当全球的AI大多还停留在聊天和推荐时，中国的AI正在变成超级消费入口。用户只需说句话，AI就能直接完成订餐、挂号、支付等一系列操作。这种领先背后有一些关键因素，比如中国有成熟的移动支付和即时配送网络，让AI指令能快速落实；超级应用生态让服务形成闭环，AI可以一站式解决问题；中国消费者对AI代理接受度高，愿意把日常事务交给它处理等。这种全新的商业模式不仅意味着更加方便快捷的消费路径，也将带来品牌价值创造方式的结构性转变。
    2025年底，当中国的主流生活方式超级应用美团（一个集成了类似DoorDash、Yelp和Groupon服务的平台）推出其“小美”AI智能体时，公司内部高管将其定位为“流程编排与执行智能体”，而非简单的聊天机器人。其重点不在于便利，而在于事务委托。用户可以说：“订我常吃的午餐，但今天晚20分钟送达。”智能体便会解读意图，参照用户偏好，完成交易，而且往往无需屏幕交互。
    这便是新兴的代理式商业：在这一模式下，AI智能体不再仅仅辅助决策，而是越来越多地在用户和平台设定的规则内执行决策。尽管全球业界常将此视为一种“未来假设”，但在中国，当用户委托行为形成规模效应时，它已演变为一场高速运转的商业“压力测试”。
    我们的研究基于对中国多公司代理式商业的实地调研，这是一项正在进行的全球研究的一部分，其中包括对平台高管的访谈，并建立在我们对中国数字生态系统长达十年的田野调查，以及服务全球消费品企业AI战略的实战经验之上。此外，与一线从业者就现实落地挑战的持续探讨，进一步淬炼并深化了这些洞察。
    基于这项工作，我们首先认为，大规模的代理式商业是一场从用户执行转向代理执行的转变。其次，中国的重要性不在于其拥有最佳模型，而在于支撑委托行为的基础设施已深度嵌入日常生活。第三，随着智能体开始代表用户进行筛选、比较和行动，价值创造的赛场发生了转移：品牌不再仅仅争夺消费者的注意力，而是必须优先获得智能体算法的准入资格，这取决于能否建立“机器可读的信任体系”与可靠的运营记录。最后，我们将讨论所有这些变化对全球领导者的启示。

从辅助到委托
    当今大多数数字商业仍围绕“辅助”功能构建，想想亚马逊的推荐引擎或谷歌的搜索结果。推荐引擎帮助我们发现产品。搜索工具减少操作阻碍。生成式AI总结评论或建议选项。但用户仍需负责浏览界面、比较不同选项、设定限制条件并完成交易。
    代理式商业改变了这种互动的结构。它不再仅仅优化工具，而是重新分配责任：用户将发现、评估和执行委托给一个智能体，只在预设的检查点介入。创新的单元从功能转向工作流，从用户执行转向代理执行。自动化加速任务完成，委托改变了工作流程的掌控者，进而决定了谁获取价值、承担责任。
    中国的各大消费平台正通过不同设计测试这种转变，而其设定的约束条件与取得的进展同样具有启示性。闭环执行。美团的“小美”专注于有限范围、高频次的本地服务。其奏效是因为整个“推荐-预订-支付-追踪”的闭环在美团自身的垂直生态内完成。这在特定领域提供了高可靠性。
    跨服务协调。阿里巴巴的“通义千问”将此逻辑扩展到整个生态系统。它协调淘宝（购物）、支付宝（支付）、高德地图等独立应用间的任务，仅在决策变得高度不确定或偏好性极强时，将控制权交还给人类。
    高风险垂直领域。蚂蚁集团的“阿福”健康应用正在证明，代理式商业可以进入敏感领域。“阿福”不仅能回答医疗问题，还能调用保险核实、医院预约等服务。通过在“医疗协同”上形成闭环，它将健康建议转化为一系列被执行的商业交易。
