颠覆电商！智能体网络连150刀跑鞋都能自买！

近年来，数字世界的发展可谓是日新月异，各种新概念、新技术层出不穷。我们消费者和商家似乎总是在追赶创新的浪潮，而这其中，“智能体网络”的概念正以惊人的速度进入我们的视野。它来势汹汹，不仅颠覆着我们对互联网的传统认知，更在悄然改变着我们的生活与工作方式。不禁让人思考，我们，真的准备好迎接这个新时代了吗？

关于智能体网络，不同人有不同的看法，有的充满期待，有的则心存疑虑。面对这样一个新生事物，我们需要一份客观、深入的解读，而非被品牌营销的溢美之词所迷惑。那么，究竟什么是智能体网络？它能为我们做些什么？又将带来哪些机遇和挑战呢？

智能体网络：革新与便捷的融合

简单来说，智能体网络是指那些经过精心训练、能深刻理解我们偏好、并在获得我们授权后自主执行耗时任务的智能工具或“智能体”。你可以把它想象成一个高度智能化的私人助理，它无需我们事无巨细地指挥，就能凭借预设的规则和我们的许可，高效完成各种复杂操作。

比如，我们日常生活中常用的“一键下单”功能，就是这种模式的一个初步体现。当我们点击购买时，系统会在得到我们同意后，自动将我们保存的支付信息发送给商家进行结算。整个过程，我们只需一次授权，双方都无需手动填写繁琐的细节，极大地提升了效率和便利性。这正是智能体网络“化繁为简”的魅力所在。

为了更清晰地描绘智能体网络，新媒网跨境了解到，一些业界领先的AI模型也给出了各自的定义，虽然表述略有不同，但核心思想是相通的：

• 某AI模型认为： 智能体网络是互联网的新兴层次，AI智能体可以在此基础上代表个人或组织进行推理和行动，将明确的意图转化为实际结果，同时保留用户的选择权、透明度和控制权。
• 另一AI模型则指出： 智能体网络是互联网的演进，自主AI智能体不再仅仅是人类用户，它们会与网站、应用程序接口（API）以及彼此之间进行交互，从而代表我们执行复杂的任务并做出决策。
• 还有一款AI模型描绘道： 智能体网络是互联网的一个新兴阶段，自主AI智能体将作为主要的交互界面，代表用户在最小人为干预的情况下，导航、解释并在网站和服务中采取行动。
• 而另一款AI模型则概括为： 智能体网络是互联网的演进，AI智能体能够自主地导航、交互并完成用户在网站和服务中的各项任务。

从中我们不难发现，尽管各家对智能体网络的定义侧重点有所不同，但普遍都强调了其“自主行动”的特性。值得注意的是，一些模型强调了“减少人类在网络导航中的作用”，而另一些则特别强调了“保留用户选择、透明度和控制权”的重要性。这正是当前人们对智能体网络看法分歧的根源所在：一部分人将其视为基于用户同意的便捷层，旨在让生活更轻松；而另一部分人则担心它可能过度消耗内容、弱化批判性思维并剥夺选择权。

还有一点值得关注，有AI模型提到了应用程序接口（API）在智能体网络中的重要性。API可以被理解为信息库，智能体可以根据任务需求随时调用。在智能体网络中，API将变得日益关键，因为用户保存的偏好信息必须以易于理解和执行的方式进行组织。

要深入理解智能体网络，我们还需要了解两个重要的协议——ACP和UCP。它们就像是智能体网络运作的“语言和规则”，决定了智能体如何高效、安全地为我们服务。

智能商务协议（ACP）：聚焦即时行动

智能商务协议（Agentic Commerce Protocol，简称ACP）旨在优化特定场景：当用户已经明确表达了购买意图，并希望AI立即采取行动时。ACP的核心理念非常简单：如果用户告诉AI助手想要购买某件商品，助手就应该能够安全、透明地完成交易，而无需用户中断对话去其他平台操作。

ACP通过标准化以下流程来实现这一点：

• 访问商家产品数据： 智能体能够获取并理解商家的产品信息。
• 确认商品可用性和价格： 智能体能够实时核对商品的库存和最新价格。
• 启动结账流程： 在用户授权下，智能体可以启动支付流程，实现委托、可撤销的支付授权。

整个体验被设计得非常流畅和专注。用户可以留在当前的对话界面，AI智能体负责处理所有技术细节，而商家则一如既往地完成订单发货。这种方法与对话式AI平台高度契合，特别是在用户已经实时提问、细化偏好并做出决策的环境中。它将“速度、清晰度和最小摩擦”放在了首位。

