引言

“电商”（E-commerce）作为一个合成词汇，代表的是数字技术对传统零售业的改造，它不仅开拓了逾 6 万亿美元的全球增量市场，更系统性地重塑了社会的生产逻辑、经营模式与消费行为。然而近年来电商的发展似乎遇到瓶颈。以电商渗透率最高的中国市场为例，其渗透率在 2023 年触及 27.6% 的高位后，小幅修正至 26.1%；英、法、德、韩等国亦在 2020 年疫情脉冲式增长后出现阶段性回落。尽管美、日等国仍保持增长态势，但增速已显著放缓且渗透率绝对值偏低。全球电商市场规模的年均增速已从 2015-2021 年间的 21% 高位，回落至 2022-2025 年间的 8% 左右，这一趋势显示出，现行业态下，电商已经进入边际增长递减期。

在 AI 电商的演化中，两种核心模式逐渐清晰：一是以 OpenAI、微软、谷歌为代表的“猎人模式”（Hunter），通过外部AI智能体（Agent）跨平台调取电商能力；二是以亚马逊、淘宝为代表的“农夫模式”（Farmer），依托平台内生数据与供应链优势自建 AI 智能体，深耕存量生态的体验闭环。本文将剖析两种模式在流量入口、数据闭环及供应链协同上的差异，以此阐明从电商（E-commerce）到智能体电商（Agent Commerce）跃迁的规律，并尝试推演智能体电商时代下的商业协同新逻辑。

一、Farmer模式：电商平台的自我改良

相比于Hunter模式，Farmer模式对传统电商的改变算相对温和。以亚马逊的Rufus为例，Rufus直接嵌入在亚马逊网页（顶部tab1和浮动对话框）和app中（常驻底tab最右）最显眼位置，与内部数据深度打通。对于用户来说，Rufus像是一个超级导购，在用户的“发现与咨询”环节起重要作用。

Rufus区别于传统搜推的核心功能：对复杂自然语言的理解。Rufus通过理解用户复杂的自然语言（包括文字和图片），捕捉显性和隐性的限制条件（预算、场景、痛点、偏好），结合用户个性化信息和浏览和购买记录，从亿级商品池中挑选出最匹配的几个。除此之外，Rufus还可以进行主动商品对比、追踪价格下单等工作。从复杂需求理解到商品高效率匹配到完成下单，一套完整流程都可以在Rufus内实现。截至 2025 年底，Rufus 已积累 2.5 亿活跃用户（亚马逊整体约3.2亿），使用Rufus的用户下单可能性比不使用的顾客高 60%。

Rufus的主要问题在于：用户依然缺乏站内种草心智以及与现有商业化模式的冲突。第一，现在用户的购物决策链路是“站外种草、站内拔草”。Rufus虽然可以理解用户自然语言，并承接部分复杂需求，但短期内很难改变用户的站外种草心智。第二，货架电商的主要盈利模式是“广告+佣金”，而Rufus这类AI智能体，依照相关性给用户推荐产品，这就影响了广告投放的效率，降低了商家继续投资的意愿。对于以第三方卖家服务（3P）为主的平台来说，站内广告投放的营收占比更高，AI的冲击更大。为了增加用户粘性，Rufus对于加入广告还非常克制，即便未来增加广告，展示面积也有限。

目前看来，Rufus对亚马逊的成交和利润增量贡献还比较有限。官方表示，2025年Rufus贡献的增量GMV将达到 100 亿美元/年，占全站GMV的比重约为1.25%。2025 年 Rufus 预计为亚马逊贡献约 7 亿美元的营业利润，占比约1%～2%。

二、Hunter模式：模型企业对电商的新探索

如果说Farmer模式还是在电商内部做改良，Hunter模式则是在外部做全新的探索。在这种模式下，外部智能体成为用户消费的“前置大脑”，它不仅是全新的流量入口，更能理解用户的模糊意图，并将其拆解为一系列具体的商品或服务组合，这些经过拆解的购买任务再被分发给不同的电商平台进行履约与售后。

（一）Hunter模式带来的消费增量

已有反馈显示，Hunter模式可以带来转化率的显著提升和流量的快速增长：微软的内测数据显示，使用Copilot的用户在互动30分钟内的购买量比未使用者多出53%。Etsy电商的首席增长官表示表明，通过 ChatGPT 购买的消费者表现出比通过传统搜索引流的消费者有更高的购买意图，转化率表现优异。Etsy财报显示，来自 ChatGPT 的全球入站流量份额从一年前的1% 飙升至 21%。

（二）Hunter模式遇到的平台壁垒

尽管 Hunter 模式展现了增量潜力，但在实际推进中，这种模式会面临电商平台的抵触，像Amazon就拒绝接入外部智能体，更通过法律诉讼明确反对Perplexity的非授权访问。

