<Изображение fetchpriority="высокий" ширина = "400" высота="210" декодирование = «асинхронный» loading="жаждущий" size="(максимальная ширина: 1012 пикселей) 100vw, 1012 пикселей" src="https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=1012%2Cheight=531%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg" srcset="https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=400%2Cheight=210%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 400 Вт, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=400%2Cheight=210%2Cdpr=2%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 800 Вт, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=600%2Cheight=315%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 600 Вт, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=600%2Cheight=315%2Cdpr=2%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 1200w, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=800%2Cheight=420%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 800w, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=800%2Cheight=420%2Cdpr=2%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 1600w, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=1012%2Cheight=531%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 1012w, https://yoast.com/cdn-cgi/image/width=1012%2Cheight=531%2Cdpr=2%2Cfit=cover%2Cf=auto%2Cquality=75%2Conerror=redirect/app/uploads/2026/06/what_is_a_agentic_commerce.jpg 2024w" альт="" > <х2> <стр>Содержание

<ул>

<ли>Часто задаваемые вопросы: Что такое агентская торговля?

За последние несколько десятилетий торговля претерпела несколько серьезных изменений. То, что началось с локализованных физических магазинов, превратилось в онлайн-торговлю без границ.

С появлением ИИ считается, что торговля теперь может двигаться к другой трансформации: агентской торговле, где агенты ИИ помогают потребителям находить продукты, сравнивать варианты и даже совершать покупки от их имени.

<п>Но, несмотря на ажиотаж, многие вопросы остаются без ответа. Будут ли потребители доверять агентам искусственного интеллекта при принятии решений о покупке?63~ Добьются ли компании достаточной рентабельности инвестиций, чтобы оправдать затраты?63~ И решит ли автономный шоппинг реальную проблему или просто усложнит процесс покупки?63~

Тем не менее, технологии быстро развиваются. Представьте себе опыт покупок, в котором потребителям больше не придется переключаться между вкладками, сравнивать десятки товаров на разных сайтах или вручную исследовать каждую покупку. Вместо этого агенты ИИ понимают намерения, оценивают варианты, сравнивают цены и действуют в соответствии с заранее заданными правилами, помогая пользователям принимать решения о покупке. То, что когда-то казалось футуристическим, уже обретает форму.

<п>В этой статье мы рассмотрим, что такое агентская коммерция, как она работает, какие технологические разработки ее движут, а также некоторые проблемы, которые могут повлиять на ее будущее внедрение.

<ч2>Ключевые выводы

• Агентская торговля представляет собой сдвиг, при котором агенты ИИ помогают потребителям находить, сравнивать и покупать товары
• Агенты ИИ выполняют задачи в зависимости от намерений пользователя, упрощая процесс покупок и повышая эффективность
• Потребительский интерес растёт: более 60% планируют использовать искусственный интеллект в своих покупках к 2026 году
• Технологические разработки, такие как Протокол агентской коммерции (ACP) и Универсальный протокол коммерции (UCP), имеют решающее значение для обеспечения возможности агентской коммерции

<ли>Несмотря на свой потенциал, агентская торговля сталкивается с проблемами, связанными с доверием потребителей, безопасностью и необходимостью инвестиций в бизнес.

Что такое агентская торговля??

Проще говоря, агентская коммерция относится к торговой модели, в которой агенты ИИ принимают решения от имени клиентов.

Вместо того, чтобы вручную искать продукты, сравнивать варианты, фильтровать результаты и совершать покупки, пользователи могут положиться на агентов ИИ для выполнения этих задач на основе их намерений, предпочтений, ограничений и целей покупки.

<стр>Чтобы нарисовать более четкую и практичную картину, Алекс Мосс объясняет агентскую коммерцию здесь, на SEO Unplugged: Агентская коммерция с подкастом Алекса Мосса:

<п>Значит, всё взаимосвязано. <стр>Я мог бы буквально сказать своему агенту по телефону: «Иди, купи мне новые туфли к куртке, которую я купил на прошлой неделе», и все. <п>И он исчезнет. <п>Это поможет провести исследование. <стр>И, конечно, вы можете высказать свое мнение при одобрении части поездки.

