risks of Inaction 无行动的风险 拖延的零售商面临结构性缺点: 作为代理人成为主要界面 • Channel displacement 如果代理生态系统更好地学习竞争对手目录 • Data disadvantage 从其他地方的算法优化 • Margin compression 如果产品未被探测到 • Brand invisibility Implementation Roadmap 实施路线图 Phase 1: Foundation (0–6 months) • 提高产品数据质量和结构 • 暴露稳定 API 用于搜索、购物车和订单 • 实时库存和定价 • 为代理测试提供沙盒环境 Phase 2: Agentic Integration (6–18 months) 采用代理协议(例如,ACP) • • 支持代币化、代理驱动的支票 • 创建监测和治理的“代理渠道” • 试点重点使用案例(捐赠、补充、B2B重新订购) Phase 3: Leadership (18–36 months) 建立所有权和合作伙伴代理商 • • 启动基于代理的商业模式 • 允许第三方代理商的市场 • 参与治理和标准机构 Key Challenges and Mitigations 关键挑战和缓解 Trust and Transparency 代理人必须解释决策并在明确的守护栏内运作,审计日志和可解释的AI是必不可少的。 隐私与安全 代码化,范围许可和隐私保护技术减少了敏感数据的暴露。 Legacy System Integration 事件驱动的中间件和“”现代化模式可实现逐步演变。 开放标准和透明的排名机制是必要的,以防止过度的平台集中。 The Road to 2030: Co-Evolution of AI and Commerce 通往2030年的道路:人工智能与商业的共同演变 到2030年: • 少数主要代理平台将中介大量交易 • 垂直特定的代理商将主导复杂的采购领域 • 专注于新的组织角色 将出现 代理人 可用 • 条例将正式化透明度,同意和问责 物理零售将继续存在,但越来越多地与代理驱动的决策层集成,将商店转化为智能网络中的体验和实现节点。 Conclusion: Becoming Agent-Ready 结论:准备成为代理人 代理商贸易代表了如何发现、评估和交换价值的根本性转变。 agent-friendly, interoperable, and trustworthy commerce ecosystem. 早期投资代理准备(数据、API、治理和开放标准)的零售商将定义下一个十年的数字贸易领导。 
 
 这个故事是由Sanya Kapoor在HackerNoon的商业博客计划下发布的。 This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under  . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoon的商业博客计划 HackerNoon的商业博客计划

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

Read My Stories

該音頻是用故事的原始語言製作的！

代理商贸易:零售的自主未来

About Author

註釋

標籤

这篇文章刊登在

Related Stories

架构师指南：构建 AI/ML 数据湖参考架构

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

点击赚钱：Telegram 可能会在 Solana 之前吸引下一个 100 亿加密用户

数字游民请注意：您需要了解泰国新推出的 DTV 签证

架构师指南：构建 AI/ML 数据湖参考架构

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

点击赚钱：Telegram 可能会在 Solana 之前吸引下一个 100 亿加密用户

数字游民请注意：您需要了解泰国新推出的 DTV 签证

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps