过去一年，我一直在关注一个问题：当AI不再只是回答问题，而是开始参与搜索、比较、判断、选择和执行时，市场真正发生变化的地方是什么？

我更倾向于把它理解为决策权的重新分配。

这也是我提出和研究 Decision Authority Economy 的出发点。在《Decision Authority Economy》以及最近出版的《From Search to Agentic Commerce》中，我尝试把 AI Visibility、Agentic Search、Decision Authority 和 Agent-to-Agent Markets 放在同一条演进路径中理解。

最近几个月，一些现实中的变化开始让这条路径变得更加具体。

现在讨论Agentic Commerce时，一个很容易出现的问题，是把所有“AI帮助购物”都归入Agent-to-Agent Commerce。

如果一个消费者问AI“哪台电脑更适合我”，AI完成搜索、比较并给出几个候选产品，这首先仍然是AI参与决策。

如果AI进一步根据用户的预算、偏好和使用场景做出选择，并帮助完成下单，它已经开始执行一部分决策。

再往前一步，如果消费者一侧的Agent可以直接找到商家侧的Agent或交易接口，进行询价、确认条件、下单和支付，而商家一侧也由Agent完成响应和后续协调，这才开始接近我所说的 Agent-to-Agent Commerce，也就是A2A Commerce。

这里真正值得研究的，不是有没有聊天机器人，而是谁拥有多少决策权。

我对Decision Authority的理解，并不是“AI必须完全自主，人才算失去决策权”。现实中的变化通常没有这么极端。

当用户把搜索交给AI，把比较交给AI，把候选集合交给AI，或者让AI先从大量供应商中筛出几个可选对象时，一部分决策权实际上已经发生了转移。

最后付款可能仍然需要人确认，但在付款之前，谁被看见、谁进入候选名单、谁被优先推荐，这些决定已经可能发生在机器层。

所以A2A Commerce也不需要等到AI可以完全脱离人类、自主花钱之后才成立。更现实的情况是，人设定目标、预算和权限，Agent在这个范围内完成越来越多中间决策和执行工作。

从这个角度看，A2A Commerce更像是Decision Authority继续向执行层和交易层延伸之后出现的一种市场形态。

2026年开始出现一些更明确的信号

最近几个月，我比较关注的一个变化，是支付基础设施开始认真考虑“Agent本身如何参与交易”。

2026年6月，Mastercard推出Agent Pay for Machines。这里讨论的已经不只是AI替消费者完成一次付款，而是Agent之间可能持续、高频地购买服务，并通过身份凭证、权限控制、支出限制和结算机制完成机器级交易。

这和传统电商有一个明显区别。

过去的支付系统通常默认，发起交易的背后是一个人。到了Agent环境里，问题会变成：这个Agent代表谁，它被授权做什么，可以花多少钱，可以向谁付款，以及一次交易之后责任如何追溯。

这些问题看起来像支付问题，但从Decision Authority的角度看，本质上都是授权边界问题。

Google推动的Universal Commerce Protocol也出现了类似方向。UCP正在把商品发现、购物车和Checkout逐步变成Agent可以和商家系统直接交换的信息，并且和A2A、AP2、MCP等协议兼容。

这意味着，未来企业面对的商业入口可能不再只是网页、App或者小程序，还会增加一层机器接口。

过去网站主要是给人看的。接下来，商家可能还需要考虑另一件事：Agent能不能理解我的产品，获得可靠的价格和库存信息，并且直接调用交易能力。

中国市场最近的变化更值得观察。

2026年7月，1688联合相关机构推出UTP通用交易协议，把一笔B2B交易中的寻源、询盘、订购、支付、履约和争议处理等环节拆成可以标准化连接的能力。

1688当时还披露，平台已经有相当一部分采购需求由AI Agent发起。

这个变化对我来说很有意思，因为它开始把传统B2B里的部分工作重新分配给买家Agent和供应商Agent。

企业主体当然没有消失，合同、责任、资金和履约最终仍然落在企业身上。但企业之间原本需要大量人工参与的信息交换、供应商筛选、询价、条件确认，未来完全可能越来越多地由Agent完成。

所以我一直不太认为A2A会简单取代B2B或者B2C。

更可能的情况是，传统商业主体仍然存在，但在它们之间增加了一层新的决策和交易执行层。

支付宝最近的动作也很有代表性。

支付宝已经推出明确面向Agent的A2A交易和支付能力，同时也在推进基于HTTP 402 Payment Required的AI按量付费场景，让API、数字内容、算力等资源可以直接向调用它们的Agent发起收费请求。