По своей сути Agent Commerce работает как прокси-сервер для цифровых покупок. Люди определяют намерение или цель, в то время как агенты ИИ выполняют процесс за кулисами. Пока ИИ выполняет тяжелую работу, пользователи продолжают контролировать окончательный процесс принятия решений.

<сильный>Также читайте:Обеспечение непрерывной видимости с помощью агентного искусственного интеллекта для SEO

Агентская коммерция – следующий большой шаг в электронной коммерции

Концепция агентской торговли все еще может показаться футуристической, но изменения уже начались. Поведение потребителей, внедрение ИИ и отраслевые прогнозы указывают на будущее, в котором агенты ИИ станут активной частью процесса покупки.

Вот несколько цифр, иллюстрирующих, почему агентская торговля становится следующим большим достижением в электронной коммерции.

Потребители уже используют ИИ в процессе покупки

Потребители уже полагаются на инструменты на базе искусственного интеллекта для поиска продуктов и принятия решений о покупке. Согласно исследованию McKinsey &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp; Отчет компании: Более 70% пользователей поиска с помощью искусственного интеллекта задают вопросы о категориях, брендах, продуктах или услугах в начале последовательности.

Пример исследования TOFU для Клода

В том же отчете также было обнаружено, что почти 50% потребителей сегодня уже используют поиск на базе искусственного интеллекта. По мере того, как ИИ становится все более важной частью открытия новых продуктов, может произойти растущее нарушение традиционного поискового трафика. Фактически, исследование показывает, что компании могут со временем переместить 20-50% своего трафика от традиционного поискового опыта.

Это подчеркивает важный сдвиг: потребители больше не просто ищут; Они все чаще просят системы ИИ руководить их решениями..

Покупатели ожидают агентской торговли

<п>Потребительский интерес к покупкам с помощью искусственного интеллекта также быстро растет. В отчете 2025 года «Агентская коммерция: от лояльности к бренду к логике ботов» исследовалось, как покупатели относятся к агентам ИИ в розничной торговле.

В отчете показано, что более 60% покупателей планируют использовать искусственный интеллект в 2026 году. Результаты также показали значительные изменения в поведении: потребители все больше ценят удобство, скорость, цену и доверие, а не лояльность к платформе.



<п>Вместо поиска в отдельных приложениях розничных продавцов покупатели могут положиться на агентов искусственного интеллекта, которые могут сравнивать продукты на нескольких платформах, оценивать отзывы, определять лучшие предложения и более эффективно совершать покупки. Это меняет конкурентную среду: конкуренция между ритейлерами переходит к экосистемам открытий, управляемым искусственным интеллектом.

Аналитики прогнозируют взрывной рост торговли активными ингредиентами

Отраслевые аналитики также ожидают, что агентская торговля станет огромной экономической возможностью в ближайшие несколько лет. Другой отчет McKinsey предполагает, что агентская торговля может фундаментально изменить опыт покупок.

Основываясь на растущем внедрении инструментов обнаружения на основе искусственного интеллекта и повышении готовности торговцев, согласно оценкам отчета, К 2030 году только розничный рынок B2C США сможет раскрыть потенциал организованных продаж в размере от 900 до 1 триллиона долларов. В глобальном масштабе эта возможность может составить от 3 до 5 триллионов долларов.

Как работает агентская торговля?

По своей сути агентская коммерция сочетает в себе человеческие намерения и исполнение, управляемое искусственным интеллектом. Вместо того, чтобы вручную просматривать веб-сайты, сравнивать продукты и совершать покупки, пользователи могут делегировать большую часть процесса покупок агентам искусственного интеллекта. Эти агенты понимают цели, оценивают варианты, принимают решения в рамках определенных ограничений и даже выполняют транзакции от имени пользователей.