    操作系统层。字节跳动的“豆包”手机将委托推向了操作系统层面：一个能解读屏幕上下文并在不同应用间执行行动的智能体。但由于跨应用执行面临最严格的限制——不仅是安全，还包括对分发、数据和变现的控制——当豆包推出时，阿里巴巴和腾讯等应用迅速收紧了风险控制，尤其是在支付和金融领域。一旦委托跨越公司边界，挑战就变成了关于权限、激励、分发控制，以及当智能体在不同公司运营的服务间切换时，谁来获取价值的问题。

为何是中国，为何是现在？
    中国的优势不在模型，而在于基础设施。五个通常难以共存的要素恰好在同一市场交汇：授权基础设施、执行能力、生态协调、消费者接受度和监管顺序。
    授权基础设施：通过支付宝和微信支付，支付、身份验证和授权已深度融入日常生活，一旦用户授权，智能体即可执行，无需反复交接。
    执行能力：中国密集的物流和即时服务网络（尤其在送餐和本地服务领域），可靠地将数字意图转化为现实结果。这使得 “完成任务” 比 “获得更好的推荐” 更有价值。
    生态协调：少数几个覆盖多个垂直领域的消费生活生态系统（尤其是阿里巴巴和美团），使得智能体可以在单一服务体系内完成更多端到端工作流。字节跳动在操作系统层的方向不同，这正是它在尝试跨应用操作时遇到不同类型限制的原因，因为这些应用之间不存在共同激励机制。在单一生态系统内，闭环集成使实验速度更快，因为支付、身份验证、履约和服务规则可以端到端协调。
    消费者接受度：中国消费者不断接受新的交互模式，从二维码支付到超级应用服务，降低了委托行为的摩擦成本。最近的2025年斯坦福AI指数显示，83% 的中国受访者（美国为39%）认为AI产品和服务利大于弊。
    监管顺序：在许多领域，新模式被允许先行涌现，待风险和模式清晰后，规则再跟上。这种次序安排相对于因前期不确定性而阻碍部署的环境，加速了早期试验进程。例如，在生成式AI监管方面，中国在2023年春季发布草案，在生成式AI公司和模型迅速涌现并就治理展开公开辩论后，于2023年7月发布最终暂行规则，8月生效。
    这些条件难以完全复制。但其中的结构性洞察是普适的：代理式商业在基础设施、执行能力、生态协调、消费者接受度和治理相协同的地方得以规模化。总部位于世界其他地区的公司也在该领域取得进展，例如，2026年初，沃尔玛和谷歌宣布建立重要合作伙伴关系，将沃尔玛库存直接整合到Gemini中，实现“智能体主导”的购物旅程。区别在于，中国高度整合的“超级应用”生态与无缝支付的底层设施，为智能体规模化部署铺设了“即插即用”的高速管道。

价值创造方式的转变
    尽管这五大条件推动着代理式商业，它们也正引发市场经济逻辑的更根本转变。在中国，我们看到了初步证据，表明代理式商业不仅是更快的购物方式，更是品牌价值创造和捕获方式的结构性转变。首要变化是从说服用户转向获得智能体准入资格。当美团或阿里巴巴的智能体为用户筛选信息时，传统的“营销漏斗”被绕过。这将相关性竞争向上游转移，在不同程度上改变了品牌营销和效果营销的角色。
    品牌营销仍然至关重要，因为它塑造意义、偏好和身份认同。人类仍将保有最终的价值选择权，而这类带有明确倾向性的指令（例如“从麦当劳订餐”而非“随便找个汉堡”），将越来越多地成为驱动智能体执行任务的显性起点。
    效果营销将受到更根本的冲击。其核心逻辑依赖于人类点击：流量获取、转化优化和投资回报率衡量都假设注意力稀缺且由人完成筛选。随着智能体在人类看到选项之前在上游进行过滤，“效果”被重新定义。它不再主要由点击率决定，而更多取决于面向智能体的信号。
    在中国的闭环平台，如美团和阿里巴巴，智能体可以执行端到端交易，这些选择标准已经开始发挥作用：可靠性、履约确定性和政策清晰度，直接决定了智能体是否会纳入某个供应商。