目前这类能力仍然强调用户授权，并不是让AI无限制自主消费。

但这恰恰比较符合我对Decision Authority Economy的判断。

真正值得研究的问题并不是“AI什么时候彻底不需要人”，而是人会保留哪些决策权，又会把哪些决策权交给Agent。

A2A真正改变的，可能是商业入口

这也让我重新思考AI Visibility和Agentic Search之间的关系。

搜索引擎时代，企业关心排名。

社交媒体时代，企业关心曝光和分发。

生成式AI出现以后，企业开始关心一个新的问题：AI会不会提到我。

到了Agentic Search，这个问题会进一步变化。

企业不只是要被AI知道，还要进入Agent的候选集合，被认为是合格选项，并最终有机会被选择。

如果继续往交易层发展，还会多出最后一个问题：Agent能不能直接和你完成交易。

所以我现在更愿意把这条路径理解成：

Visibility → Eligibility → Selection → Transaction

AI Visibility解决的是能不能被机器发现和理解。

Agentic Search Optimization关注的是机器如何检索、验证、比较和选择实体。

Decision Authority Economy讨论的是，当这些选择越来越多由AI完成时，决策权如何重新分配。

而A2A Commerce，则是这种变化进一步进入交易和执行之后出现的结果。

这也是为什么我认为，企业未来的Agent-Ready程度会越来越重要。

一个品牌在人类消费者中可能有很强的认知，但如果Agent无法理解它的产品结构，无法确认价格和库存，也找不到足够可靠的第三方信息，甚至根本没有可以被机器调用的接口，那么它在Agent环境里仍然可能处于劣势。

未来企业面对的“客户”，未必总是一个正在浏览网页的人。

很多时候，最先接触企业的可能是代表这个人工作的Agent。

我也开始把这些问题放进真实的Agent环境里

除了理论研究，我最近也开始通过DeepSeek Harness生态里的Plugin去尝试AI Shopping相关的实验。

我现在更关心的不是做出一个完整的购物产品，而是观察一些非常基础的问题：Agent究竟如何发现一个商业服务，它如何理解商品信息，什么内容会影响它的选择，以及Plugin、Skill、MCP这类接口会不会逐渐成为新的商业入口。

当Agent已经可以调用商品、价格和服务信息之后，如果支付能力进一步进入同一个环境，那么今天的“推荐接口”是不是会慢慢演变成“交易接口”。

支付宝已经开始把DeepSeek Harness等Agent环境纳入自己的支付支持范围，这让这类实验有了更现实的基础。

这也是我现在研究AI Shopping和A2A Commerce时比较感兴趣的部分。

我并不想预测一个遥远的“机器人经济”，而是更想看清楚今天已经开始发生的变化：过去由人完成的一些环节，正在逐步交给Agent处理，包括信息发现、筛选比较、询价、下单、支付和后续履约。

这些变化看起来还很零散，但它们都涉及同一个问题：决策权和执行权到底会被交给机器多少。

我并不认为今天已经存在一个成熟的Agent-to-Agent经济。

现在很多所谓Agentic Commerce，本质上仍然是AI辅助购物。

人仍然设定目标，提供资金，也通常保留最终确认权。不同Agent、平台、商家系统和支付网络之间的互操作，也远没有真正解决。

所以把今天描述成“A2A市场已经形成”显然还太早。

但从研究角度看，这已经足够值得关注。

因为市场结构的变化往往不是突然发生的，而是先从一些具体环节开始。原本由人完成的信息查找、供应商筛选、价格比较、条件确认和交易执行，正在一点点被Agent接手。

Mastercard的机器支付、Google UCP、1688 UTP、支付宝的Agent支付，以及不断出现的Plugin、Skill和Agent生态，目前还属于不同体系，标准也远没有统一。

我现在更想继续观察两个问题。

第一，这些原本分散的能力会不会逐渐连接起来。

第二，企业会不会开始专门为Agent提供商品数据、价格、库存、身份验证、支付和履约接口。

如果这两件事持续发生，那么A2A Commerce就不再只是一个对未来市场的描述，而会开始变成企业今天需要面对的基础设施问题。

Agent to Agent（A2A）的电子商务，离我们还有多远

本文描写了agent to agent的电子商务时代来临前，行业在基础设施方面亟待解决的问题。

人工智能

架构设计

AI正从回答问题转向参与搜索、比较、选择和执行，推动决策权重新分配。2026年，Mastercard、Google、1688及支付宝等推出机器支付和通用交易协议，使Agent能完成询价、下单、支付等交易环节。企业需适应Agent-Ready的接口和标准化数据，以在A2A市场中保持竞争力。

聊天机器人

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