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报告概述

本报告旨在为零售商提供关于代理商务（agentic commerce）的战略性SWOT评估。代理商务是指由AI购物代理自主搜索、比较、决策并完成购买的新零售模式，被视为自电子商务兴起以来最重大的转变。报告涵盖了代理商务的市场规模预测、三大主导模型（B2A、A2C、A2A）、以及详细的SWOT分析——分别评估其内部优势与劣势、外部机会与威胁。通过24项关键考量，报告为零售商提供了从被动店面转向主动参与代理经济的行动路线图。该方法基于对大型零售客户和金融科技公司的深入访谈，结合二次研究，旨在帮助高管做出明智投资、定义产品路线图并制定风险缓解计划。

报告的核心结论

代理商务将重塑零售客户旅程，转向意图驱动的委托模式。

报告指出，AI代理将成为消费者与零售生态系统的主要接口，而非零售商自有网站或应用。客户将向AI代理简述需求（如“我需要一件婚礼衬衫”），由代理自动完成搜索、比较、决策和支付。这一转变将改变需求产生和引导的方式，使零售商从被动店面变为代理经济的积极参与者。

到2030年，全球零售电商中15%-25%的交易将通过AI代理完成。

EDC估计，代理商务的全球机会到2030年约为29亿美元。消费者采用率已显著增长，超过39%的购物者已在用AI代理进行购买，流量在2025年黑色星期五期间激增805%。不同代际和地区的采用速度存在差异，但所有地区到2030年代理商务占电商份额至少达26%。

零售商必须优先实现互操作性和信任，以在代理经济中竞争。

报告强调，从基于网页的“拉”模式向代理主导的“推”模式的过渡不仅是技术升级，更是客户旅程的全面重新设计。零售商需优先处理24项关键考量，从API优化和产品数据结构化开始，中期投资于可审计日志和“了解你的代理”（KYA）合规，以建立竞争优势。

代理商务将碎片化零售，首先在决策摩擦高的品类中扩展。

消费者对AI代理的使用意愿因品类而异：科技/消费电子（54%）、家居用品、健康/补充剂等品类采用率最高，而食品、饮料和玩具等习惯性、低风险品类采用率较低。AI代理更可能在高决策摩擦领域充当自主买家，在日常零售中充当发现助手。

零售商面临品牌稀释、可发现性风险和信任透明度等关键弱点。

当AI代理成为顾客关系的调解者时，传统的品牌故事讲述被原始数据取代，竞争从情感共鸣转向算法‘证明’。零售商必须将其价值主张从视觉说服转变为数据驱动的权威，确保对AI代理‘可读’且‘可信’，否则将面临品牌稀释和可发现性丧失的风险。

报告回答的关键问题

什么是代理商务（Agentic Commerce）？

代理商务是指使用AI“购物代理”代表客户自主搜索、比较、决策并完成购买（包括售后任务）的零售模式。客户设定参数后，代理成为零售生态的主要接口，而非零售商自有网站或应用。它包含三种模型：消费者代理（B2A，商家与消费者AI代理互动）、商家代理（A2C，零售商自有AI代理直接服务消费者）和代理间交易（A2A，双方代理自主协商完成交易）。

代理商务对零售商的主要优势有哪些？

报告列出五大优势：个性化参与（代理基于用户历史和语境提供超个性化推荐）、运营效率（减少人工干预，实现一次正确的决策）、成本控制（自主库存再平衡和动态定价削减浪费）、优化结账与支付（减少弃购，智能选择支付方式）以及消费者采用（已有显著增长，预计2030年占电商15%-25%）。这些优势共同提升转化率并降低运营成本。

零售商如何应对代理商务中的品牌稀释风险？

当AI代理基于逻辑而非情感做决策时，品牌故事和视觉营销失效。报告建议零售商：设计对消费者更切实的忠诚度福利（如提前访问、定制套餐），通过API开放忠诚度状态和奖励余额，使AI代理能在决策中考虑这些因素；同时部署自有品牌代理，直接在代理平台上代表品牌进行推荐，确保消息传递和定位不被算法淹没。

代理商务面临哪些主要威胁？

报告识别出七大威胁：欺诈者利用新攻击渠道、客户直接关系削弱、对第三方平台依赖、责任与争议模糊、利润率侵蚀、客户数据可见性丧失以及冲动购买减少。其中，责任不明确和平台依赖最为紧迫，因为现有框架不适用于代理驱动的交易，且零售商可能沦为大型AI平台的商品化节点。

报告中的代表性数据

约29.168亿美元

2030年代理商务市场规模

2030年，Edgar, Dunn & Company预测，到2030年全球通过AI代理完成的零售销售额将达到约29亿美元，占全球电商总额的15%-25%（各区域至少26%）。

39%

消费者AI代理采用率

2025年末，根据Salesforce数据，超过39%的消费者已使用AI代理进行购物。Adobe研究显示，2025年黑色星期五期间，AI代理带来的零售流量同比增长805%。

约8亿

ChatGPT每周活跃用户数

2025年末，报告引用ChatGPT的用户增长作为AI工具快速采用的佐证：从2022年底的概念验证到2025年底，ChatGPT每周活跃用户约8亿，表明消费者对AI的接受度正在迅速提升，为代理商务的采用奠定了基础。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 代理商务的背景介绍：定义、演进和零售中的三大模型（B2A、A2C、A2A），帮助读者理解代理商务如何从实验走向主流，以及不同模型对零售商的意义。
  • 代理商务市场规模详细测算：按代际（Alpha、Z、千禧、X、婴儿潮）和全球五大区域（北美、欧洲、亚太、拉美、中东非洲）分解的电商代理交易量预测，包含方法论和增长假设。
  • 完整的SWOT分析矩阵：内部优势（5项）与劣势（6项）、外部机会（6项）与威胁（7项），每项均有详细阐述、对零售商的影响、实际应用案例和明确的行动号召。
  • 按时间优先级排序的行动路线图：将24项关键考量分为“现在”（未来12个月）、“下一步”（12-18个月）和“以后”（18-24个月），指导零售商分阶段建立代理商务能力。
  • 消费者代际分析：针对Gen Alpha到Baby Boomer的5代消费者，分别描述其代理商务使用特征、年龄分布和支出权重，帮助零售商量化不同客群的机遇。
  • 各品类AI采用倾向分析：科技/消费电子、家居、时尚、健康等细分市场的消费者AI使用意愿百分比，以及代理商务在不同品类中的差异化扩展路径。
  • 支付与结账优化深度研究：包括Stripe的共享支付令牌（SPTs）、Mastercard Agent Pay、Agent Payments Protocol（AP2）等支付协议，以及如何通过API暴露、令牌支持和协议合规实现代理驱动的无缝结账。
  • 欺诈与责任框架讨论：新攻击渠道（如假冒代理、提示注入）、责任模糊的应对策略，以及“了解你的代理”（KYA）合规和可审计决策日志的实施建议。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

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