Агентическая коммерция (или Агентик Трейд) относится к экономической экосистеме, в которой автономное программное обеспечение искусственного интеллекта, известное как искусственный интеллект Агенты ИИ "они обладают полномочиями и техническими возможностями принимать решения о покупке и совершать финансовые операции от имени пользователя-человека или компании".
В этой модели потребитель перестает быть непосредственным оператором покупки (поиск, сравнение, клик на “buy”) и становится “manager”, делегируя задачу ИИ. Агент действует в рамках заранее установленных параметров (бюджет, предпочтения бренда, сроки) для решения потребности, таких как пополнение продуктов, бронирование поездок или переговорные услуги.
Центральная концепция: От “Human-to-Machine” к “Machine-to-Machine”
Традиционная электронная коммерция основана на интерфейсах, предназначенных для людей (цветные кнопки, привлекательные фотографии, эмоциональные триггеры) Агентическая коммерция отмечает переход к М2М (Машинно-машинная коммерция).
В этом сценарии покупательный агент (потребитель) ведет переговоры напрямую с торговым агентом (магазином) через API за миллисекунды, ища лучшее предложение на основе логических данных (цена, техническая спецификация, скорость доставки), игнорируя визуальную или эмоциональную привлекательность традиционный маркетинг.
Как это работает на практике
Цикл "Агентская торговля" обычно состоит из трех этапов:
- Мониторинг и триггер: Это может быть получено из данных IoT (умный холодильник, отмечающий, что молоко пропало) или прямой команды (“Забронируйте рейс в Лондон на следующей неделе по самой низкой цене”).
- Кураторство и решение: Агент анализирует тысячи вариантов в сети мгновенно Он пересекает запрос с историей пользователя (например: “ele предпочитает безлактозное молоко” или “ela избегает полетов с короткими остановками прерываний).
- Автономное исполнение: Агент выбирает лучший товар, заполняет данные о доставке, производит оплату с помощью интегрированного цифрового кошелька и уведомляет пользователя только после выполнения задачи.
Примеры применения
- Замена дома (умный дом): Датчики в кладовой обнаруживают низкий уровень хозяйственного мыла, и агент автоматически совершает покупку в супермаркете по лучшей цене дня.
- Путешествия и туризм: Агент получает команду “Planeje романтические выходные в горах с бюджетом R$ 2,000”.Он резервирует отель, транспорт и ужин, согласовывая даты с расписанием пары.
- Переговоры об услугах: Финансовый агент отслеживает учетные записи подписки (интернет, потоковая передача, страхование) и автоматически связывается с поставщиками, чтобы пересмотреть более низкие тарифы или отменить неиспользуемые услуги.
Сравнительный: традиционная электронная коммерция против агентной коммерции
| Характерный | Традиционная электронная коммерция | Агентическая коммерция |
| Кто покупает | Человека | Агент ИИ (Программное обеспечение) |
| Фактор решения | Эмоции, Бренд, Визуальный, Цена | Данные, эффективность, затраты и выгоды |
| Интерфейс | Сайты, приложения, визуальные витрины | API, код, структурированные данные |
| Путешествие | Поиск и сравнение и оформление заказа | Потребность (нулевое трение) |
| Маркетинг | Визуальное убеждение и копирайтинг | Оптимизация и доступность данных |
Влияние на бренды: “Маркетинг для машин”
Рост Agentic Commerce создает беспрецедентную проблему для бизнеса: как продать роботу?
Поскольку агенты ИИ не подвержены влиянию красивой упаковки или цифровых влиятельных лиц, брендам необходимо будет сосредоточиться на
- Доступность данных: Убедитесь, что информация о продукте доступна для чтения AI (семантическая сеть).
- Реальная конкурентоспособность: Цена и технические характеристики будут иметь больший вес, чем цена Брендинг эмоциональный.
- Цифровая репутация: Оценки и отзывы это будут важные данные, которые агент будет использовать для проверки качества продукта.
Абстрактный
Продовольственный талон (Vale-Alimentação, VA) Агентическая коммерция он представляет собой трансформацию потребителя в “ потребителе ”supervisor.It является конечной эволюцией удобства, где технология снимает когнитивную нагрузку с процедуры покупок, позволяя людям сосредоточиться на потреблении продукта, а не на процессе его приобретения.