<п>Отличие от обычных помощников ИИ заключается в способности действовать. В то время как вспомогательные инструменты ИИ в основном предоставляют информацию или рекомендации, ИИ агентов может самостоятельно выполнять задачи на протяжении всего пути к покупке.

Также читайте: Каков путь пользователя в SEO?

<стр>Здесь вы можете шаг за шагом увидеть, как работает Agent Commerce:



<ч3>Шаг 1: Зафиксируйте намерение

Каждое торговое путешествие агента начинается с определенной цели. Вместо того, чтобы вводить короткие ключевые слова в строку поиска, пользователи взаимодействуют с ИИ-агентами в разговоре.

Например, покупатель может сказать:

• «Найди мне пару прочных кроссовок для бега стоимостью менее 150 долларов».

<ли>«Запаситесь продуктами для вегетарианского ужина».

• “Купи строгую рубашку в тон брюкам, которые я купил в прошлом месяце.”

На этом этапе ИИ-агент сосредотачивается на понимании целей, предпочтений, бюджета, ожиданий и ограничений пользователя. Если запрос кажется слишком широким, агент может задать дополнительные вопросы, чтобы прояснить намерения, прежде чем продолжить.

Шаг 2: Автономное выполнение команд и распознавание меток

Как только намерение становится ясным, ИИ-агент начинает выполнять задачу автономно. Вместо сканирования одного веб-сайта он одновременно сканирует несколько платформ электронной коммерции, торговых площадок, каталогов продуктов, обзоров, баз данных цен и систем инвентаризации.

<п>Именно здесь агентская торговля начинает менять традиционное открытие продуктов. Вместо отображения бесконечных страниц с товарами агент сужает наиболее подходящие варианты в зависимости от потребностей покупателя.

В то же время бренды с более структурированными данными о продуктах, точной информацией о товарных запасах, прозрачными ценами и машиночитаемым контентом с большей вероятностью будут обнаружены агентами ИИ.

Читайте: Таксономия SEO: как оптимизировать категории и теги <ч3>Шаг 3: Оценка и принятие решений

После сбора вариантов ИИ-агент начинает оценивать продукты и сравнивать компромиссы. Он может анализировать такие факторы, как

• Цены и скидки
• Характеристики изделия

<ли>Отзывы и рейтинги покупателей

• График доставки
• Политика возврата
• Доверие и репутация бренда

<стр>Вместо того, чтобы просто перечислять продукты, агент аргументирует варианты и объясняет, почему одни продукты лучше отвечают потребностям покупателя, чем другие.

Пользователи также могут уточнить процесс принятия решения, добавив такие условия, как:

• «Показывать только товары с бесплатным возвратом».

<ли> «Отдавайте предпочтение более быстрой доставке».

• «Исключить устаревшие продукты».

Это создает цикл обратной связи, в котором ИИ-агент постоянно улучшает свои рекомендации на основе предпочтений пользователя.

Шаг 4: Купить

<п>Как только покупатель одобрит продукт или установит предопределенные правила, агент ИИ может продолжить транзакцию. Используя API, протоколы торговли и безопасные платежные системы, агент может добавлять товары в корзину, применять скидки, подтверждать платежи и совершать покупки.

В некоторых случаях покупку можно совершить сразу. В других случаях агент ИИ может дождаться определенных условий, таких как: B. снижение цены, наличие на складе или более быстрые варианты доставки, прежде чем завершить транзакцию.

Даже когда ИИ берет на себя управление, пользователи сохраняют контроль через разрешения, настройки одобрения и лимиты расходов.

Шаг 5. Поддержка после покупки

<п>Роль агентов ИИ не заканчивается после оформления заказа. Агентская торговля также распространяется на опыт после покупки.

Агенты ИИ могут продолжать поддерживать пользователей через:

• Отслеживать доставку
• Управление возвратом или обменом
• Контроль возврата денег
• Отправка обновлений о доставке
• Повторяющийся заказ товаров
• Рекомендация дополнительных продуктов или аксессуаров

Это делает покупки постоянным и разумным занятием, а не разовой транзакцией.

