Полный обзор бизнеса интеллектуальных систем: архитектура, тенденции и пути реализации

Искусственный интеллект кардинально меняет основы бизнес-мир. Мы находимся на поворотном моменте, когда агенты трансформируются из обычных инструментов в автономные интеллектуальные агенты. С конца 2024 года такие интернет-гиганты, как Paypal, Visa, Mastercard, Stripe, Amazon, начнут активно развивать "агентский бизнес" и "агентские платежи". Массовое применение интерфейсов агентов кардинально изменит 30-летнюю бизнес-логику и производственные отношения, основанные на традиционном графическом пользовательском интерфейсе. На этой основе традиционная логика электронной коммерции, рекламного маркетинга и финансовых расчетов будет полностью переписана, и даже могут появиться новые категории: Agentic Commerce (Intelligence Commerce).

Эта революция в области коммерции на основе интеллектов не сводится лишь к простому интеллектуальному расширению "e-commerce". Эта статья нацелена на то, чтобы предоставить читателям панорамный обзор коммерции на основе интеллектов, систематически проанализировав ее технологическую структуру и пути, разобрав коммерческую инновационность этой революции, а также обсудить основные трудности, с которыми она столкнется в процессе окончательной реализации, в конечном итоге аргументируя, почему криптовалюты могут стать ее незаменимой базовой инфраструктурой.

1. Что такое агентная коммерция?

Agentic Commerce – это бизнес-модель, управляемая ИИ-агентами, которые могут представлять пользователей в выполнении различных задач, включая поиск продуктов, сравнение вариантов, предоставление рекомендаций и завершение покупок. Эти ИИ-агенты могут взаимодействовать с платформами электронной коммерции, обрабатывать транзакции и управлять всем процессом покупок, с целью сделать опыт покупок более персонализированным, безопасным и удобным. Функция "Buy for Me" на одной из платформ электронной коммерции и инструмент "Operator" одной ИИ-компании являются наиболее известными примерами.

На данный момент Agentic Commerce все еще является новой областью, и открытых бизнесов или коммерческих данных не так много. Согласно отчету одной консалтинговой компании за 2024 год, в настоящее время менее 1% компаний или продавцов в сфере электронной коммерции внедрили agentic ai в свой бизнес или услуги, однако рынок проявляет большой интерес к этой технологии. Согласно статистическому опросу в области электронной коммерции за 2025 год, 90% компаний электронной коммерции готовы изучить, как интегрировать agentic ai в свой бизнес.

1.1 Роль человека-пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", ключевой этап бизнес-решений был перенесен с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений"

Традиционная онлайн-покупка похожа на прогулку по тщательно спроектированному виртуальному супермаркету: потребители лично просматривают полки, сравнивают товары и в конечном итоге оплачивают покупки, весь процесс сосредоточен на "активном исследовании". Цель оптимизации для продавцов состоит в том, чтобы сделать этот процесс максимально плавным, уменьшая любые колебания пользователей с помощью красивого интерфейса, точных рекомендаций и быстрой оплаты.

Теперь представьте себе новый мир Agentic Commerce (умной коммерции): вам не нужно просматривать сайты электронной коммерции по одному, сравнивать соотношение цены и качества или вручную оформлять заказ, достаточно сказать своему AI-ассистенту неясную команду, например: "Помоги мне купить пару кроссовок для бега". AI немедленно включается, ищет бесчисленное количество продавцов, отбирает продукты, анализирует цены, отзывы и логистику, даже учитывает экологичность цепочки поставок. На протяжении всего процесса вы, возможно, ни разу не коснётесь экрана и не введёте ни одного пароля.

Ключевое изменение заключается в том, что роль пользователя изменилась с "исполнителя" на "доверителя", а ядро коммерческого поведения обновилось с "потока кликов" (Click stream) на "поток намерений" (Intent stream). Потребление больше не является серией дискретных выборов, а представляет собой общее уполномочивание конечной цели (человеческий пользователь может прямо сказать AI-помощнику: "Я хочу заново оформить свой дом в средиземноморском стиле, помоги мне выбрать материалы").

Когда бизнес-решения переходят с "страницы оформления заказа" на "уровень намерений", существующая бизнес-система столкнется с лавинообразным ударом. От маркетинга до стратегий роста пользователей, вся традиционная логика электронной коммерции, основанная на анализе человеческого поведения на протяжении десятилетий, теперь подрывается рациональным решением ИИ-агентов:

• A/B тестирование: ИИ может за миллисекунды сравнить десятки вариантов, что делает тестирование цвета иконки кнопки на протяжении двух недель для повышения конверсии совершенно бессмысленным.