    这催生了具有双重目标的新一轮竞争：既要对人有说服力，又要有资格被机器选中。在实践中，这转化为机器可读的信任：可靠的履约、透明的政策、一致的服务、响应迅速的异常处理，以及高质量的结构化数据。我们已经看到通过阿里巴巴“代理式商业信任协议”等框架来标准化此领域的初步尝试。实际上，运营质量成为了需求生成的关键杠杆，而不仅仅是售后管理的一项成本。
    在代理式商业中，机器可读的信任成为新的目标导向。价值转变不仅关乎营销，也关乎经济层面。随着点击驱动的营销漏斗作用减弱，某些渠道的客户获取成本可能下降，但会转向新的 “准入成本”：即提高数据质量、运营可靠性、政策清晰度和获取智能体控制的分发渠道所需的投入。然而，随着智能体缩小其呈现给用户的有效选项集，需求也可能变得更加集中。在这样的环境里，卓越运营成为增长杠杆，而不仅仅是成本控制手段。

对领导者的启示
    中国的发展轨迹并非通用蓝图。若干促成条件具有特殊性：高度集中的消费平台、围绕数字委托的强规范，以及通常允许先实验后收紧规则的监管节奏。
    但中国确实揭示了一些更根本的东西。代理式商业的本质并非交互界面的革新，而是系统设计的转变：决策和协调工作从客户转移到智能体，竞争从赢得注意力的下游，向上游转移到赢得被选择的资格。随着委托成为常态，商业优势将向那些能系统性兑现承诺的企业汇聚——它们凭借可靠的履约、透明的规则与机器可读的信任凭证，将用户预期转化为确定性的服务体验。
    真正的“中国启示”无关架构，而关乎战略：当智能体成为第一道过滤器时，何种能力将至关重要。对于企业高层、数字化和商业领导者而言，三点启示尤为突出：
    争夺“智能体货架”，而非“人类漏斗”。在代理式商业中，主要瓶颈从人类注意力转向智能体选择。决定性问题是：在什么条件下，智能体会可靠地将你纳入选项，甚至在客户看到替代品之前？这创造了一个新的竞争界面——“智能体货架”，由准入信号定义：服务水平绩效、纠纷和退款率、政策清晰度、结构化产品数据和异常处理可靠性。实际做法是：将这些信号视为增长资产，衡量、改进并使其机器可读。
    将委托视为产品架构，而非IT功能。委托在此意味着决定客户工作流的哪些部分可由智能体在用户授权下执行，约束条件是什么，检查点在哪里。委托成为一个战略设计选择，重塑需求、风险敞口和单位经济效益。实用工具是“委托地图”：哪些决策可转向自动执行，哪些必须由人保留，哪些检查点不容协商。如果你不设计此架构，他人的智能体将为你定义默认设置。
    将治理作为增长杠杆，而非合规成本。随着智能体执行操作，关键问题从“模型回答正确吗？”转向“出问题时谁负责，以及能以多快速度纠正？”要在规模上赢得信任，企业需要创建交易级别的治理机制：明确的权限、审计追踪、可逆操作、升级路径，以及清晰的跨合作伙伴责任边界。
    代理式商业为商业带来的更深层转变无关速度，而关乎谁来完成工作。对于常规、高频的交易，委托在中国消费平台中正成为默认设置，不再是新奇事物，而是结构性预期。
    这正是竞争向上游转移的原因。随着智能体成为第一道过滤器，组织越来越多地在“准入资格”上竞争——即是否被纳入考虑。由于智能体的判断更多基于执行信号而非说服手段，因此竞争优势将向承诺兑现能力更强的企业倾斜——即那些能通过高质量数据、明确规则、稳定履约与可靠兜底机制来构建“机器可读信任体系”的组织。
    战略焦点已不再是“客户是否会委托”——这已成定局。真正的命题是：你的组织是否已被构建为“被选择体”——不是被屏幕前浏览的人，而是被那个代表他行事的智能体。