<ч2>Технологические разработки <п>Агентская торговля не основана исключительно на моделях искусственного интеллекта. За кулисами это зависит от растущей экосистемы протоколов, фреймворков, API и платежных систем, которые помогают агентам ИИ безопасно и эффективно взаимодействовать с платформами цифровой коммерции.

Важная концепция разработки ИИ агента — это протокол контекста модели (MCP). В агентном ИИ MCP позволяет моделям ИИ подключаться к внешним системам, инструментам, базам данных и приложениям через стандартизированный уровень связи.

<п>Вместо создания отдельных интеграций для каждой модели ИИ и программной платформы MCP создает общую структуру, которая позволяет агентам ИИ получать доступ к информации и выполнять действия более согласованно. Думайте об этом как о создании общего рабочего языка между системами искусственного интеллекта и цифровыми инструментами, чтобы они могли работать вместе, не требуя каждый раз полностью индивидуальных подключений.

Поскольку агентская торговля продолжает развиваться как вариант использования агентского ИИ, в настоящее время появляются аналогичные протоколы, ориентированные на коммерцию, специально для закупочных экосистем. Эти протоколы помогают агентам ИИ понимать информацию о продуктах, общаться с продавцами, сравнивать уровни запасов и безопасно совершать транзакции от имени пользователей.

<стр>Вот некоторые ключевые разработки для поддержки агентской торговли:

Протокол агентской торговли (ACP)

Одним из наиболее важных разработок в этой области является протокол агентской коммерции (ACP), открытый стандарт, представленный Stripe в сотрудничестве с OpenAI.

<п>ACP разработан, чтобы помочь агентам искусственного интеллекта более естественно взаимодействовать с системами электронной коммерции, создавая стандартизированную структуру для обнаружения продуктов, оформления заказа и выполнения платежей. Проще говоря, он предоставляет инфраструктуру, которая позволяет агентам ИИ выходить за рамки простого рекомендации продуктов и фактически безопасно совершать покупки от имени пользователей.

Протокол все еще находится на ранней стадии разработки, но уже появляются первые реальные реализации. Например, пользователи ChatGPT в США уже могут покупать товары у продавцов Etsy непосредственно в чате, используя проверку на базе Stripe. Ожидается, что последует интеграция Shopify.

<п>Это важно, поскольку сигнализирует о переходе от распознавания на основе ИИ к транзакциям на основе ИИ, которые происходят внутри самих диалоговых интерфейсов. Вместо перенаправления пользователей между несколькими веб-сайтами и потоками оформления заказа, ACP стремится сделать весь процесс совершения покупок более простым и удобным для агентов.

Другим важным аспектом ACP является подход к открытым стандартам. Вместо того, чтобы создавать закрытую экосистему, привязанную к единой платформе, Stripe и OpenAI позиционируют ACP как структуру, которую разработчики, продавцы и платформы электронной коммерции могут использовать более широко по мере развития агентской коммерции.

<п>В будущем такие протоколы, как ACP, могут стать базовой инфраструктурой для покупок на основе искусственного интеллекта, особенно по мере того, как все больше компаний начнут оптимизировать свои каталоги продуктов, платежные системы и возможности оформления заказов для агентов искусственного интеллекта, а не только для пользователей-людей.

<стр>Также читайте: Улучшите UX страницы оформления заказа: Важные советы для интернет-магазинов

Универсальный коммерческий протокол (UCP)

Поскольку все больше и больше агентов искусственного интеллекта начинают совершать покупки, возникает новая проблема: как эти агенты могут взаимодействовать с тысячами розничных продавцов, торговых площадок, платежных провайдеров и сервисных платформ, не требуя индивидуальной интеграции для каждого?

Это проблема, которую должен решить Универсальный торговый протокол (UCP).