通用商务协议（UCP）：覆盖完整购物旅程

相比之下，通用商务协议（Universal Commerce Protocol，简称UCP）则对智能商务采取了更广阔的视角。它不仅仅关注结账环节，而是旨在支持智能体网络上从商品发现到售后交互的整个购物旅程。UCP提供了一种通用语言，允许AI智能体在不同的平台、界面和支付服务商之间与商务系统进行交互。这包括：

• 产品发现与比较： 帮助用户发现新商品，并对不同商品进行多维度比较。
• 购物车创建与更新： 管理购物车中的商品，进行添加、删除或修改。
• 结账与支付处理： 负责整个支付流程，确保交易顺畅。
• 订单追踪与支持工作流： 提供订单状态查询，并协助处理售后服务。

UCP的设计考虑到了规模化和互操作性。它预设用户将会在许多不同的场景中遇到智能购物体验，而不仅仅局限于某一个助手；同时，商家也希望在不被单一AI平台锁定的情况下参与其中。

有人可能会觉得ACP和UCP是相互竞争的解决方案，但实际上，它们针对的是同一用户旅程中的不同时刻。ACP在用户意图明确、希望“现在就完成”时表现最佳；而UCP则在用户意图尚在形成阶段，需要更多发现、比较和背景信息时更有优势。

所以，究竟什么是智能体网络呢？它是一支能够根据我们过去的偏好塑造未来需求的自主机器人大军？还是我们熟悉的互联网，只是在基于同意的信号驱动下减少了操作步骤？或者，它是完全不同的某种存在？

这个问题的答案目前仍在由人类行为共同塑造，因此尚无定论。然而，我们每一个人都有力量去决定智能体网络最终会呈现出怎样的形态。为了更好地参与其中，接下来，新媒网跨境将和大家一起探讨智能体网络有哪些实际应用，以及它将带来哪些利弊。

智能体网络的五大应用场景

基于“自主行动”这一共同主题，我们可以将智能体网络的应用场景分为以下几个方面：

1. 意图驱动的智能商务

   设想一下，用户只需说出目标，比如“帮我找一双150美元以下的最佳跑鞋”，智能体就能自动完成商品发现、比较，甚至直接结账，而无需用户手动浏览多个网站。

   • 工作原理： 智能体不再只是返回一堆链接，而是会深入理解用户的意图，包括预算、商品类别和偏好。它会从参与商家那里获取结构化的产品信息，运用推理逻辑比较各种选项，并在用户明确确认后才进入结账环节。整个过程，智能体都基于获得批准的产品数据和既定规则运行，确保用户始终拥有控制权。
   • 对消费者和专业人士的影响： 对消费者而言，这无疑能显著减少决策疲劳，同时又不剥夺选择的权利。对品牌方来说，这意味着商品发现将转化为高意图的有效互动，而非那些归因不清的匿名点击。从战略层面看，竞争的焦点将从“谁的嗓门大”转向“谁能为智能体提供最清晰、最可信的产品信号”。这些智能体将成为值得信赖的向导，为消费者提供第三方验证，确保商家名副其实。

2. 品牌专属的AI助手

   品牌可以部署自己的AI智能体，利用品牌的专属数据、语调和业务规则，回答客户问题、推荐产品并提供支持服务。

   • 工作原理： 这种智能体主要使用第一方信息，例如产品目录、政策和常见问题解答。它会设置“防护栏”，明确限定其可言行范围，避免产生可能导致“幻觉”（即AI虚构信息）的推断。所有回复都是通过检索和推理已批准的上下文内容来生成的。
   • 对消费者和专业人士的影响： 客户可以获得更快、更一致的响应。品牌则能保持其独特的品牌声音、责任感和对用户体验的所有权。从战略上看，这使得企业无需将自身身份“拱手让给”某个平台或中介，就能参与到智能体网络中。同时，它也使得品牌能够参与全球商务，而无需依赖母语人士来验证多语言信息。