首先，智能体高效推荐可能影响平台广告收费。外部智能体提高了匹配效率，可能减少商家的广告投放环节，从而影响平台的广告收入。对于平台而言，自营电商对广告的倚重少，但广告是三方电商重要的收入来源，对于接入智能体自然有顾虑。

其次，智能体可能让平台入口流失。在软件产业中，当智能体通过底层协议直接调取功能时，原本拥有独立定价权的软件正趋于“隐形化”并蜕变为 API 服务商。参考 AI 智能体 在通用软件领域带来的冲击，电商平台也会顾虑“入口流失”风险。如果用户的购物意愿能够直接在外部智能体的对话框中得到完整闭环，那么电商平台将彻底失去对用户心智和交互界面的控制权。担心自己失去品牌认知，只是智能体身后的“履约工厂”或“后端仓库”。

三、智能体与电商平台的协同合作

虽然当前 Hunter 与 Farmer 之间存在壁垒，但协作的核心逻辑在于如何协同创造更大的市场增量。我们可以通过国内外两种不同的演进路径来观察这种协同的可能性：

（一） Google模式：基于开放协议的分工深化

在海外市场，垂直搜索（Vertical Search）一直是电商行业的主流生态。除了亚马逊等大型平台，还存在众多商家自建独立站，天然依赖Google、Meta等外部渠道引流，电商平台默认对搜索引擎开放接口，形成了清晰的价值分配：搜索引擎通过精准引流赚取广告费，电商平台则深耕转化与履约赚取交易佣金。谷歌提出的通用商业协议（UCP）正是这一逻辑在 AI 时代的延伸。在该框架下，谷歌定义了 A2A（Agent to Agent）通信标准，允许外部助手直接嵌套电商平台的“商户智能体”（Business Agent）。用户无需跳出交互界面，即可直接与平台的 AI 助手对话，获得原生级别的购物体验。这种模式既发挥了 Farmer 模式对垂直品类的专业理解力，也巩固了 Hunter 模式作为流量入口的地位。目前，Google 与零售巨头沃尔玛（Walmart）、长尾电商平台 Etsy 等已达成深入合作。

（二） 国内模式：基于意图对接的增量创造

（三） 不可忽视的产业链共赢

无论采取何种协作模式，Agent Commerce的演进都不应仅局限于智能体与平台之间的博弈，而应回归到商业本质：保障并提升产业链条上商家与制造和服务厂商的切身利益。

其一，保护商家的私域主权与品牌溢价深度协作必须建立在安全合规的基础之上。合作必须遵循严格的底层协议，杜绝类似通过模拟用户操作“入侵”平台的越权行为，确保商家的经营数据和用户资产不被非法截流。智能体在拆解需求时，应尊重商家的品牌独立性，避免将所有商品“同质化”为单纯的参数对比，从而保护制造厂商长期积累的品牌溢价。

其二，降低决策成本，提升服务消费渗透相比标准化程度高的实物商品，服务消费（如旅游规划、医疗教育、家政维修）具有更高的决策门槛和履约非标性。AI 智能体的核心价值在于能将用户模糊诉求转化为结构化的任务清单，显著降低消费者的筛选与决策成本。这种能力的提升不仅能为服务提供商带来更精准的客流，还能通过预先的意图匹配减少履约环节的沟通损耗。

结语

回顾过去三十年，（Electric Commerce）曾是上一轮互联网革命中最先锋的产业。它打破了地理限制并加速了全球贸易，大幅拉动了物流与支付的数字化进程，同时使制造业能够直接响应消费需求，创造出“小单快返”等灵活生产模式。然而在近二十年中，货架电商业态并未发生根本性改变，内容电商增加了流量入口，但其本质仍是基于感性激发的营销。电商行业在近期并未带来用户体验的革命提升，未能拉升服务消费线上化比例。受此影响，全球电商占社零总额的比例在触及高位后开始趋于平滞。

当前智能体电商（Agent Commerce）的出现，标志着行业正处于决定性的商业质变点。根据摩根士丹利的测算，未来五年内，由人工智能驱动的电商市场规模预计将达到 3 万亿至 5 万亿美元的量级。预计到 2030 年，约 50% 的用户将养成通过AI智能体购物的习惯，且 25% 的消费决策将由智能体自主完成。

这场变革的本质是电商行业从被动响应需求向主动理解意图演进，其核心价值在于将用户从筛选与决策流程中解放出来，不仅适用于实物交易，更将深层触达旅游规划、医疗教育、家政维修等高门槛的服务消费领域。衡量Agent Commerce成功与否的标尺，不应仅是GMV增长，更应包括：用户体验是否得到代际提升、技术红利是否大幅转化、高价值服务是否真正实现线上化渗透，以及生态内各参与方能否在新分工中获得合理回报。

附录：

传统电商搜索 vs Farmer vs Hunter

几类Hunter模式的对比