<п>UCP, запущенный Google, представляет собой открытый стандарт, предназначенный для создания общего языка для агентской торговли. Вместо создания отдельных соединений между каждым ИИ-агентом и каждой торговой платформой UCP предоставляет общую структуру, которая позволяет им более эффективно взаимодействовать на протяжении всего пути к покупке.



<п>Подумайте об этом так: если агентская торговля станет массовым явлением, миллионы агентов ИИ смогут исследовать продукты, проверять запасы, сравнивать цены, размещать заказы и управлять возвратами каждый день. Без стандартизированной структуры ритейлерам и платформам искусственного интеллекта пришлось бы создавать и поддерживать бесчисленное количество индивидуальных интеграций. UCP стремится устранить эту сложность, предоставляя всем участникам общий набор правил обмена коммерческой информацией.

Что делает UCP особенно интересным, так это его широкая сфера применения. В отличие от протоколов, ориентированных в первую очередь на покупки, UCP предназначен для поддержки всего жизненного цикла торговли, включая:

• Обнаружение продукта
• Сравнение товаров
• Покупка и оформление заказа
• Отслеживание заказов
• Возврат и поддержка после покупки

Google также разработал UCP для работы с другими новыми стандартами искусственного интеллекта, включая Agent2Agent (A2A), Agent Payments Protocol (AP2), и Model Context Protocol (MCP). Это позволяет компаниям внедрить агентскую коммерцию без необходимости полной замены существующих систем.

Инициатива уже пользуется значительной поддержкой со стороны промышленности. Google разработал UCP в сотрудничестве с крупными розничными компаниями, включая Shopify, Etsy, Wayfair, Target, и Walmart. Его также использовали такие компании, как Mastercard, Visa, Stripe, и American Express.

поддерживает



Платформы, поддерживающие Universal Commerce Protocol

Хотя агентская торговля все еще находится в зачаточном состоянии, UCP представляет собой важный шаг на пути к будущему, в котором ИИ-агенты, продавцы и поставщики платежей смогут работать в рамках единой экосистемы, а не на изолированных платформах. Во многих отношениях он обеспечивает базовую инфраструктуру, необходимую для масштабирования агентской торговли в цифровой экономике.

<ч3>Mastercard Agent Pay<п>В то время как такие протоколы, как ACP и UCP, ориентированы на коммуникацию и совместимость, Mastercard Agent Pay фокусируется на одной из наиболее важных проблем агентской торговли: доверии и безопасной обработке платежей.

Поскольку агенты ИИ могут находить продукты, сравнивать варианты и принимать решения о покупке, им также необходим безопасный способ совершать транзакции от имени пользователей. Mastercard Agent Pay была введена как раз для того, чтобы обеспечить необходимую инфраструктуру.

<п>Платформа предназначена для того, чтобы позволить агентам ИИ выполнять платежи, соблюдая при этом специальные разрешения, требования аутентификации и контроль расходов. Вместо предоставления системам искусственного интеллекта неограниченного доступа к платежным данным, Agent Pay фокусируется на создании проверенных, отслеживаемых и авторизованных потоков платежей для коммерции, управляемой агентами.

Одним из наиболее значительных событий стало сотрудничество с PayPal, интеграция Mastercard Agent Pay в инфраструктуру кошелька PayPal. Это позволяет агентам ИИ безопасно совершать транзакции от имени пользователей PayPal, сохраняя при этом механизмы безопасности и доверия, которые потребители уже ожидают от цифровых платежей.

<п>Это партнерство особенно важно, поскольку оно приближает агентскую торговлю к внедрению в реальном мире. Вместо того, чтобы существовать только в экспериментальных средах искусственного интеллекта, платежи, управляемые агентами, потенциально могут работать в гораздо более широкой экосистеме продавцов, потребителей и платежных сетей.