• Персонализированные рекомендации: Все существующие алгоритмы рекомендаций, основанные на истории просмотра человека, больше не действуют, модель рекомендаций необходимо реконструировать на основе логики принятия решений ИИ.

• Восстановление корзины: В AI-решениях не будет таких человеческих "колебаний" и "отказов" из-за различных переживаний или других субъективных или объективных причин, уровень отказа от корзины и различные соответствующие стратегии оптимизации станут историей (в настоящее время средний уровень отказа от корзины в мире составляет 70%)

Традиционный маркетинг полагается на "экономику внимания": красивые изображения, трогательные видеорекламы, красные кнопки "ограниченная распродажа" — все эти стратегии, направленные на провокацию импульсивного потребления, скрывают в себе замысел продавцов, основанный на психологии поведения человека. В отличие от этого, ИИ не подвержен импульсам, он является абсолютно рациональным агентом принятия решений, он сосредоточен только на четкости данных, возвращаемых API, и полноте параметров; он безжалостно сравнивает характеристики продуктов, исторические цены, сроки доставки, отзывы пользователей и даже углеродный след цепочки поставок, и больше не будет "завоевывать разум пользователя".

Будущее маркетинга Agentic Commerce больше не заключается в создании привлекательной рекламы, а в создании "машиночитаемого доверительного резюме", "Product-Agent Fit" заменит "Product-Market Fit". Способность вашего продукта быть легко индексируемым, понимаемым и рекомендованным в основной экосистеме ИИ-агентов (таких как серверы MCP, протокол A2A) определит его выживание на рынке.

Однако перед тем как агент быстро начнет принимать решения по поручению человека и "вырабатывать намерение" стремительно двигаться к конечной цели: "завершение коммерческой сделки", агент наткнется на жесткую стену и остановится — традиционную платежную систему.

2. Смертельная несовместимость: почему традиционная финансовая система является тормозом для агентной торговли

Интеллектуальные системы могут идеально собирать информацию, анализировать и принимать решения, но когда они доходят до последнего этапа бизнес-замыкания, они сталкиваются с жесткой стеной, которой является финансовая платежная система, полностью разработанная для человека, которую мы создавали на протяжении десятилетий.

Вся современная система платежей и управления рисками по своей сути является "антиавтоматизированной системой". Её основная философия дизайна заключается в том, что автоматизация равна мошенничеству.

Подумайте о каждом этапе нашего текущего процесса платежей:

• Графическая проверка (CAPTCHA): вопрос, который трудно распознать машине, чтобы доказать, что вы "человек".

• SMS-код/двухфакторная аутентификация (2FA): предположим, у вас есть физическое устройство, способное получать SMS, и вы можете вручную вводить код. Это действие крайне затруднительно для программы.

• 3D безопасная аутентификация: она принудительно перенаправляет на новую банковскую страницу, требуя ввести отдельный код транзакции, что полностью прерывает любые автоматизированные процессы.

• Анализ поведения в риск-менеджменте: Продвинутые системы риск-менеджмента могут даже анализировать траекторию движения вашей мыши, скорость набора текста, отпечатки устройств и другие "человеческие характеристики", чтобы определить подлинность сделки.

Все эти "меры безопасности" в эпоху Агентной Коммерции превратились в "оковы": различные вопросы, эквивалентные "Ты человек?", препятствуют нашим отправленным автономным агентам.

Таким образом, будущее платежей больше не является "страницей оформления заказа (Checkout Page))", а должно стать "протоколом (Protocol()". Это революция в области доверия и механизмов авторизации. Нам нужна совершенно новая система цифровых удостоверений, которая позволит пользователям безопасно выдавать своему ИИ-агенту "программируемые полномочия" с четкими ограничениями по объему, срокам и сумме.

Agentic Payment относится к этому набору протоколов, он является этапом окончательной расчетной оплаты в Agentic Commerce, AI-агенты используют безопасные и эффективные методы (например, токенизированные удостоверения), чтобы выполнять транзакции от имени пользователей. Это обеспечивает бесшовный и безопасный процесс оплаты, обычно с ограничениями и контролем, установленными пользователями, для поддержания доверия и безопасности. "Agentic Tokens" от одного из крупных платежных гигантов поддерживают AI-агентов в выполнении подписок и регулярных платежей, инструмент Agent Toolkit от одной платежной платформы помогает AI-агентам обрабатывать процесс оплаты, другие платежные компании имеют аналогичные инструменты. Недавний эксперимент одной платежной компании с одной AI-компанией — это сочетание этих двух, пользователи могут использовать эту AI-компанию в качестве интерфейса, чтобы напрямую давать команды, которые предлагают всесторонние рекомендации по декорированию вашего нового дома и предоставляют конкретные продукты. Когда пользователи подтверждают, что это подходящий для них вариант, агент напрямую использует настроенную платежной компанией бэкенд для агентских платежей для завершения автоматизированной расчетной оплаты и доставки.

