智能体商业变革：架构、趋势与落地路径

人工智能正在重塑商业世界的根基。我们正处在智能体从普通工具蜕变为自主智能体的拐点。自2024年下旬开始，互联网、支付、电商巨头纷纷布局"智能体商业"和"智能体支付"。智能体界面的大规模应用将颠覆原有30年建立在GUI基础上的商业逻辑和生产关系。传统的电子商务运营、广告营销、金融支付结算逻辑被彻底改写，新的类目Agentic Commerce (Intelligence Commerce)将会出现。

这场关于智能体商业的变革绝不仅仅是"e-commerce"的智能化延伸发展这么简单。本文旨在提供一个关于智能体商业的全景视角，系统地梳理其技术结构和路径、剖析这场变革的商业创新性，并探讨其在最终实现过程中面临的核心难点，最终论证为何crypto可能成为其不可或缺的底层基础设施。

1. Agentic Commerce是什么？

Agentic Commerce是一种由AI代理驱动的商业模式，AI代理可以代表用户执行各种任务，包括搜索产品、比较选项、提供推荐以及完成购买。这些AI代理能够与电子商务平台互动，处理交易，并管理整个购物流程，旨在让购物体验更加个性化、安全和便捷。某公司的"Buy for Me"功能和某公司的"Operator"工具是目前最为人熟知的例子。

目前，Agentic Commerce还是一个新兴的领域，公开的业务或者商业数据并不多。根据某机构在2024年的报告统计，当前只有不到1%的电商行业企业或者商家采用了agentic ai进他们的公司业务或者服务，但是市场对这项技术的关注度很高，根据2025年一份电商统计调查90%的电商愿意学习如何把agentic ai结合进自己的business。

1.1 人类用户角色从"执行者"变成"委托人"，关键商业决策环节从"结账页面"前置到了"意图层"

传统在线购物如同逛一座精心设计的虚拟超市：消费者亲自浏览货架、比较商品、最终结账，整个过程围绕"主动探索"展开。商家的优化目标是让这一流程丝滑无比，通过精美界面、精准推荐和快速支付减少用户的任何犹豫。

现在，想象一个Agentic Commerce（智能体商务）的新世界：你无需逐一浏览电商网站、比对性价比或手动下单，只需对AI助理说一句模糊的指令，例如"帮我买一双适合跑步的鞋"。AI随即启动，搜索无数商家，筛选产品，分析价格、评价和物流，甚至考虑供应链的环保性。整个过程，你可能一次屏幕都没触碰，一次密码也没输入。

关键转变在于：用户的角色从"执行者"变为"委托人"，商业行为的核心从"点击流"（Click stream）升级为"意图流"（Intent stream）。消费不再是一系列离散的选择，而是一个对最终目标的整体授权（人类用户可以直接对AI助理说：我要用地中海风格重新装修我的房子，帮我选择素材）

当商业决策从"结账页面"迁移到"意图层"时，现有商业体系将面临雪崩式冲击。从市场营销到用户增长策略，这一切几十年基于人类行为分析的传统电商商业逻辑根基被AI智能体的理性决策颠覆：

• A/B测试: AI能在毫秒内对比数十个方案，耗时两周测试按钮图标的颜色哪个更有转化率变得毫无意义。

• 个性化推荐: 原有的所有基于人类浏览历史的推荐算法失效，推荐模型需要在AI决策逻辑的基础上重构。

• 购物车挽回: AI决策里不会有类似人类因为各种体验或者其他主观或客观原因产生"犹豫"、"放弃"，购物车放弃率以及各种相应的优化策略将成为历史（目前全球平均购物车放弃率是70%）

传统营销依赖的是"眼球经济"：精美的图片、煽情的视频广告、"限时抢购"的红色按钮，这些为了激发人类冲动消费的策略无不暗藏着商家针对人类行为心理学的心机。相比之下，AI不会有冲动，它是绝对理性的决策代理，它只关注API返回的数据是否清晰、参数是否完整，它会冷酷地比较产品规格、历史价格、物流时效、用户评价甚至供应链碳足迹，从此不会再有"用户心智占领"。

未来的Agentic Commerce营销不再是制作吸睛广告，而是打造"机器可读的信任履历"，"Product-Agent Fit"将取代"Product-Market Fit"。 你的产品能否被主流AI智能体生态（如MCP服务器、A2A协议）轻松索引、理解和推荐，将决定其市场存亡。