Вместе ACP, UCP и Agent Pay помогают заложить основу для агентской коммерции. В то время как ACP фокусируется на предоставлении агентам искусственного интеллекта возможности взаимодействовать с продавцами и совершать покупки, UCP создает общий язык, который позволяет агентам, розничным торговцам и платформам сотрудничать в любом масштабе. Agent Pay повышает уровень доверия, обеспечивая безопасные авторизованные платежи, делая покупки на основе искусственного интеллекта на шаг ближе к реальности.

Часто задаваемые вопросы: Что такое агентская торговля?

Каковы преимущества агентской коммерции для компаний и пользователей??

Агентская коммерция приносит пользу как предприятиям, так и потребителям, делая покупки более эффективными и персонализированными.

Для пользователей
Агенты с искусственным интеллектом могут сократить время на исследования, предоставлять индивидуальные рекомендации, отслеживать цены и автоматизировать рутинные покупки.

Для Business
Agentic Commerce может оптимизировать операции, улучшить персонализацию, автоматизировать повторяющиеся рабочие процессы, поддержать более быстрое принятие решений и помочь продуктам быстрее дойти до клиентов. В совокупности эти преимущества обеспечивают более удобный процесс совершения покупок и одновременно повышают операционную эффективность.

Является ли искусственный интеллект агента и агентская торговля одинаковыми?

Нет, они не одинаковы. Агентический ИИ — это базовая технология, которая позволяет системам ИИ понимать цели, принимать решения и выполнять задачи автономно. Агентская коммерция — это специфическое применение агентского ИИ в закупках и торговле. Другими словами, агентный ИИ является основой, а агентская торговля — одним из вариантов его реального использования.

В чем разница между традиционной торговлей и агентской торговлей??

В традиционной розничной торговле покупатель остается основным лицом, принимающим и исполняющим решения на протяжении всего пути к покупке. Даже когда ИИ существует, его роль в основном ограничивается рекомендацией продуктов или улучшением качества поиска. В агентской коммерции агенты ИИ активно участвуют в процессе покупки, исследуя продукты, сравнивая варианты и выполняя задачи от имени пользователей, руководствуясь заранее определенными целями и предпочтениями.

Можете ли вы рассказать нам о некоторых практических, реальных случаях использования агентской коммерции? Несколько компаний уже экспериментируют с агентской коммерцией. Например, Amazon представил функцию «Купи для меня». Функция, позволяющая агентам ИИ приобретать товары на сторонних сайтах, когда товары недоступны на Amazon.

Аналогичным образом, Google тестирует возможности покупок на базе искусственного интеллекта, которые могут отслеживать цены и автоматически покупать товары, когда они соответствуют индивидуальным условиям. Помимо потребительских закупок, компании также используют агентов искусственного интеллекта для мониторинга уровня запасов и автоматического повторного заказа расходных материалов, когда запасы заканчиваются.

Шпионская торговля по-прежнему сталкивается с важными вопросами

Хотя технологии, лежащие в основе агентской коммерции, быстро развиваются, их широкое распространение далеко не гарантировано. Многим потребителям может быть неудобно предоставлять агентам ИИ полномочия принимать решения о покупке или получать доступ к способам оплаты от их имени. Другие могут задаться вопросом, решает ли автономный шопинг реальную проблему или просто облегчает покупку большего количества вещей и чаще.

Компании сталкиваются с собственной неопределенностью. Поддержка агентской торговли может потребовать инвестиций в новые протоколы, структурированные данные, интеграцию и торговый опыт с поддержкой искусственного интеллекта. Принесут ли эти инвестиции измеримую отдачу, остается неясным, особенно учитывая, что принятие потребителями все еще находится в зачаточном состоянии.

Есть и более широкие проблемы, которые необходимо решить, включая безопасность, предотвращение мошенничества, предвзятость ИИ, зависимость от платформы и потенциальную потерю прямых связей между брендами и клиентами. Агентская коммерция может представлять собой новое захватывающее направление для цифровых покупок, но ее долгосрочный успех будет зависеть от того, сможет ли она создать ценность для потребителей, продавцов и более широкой экосистемы электронной коммерции, а не только для платформ искусственного интеллекта, которые ее поддерживают.