Причина, по которой платежные гиганты стремятся запустить соответствующие платежные решения, адаптированные к Agentic Commerce, заключается в том, что они все ставят на карту, кто станет законодателем правил игры для следующего поколения "машинно-родных" платежных протоколов. Это ставка на управление основной инфраструктурой будущего коммерческого мира, а конечной целью этой трансформации является возвращение платежей к их сути - бесшовному движению ценности.

3. Каковы конкретные вызовы при создании финансовой инфраструктуры, поддерживающей гладкий опыт для Agentic Commerce? Как это сделать?

3.1 Основные вызовы: доверие, намерение и автоматизация (Trust, Intent and Automation)

Проблема создания системы Agentic Payment заключается не просто в технической реализации, а в решении фундаментальной задачи, возникающей из перехода парадигмы.

1. "Кто может сделать": от аутентификации традиционных платежей (Authentication)) до вызова агентной коммерции (Agentic Commerce) авторизации (Authorization().

В области платежей, говоря о конечных пользователях, мы обычно обращаем внимание на аутентификацию, а не на авторизацию. Если вы нажимаете "Купить" на сайте электронной коммерции, вы явно даете авторизацию, и с этим трудно спорить (потому что вы ввели информацию о кредитной карте и явно нажали кнопку), поэтому основа традиционных платежей построена вокруг "идентификации человека", и его основным вопросом является: "Как я могу подтвердить, что оператор — это именно вы?" --------- то есть аутентификация.

Но в будущем, в эпоху коммерции, управляемой интеллектуальными агентами, в области платежей произойдут важные изменения: авторизация становится ключевым элементом процесса платежей, и этот вопрос об авторизации сейчас кажется более сложным и интересным, потому что команды на авторизацию от пользователей не так очевидны, как в традиционном сценарии электронной коммерции «нажать кнопку для покупки». Еще один сложный момент: когда отправляется запрос на платеж, кому мы на самом деле даем авторизацию? Человеческому пользователю, интеллектуальному агенту или компании, разработавшей интеллектуального агента?

В текущих сценариях оплаты с использованием智能体 мы сталкиваемся с вопросом авторизации:

• Идентичность призрака: Кто должен быть "запросчиком сделки" - конечный человеческий пользователь, модель ИИ, разработчик приложений для агентов или сервер, на котором он работает? У нас нет набора проверяемых стандартов идентификации для "машин", что может привести к тому, что каждая стадия станет уязвимостью безопасности.

• Границы полномочий: как безопасно делегировать финансовые полномочия ИИ? Как точно определить и строго соблюдать границы полномочий (сумма, время, продавец), а также как гарантировать, что сами полномочия не будут подделаны или misused, также является новой задачей.

• Ответственность: Когда искусственный агент ошибается или используется злонамеренно, вопрос о том, кто несет ответственность за убытки, является очень сложным. Неопределенность в ответственности является крупнейшим препятствием для широкомасштабного применения.

2. "Что делать": разрыв в верификации намерений (The Intent Verification Gap)

Проблема верификации намерений на самом деле является производной от проблемы авторизации, и естественное противоречие между вероятностной природой LLM и требованиями финансовой определенности. Хотя платежный уровень не может исправить "галлюцинации" ИИ, хорошо спроектированная финансовая система должна преодолеть разрыв между выводами ИИ и истинными намерениями пользователя.

• От команды к намерению: традиционные платежные системы обрабатывают "платежную команду" (Заплатить 50 долларов Мерчанту X), предполагая, что эта команда абсолютно точна. В то время как агентские платежи должны обрабатывать "намерение сделки" ("Помогите мне купить чашку овсяного латте среднего размера"). Платежная система должна иметь возможность проверять окончательную платежную команду с первоначальным намерением на естественном языке.

• Ограничения поведения ИИ: нам не нужна платежная система, способная понять мысли ИИ, а система с мощными "барьерами". Она может ограничивать поведение ИИ с помощью структурированных данных, строгих правил на уровне API и даже логики смарт-контрактов, чтобы гарантировать, что результаты выполнения находятся в контроле пользователя.