代理式人工智能（Agentic AI）与互联网及电子商务前景研究

摘要： 本报告探讨了代理式人工智能（Agentic AI）如何将互联网从“信息检索驱动”转向“任务执行驱动”，重点分析了这一演进对搜索、数字广告、电子商务及相关平台商业模式的结构性影响。

行业主线：

1. Agentic AI 的演进：AI 将从第一代仅能提供答案和总结的 AI 助手，进化为能够独立规划、决策并执行多步复杂工作流（如购买产品、预订旅行）的代理系统。
2. 商业模式重构：数字广告的变现逻辑将从传统的基于曝光和点击的模式，转向基于结果的“赞助行动”或“佣金分成”模式，经济价值将向控制决策引擎的平台转移。
3. 基础设施之争：Google 的通用商业协议（UCP）与 OpenAI 的代理商业协议（ACP）正竞争成为连接商家、支付系统与 AI 代理的标准化基础设施层。

关键变化与分歧：

1. 用户路径压缩：传统的“搜索-评估-点击-购买”长路径被压缩为“意图传达-代理评估-用户确认-执行交易”的短路径。
2. 中介化风险：缺乏自有 AI 接口的垂直交易网站面临被第三方 AI 代理去中介化的风险；而拥有核心供应、履约能力和网络效应的平台（如 Amazon、DoorDash）具有较强韧性。

受益方向与风险：

1. 受益方向：拥有深厚数据积淀和生态分发能力的巨头（如 Google）；能够在 AI 时代构建高效执行能力并保留直接流量的垂直领军企业。
2. 核心风险：AI 推理导致计算成本大幅增加压低利润率；用户对代理决策的信任度和安全性担忧；广告触点减少导致的库存总量下降。