2025 年初以来，科技与金融行业对自动化软件的热情持续升温，“代理商商业”（Agentic Commerce）这一概念随之兴起。然而，尽管前景被广泛看好，实现这一愿景仍需数年时间的打磨。
目前，大型电商平台对第三方 AI 代理持谨慎甚至排斥态度。亚马逊近期以违反使用限制为由，封锁了 Meta 的 Muse 机器人；此前，该平台也已拦截了 Perplexity 的人工智能机器人。这表明，即便拥有强大技术背景的公司，也难以轻易将电子商务服务转化为简单的 API 调用接口。
针对行业现状，Mastercard 周三发布报告指出，要使代理商商业具备可行性，需解决多方协同问题。报告描述道：“人工智能代理人正在学习购物、支付，并代表消费者、企业和机器采取行动。”
市场数据印证了这一趋势的潜力：ICSC 和麦肯锡预测，到 2030 年，美国消费零售业中由代理商商业产生的收入可能达到 1 万亿美元；Gartner 则预计，到 2028 年，人工智能代理商在 B2B 支出中的中介金额将超过 15 万亿美元。但支付行业强调，商业链条中的每一个参与者都必须接受这一新模式。
在旧金山举行的人工智能会议上，赫德拉人工智能工作室（Hedra AI Studio）产品经理 Lindsay Walker 直言：“代理商商业还不是现实。”她预计，这一模式将在五年内成为现实，但对其普及仍持怀疑态度。
Walker 列举了阻碍代理商商业落地的几个核心因素：
- 现有流程已足够高效：电子商务网站无需 AI 代理即可提供自动重复购买功能；对于廉价商品，用户只需点击几下即可完成网购，AI 难以显著优化这一过程。
- 高价值决策需要人工介入：在购买昂贵物品时，消费者倾向于仔细权衡选择，而非完全交由算法决定。
- 信任与透明度缺失：AI 模型的不可信性已被多次证实，代理如何执行购买并不透明，且存在供应商通过算法影响价格或购买决策的风险。此外，基于 AI 算法的个性化定价正受到美国立法者的审查，进一步自动化交易可能面临监管摩擦。
Walker 重新定义了代理商商业的范畴，指出其不仅限于“购买”这一瞬间，而是涵盖发现、谈判、结算以及购后流程和物流的全链路。她认为，发现与比较选项的重要性不亚于支付环节，但这往往是当前行业关注的焦点偏差所在。
在连续性范围内，若仅利用 AI 辅助产品选择和购买过程，是可行的。但当用户将决策权授权给自主运行的 AI 代理时，复杂性陡增。“钱太重要了，资金太重要了，价值太重要了，”Walker 强调，“我们现在建立电子商务的方式适用于人类，但不适用于人工智能。”
为了使 AI 交易真正可行，Walker 指出，交易不能依赖概率模型运行。鉴于金钱的高敏感性，目前的架构尚不足以支撑完全自主的 AI 代理进行安全、可靠的商业交易。