不过智能体快速带着人类的委托目标进行推理决策并"产出意图"向着最终目标:"商业行为完成"飞速前进之前，智能体会撞上一堵坚硬的墙停下来------传统支付系统。

2. 致命的不兼容：为何传统金融系统是Agentic Commerce的减速带

智能体可以完美地完成信息搜集、分析、决策，但当它走到商业闭环的最后一环的时候会撞上一堵坚硬的墙，这堵墙就是我们花了几十年建立的完全为人类设计的金融支付体系。

整个现代支付和风控体系，本质上是一个"反自动化系统"。它的核心设计哲学是：假定自动化等于欺诈。

思考一下我们现有支付流程中的每一个环节：

• 图形验证码（CAPTCHA）：用一个机器难以识别的问题，来证明你是"人类"。

• 短信验证码/双因素认证（2FA）：假定你有一个能接收短信的物理设备，并且能手动输入验证码，这个行为对程序来说极其困难。

• 3D安全认证：它会强制跳转到一个全新的银行页面，要求你输入独立的交易密码，这彻底中断了任何自动化的流程。

• 风控行为分析：高级的风控系统甚至会分析你的鼠标移动轨迹、打字速度、设备指纹等"人类特征"来判断交易的真实性。

所有这些"安全措施"，在Agentic Commerce时代都变成了"枷锁"：种种相当于"你是人类吗？"似的盘问阻挡了我们派出的自主智能体。

因此，支付的未来不再是一个"结账页面（Checkout Page)"，而必须是一个"协议(Protocol）"。这是一场关于信任和授权机制的革命。我们需要一套全新的数字凭证系统，让用户可以安全地向自己的AI智能体签发一个具有明确范围、时效和金额限制的"可编程授权"。

Agentic Payment就属于这套协议，它属于Agentic Commerce中的最终支付结算环节，AI代理使用安全且高效的方法（如令牌化凭证）代表用户执行交易。这确保支付过程无缝且安全，通常有用户设定的限制和控制，以保持信任和安全性。某公司的"Agentic Tokens"支持AI代理完成订阅和定期支付，某公司的Agent Toolkit帮助AI代理处理支付流程，某公司都有类似的工具。某公司最近和某公司做的实验就是这两者的结合，用户可以用某公司作为界面直接下指令为你的新家装饰提出全方位的建议以及提供具体的产品，当用户确认是自己喜欢的方案后agent直接使用某公司搭建好的agent支付后台完成自动化支付结算发货。

相信看到这里你已经能大概理解为什么某公司、某公司等巨头急于推出适配Agentic Commerce的相应支付解决方案的原因。因为他们都在赌谁是定义下一代"机器原生"的支付协议的游戏规则制定者，这是一场掌握未来商业世界的底层基础设施的赌局，而这场变革的终点，是让支付回归其本质------价值的无感流转。

3. 要为Agentic Commerce建造一套支持丝滑体验的金融基础设施的具体挑战是什么？怎么做？

3.1 核心挑战：信任、意图与自动化（Trust, Intent and Automation)

建造Agentic Payment系统的困境，并非简单的技术实现，而是要解决源自范式转移的根本性难题。

1. "谁能做"：从传统支付的身份验证（Authentication)到Agentic Commerce代理授权(Authorization)的挑战

在支付领域，谈及终端用户时，我们通常关注的是身份验证而非授权。如果你在电商网站上点击"购买"，你就是明确地给予了授权，很难有异议（因为你输入了信用卡信息并明确点击了按钮），所以传统支付的核心是围绕"识人"建立的，它的灵魂拷问是："我如何确认操作者是你本人？"---------即身份验证。

但在未来AI智能体驱动的商业时代，支付领域即将发生重要变化：授权正成为支付流程中的关键环节，而且这个关于授权的问题现在看来起来更复杂有意思，因为用户授权的指令并不像传统电商里简单的"点击按钮购买"场景那样明确，人类用户可以通过多种方式表达支付意图。另一个复杂的点是，当一个支付请求发出时，我们究竟在授权给谁？是人类用户还是智能体还是开发智能体的公司？

目前我们能想到的智能体支付场景里关于授权的问题：

• 身份幽灵： 这个"交易请求者"应该被是终端人类用户、AI模型、智能体应用开发者，还是运行它的服务器？我们缺乏一套为"机器"设计的、可验证的身份标准，这可能导致每一个环节都是安全漏洞

• 授权边界：如何将金融权限安全地委托给一个AI？授权的边界（金额、时间、商家）如何被精确定义和严格执行，又如何确保授权本身不被篡改或滥用也是新的问题

• 责任归属：当智能体出错或被恶意利用造成损失时，责任由谁承担是非常tricky的问题。权责不明是大规模应用的最大障碍。

2. "做什么"：意图验证鸿沟 (The Intent Verification Gap)

意图验证问题其实是授权问题的衍生，LLM的概率性本质与金融的确定性要求存在天然矛盾。支付层虽不能修复AI的"幻觉"，但一个设计精良的金融系统必须能弥合AI输出与用户真实意图之间的鸿沟。

• 从指令到意图：传统支付处理的是"支付指令"（Pay $50 to Merchant X），它假定这个指令是准确无误的。而智能体支付需要处理的是"交易意图"（"帮我买一杯中杯燕麦拿铁"）。支付系统需要有能力将最终的支付指令与最初的自然语言意图进行校验。

• AI行为约束：我们需要的不是一个能读懂AI思想的支付系统，而是一个拥有强大"护栏"的系统。它可以通过结构化数据、API层面的严格规则