3. 自主任务完成

   用户可以将任务的结果，而非具体的步骤，委托给智能体。例如，“准备一份每周业绩总结”或“库存不足时自动重新订购”。

   • 工作原理： 智能体将总目标分解为多个子任务，确定所需系统或工具，然后按顺序执行操作。当需要权限或人工批准时，它会暂停并等待。这些批准可以一次性批量提供，也可以分步进行，具体取决于智能体的构建方式。
   • 对消费者和营销人员的影响： 过去，我们习惯于将AI视为实习生，需要微观管理任务清单和详细提示。但随着智能体日益复杂，我们可以将其视为更高级别的员工，专注于结果和流程改进。这意味着我们可以合理地要求智能体识别电子邮件中的待办事项，或在无需主动参与时以我们的口吻发送模板邮件。人类的选择在于，究竟是把任务完全委托给智能体，还是让智能体作为辅助工具。

4. 智能体间的协调与谈判

   智能体可以代表个人或组织与其他智能体进行沟通，例如买方智能体与多个卖方智能体比较报价。

   • 工作原理： 智能体之间交换结构化信息，包括价格、可用性和限制条件。它们会应用预定义的规则，例如预算或政策，并向人类展示推荐的结果以供批准。
   • 对消费者和营销人员的影响： 消费者可能会看到更快、更透明的比较结果，而无需手动谈判或交叉核对选项。对于专业人士而言，这在采购、媒体购买或物流等领域引入了新的效率，使结构化谈判能够大规模进行，同时人类保留监督权。

5. 持续优化

   智能体不仅仅执行一次任务，它们会通过观察结果不断改进自身。

   • 工作原理： 每次行动后，智能体都会评估发生的情况，例如用户参与度、转化率或满意度。它会更新内部权重，并将这些学习应用到未来的决策中。
   • 重要意义： 消费者将随着时间的推移体验到越来越相关的互动，无需反复重申偏好。专业人士则拥有持续改进的系统，将优化从一次性工作转变为长期、自适应的性能提升。

拥抱与规避：智能体网络的利弊权衡

生活充满了选择，对待智能体网络也是如此。无论我们选择积极拥抱，还是暂时观望，都伴随着明确的利弊。

拥抱智能体网络的优势

最重要的优势体现在行为层面。人们早已被训练得将“便利”置于“过程”之上。比如，保存的支付方式、密码管理器、自动填充和一键结账等功能，都让人们习惯了在信任建立之后，软件可以代表自己完成任务。智能体网络的体验遵循着同样的轨迹。它不再要求用户手动导航各个系统，而是通过理解意图，减少达成结果所需的步骤，从而大大提升了用户体验。新媒网认为，这种“无缝体验”是技术进步的必然趋势。

拥抱智能体网络的挑战

当然，拥抱智能体网络也并非没有挑战。许多品牌可能需要重新思考其内容、数据和用户体验的构建方式，以确保它们能同时被自动化系统和人类理解。那些针对视觉扫描或品牌故事叙述而设计的内容，往往不能直接转化为机器可读的信号。此外，还存在一个合理的风险，即过度优化。如果处理不当，仅仅为了AI摄取而进行设计，可能会无意中损害人类用户的可用性或可访问性。

规避智能体网络的优势

选择规避智能体网络，也能带来立场的清晰性。社会上存在一部分用户，他们对AI介导的体验持怀疑态度，原因可能是隐私担忧、自动化疲劳，或是对失去人类控制权的恐惧。与这种观点保持一致，能够增强与那些重视刻意、亲力亲为互动的受众之间的信任。

规避智能体网络的劣势

然而，如果智能体界面成为人们发现信息、比较选项或完成任务的主要方式，那么完全退出可能会限制可见性或参与度。一个组织等待适应的时间越长，这种转型所需付出的成本和造成的业务中断就可能越大。值得注意的是，目前整个生态系统中的智能体系统，越来越多地被设计为“构建在现有基础设施之上”，而非彻底取代它们。因此，从长远来看，避免与这些模式互动可能并不可持续。如果互动规范发生转变而系统尚未做好准备，那么技术债务和错失的机会叠加起来，未来将更难克服。

智能体网络的现在与未来

今天的智能体网络仍在发展演变之中，其形态很大程度上取决于人们如何选择使用它。一些组织已经积极应用智能体系统来减少摩擦、优化结果；另一些则在等待更强的信任信号和更清晰的授权模型。无论采取哪种方法，都是有效的。

重要的是，我们要理解智能体系统的工作原理，它们能在哪些方面创造价值，以及新兴协议如何塑造我们的参与方式。这份理解，将成为我们决定何时、何地以及如何融入智能体网络的基石。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/disrupt-ecom-ai-agents-auto-buy-150-shoes.html