撰 文|孫黎 羅威爾麻省大學創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)副教授

陳謙磊 羅威爾麻省大學博士生

Gartner對2025年的預測指出，AI智能代理（Agent）將成為年度最重要的技術(shù)趨勢之一。這種AI能夠自主規(guī)劃和采取行動，以實現(xiàn)用戶定義的目標，從而超越傳統(tǒng)的生成式AI和基于提示的模型。

Gartner預計，到2028年，至少15%的日常工作決策將由代理型AI自主完成；33%的企業(yè)軟件應(yīng)用將包含代理型AI功能，這表明其在企業(yè)中的滲透率將迅速提升；在這一大趨勢下，代理型AI將為企業(yè)提供一種虛擬勞動力，能夠分擔和補充人類及傳統(tǒng)應(yīng)用的工作，從而提高生產(chǎn)力和效率。

AI智能代理涌現(xiàn)“A2A經(jīng)濟”

眾多美中科技公司都已經(jīng)押寶在AI智能代理技術(shù)上，其中最積極的就是Salesforce，正全面向AI智能代理轉(zhuǎn)型。該公司定義AI智能代理為具備“自主性（agency）”的AI系統(tǒng)，能夠自主感知環(huán)境、制定決策并采取行動。與傳統(tǒng)AI工具型系統(tǒng)相比，智能代理具備“持續(xù)目標導向”的行為能力。這一技術(shù)具備目標導向的功能，能夠完成多種復雜任務(wù)。該公司認為智能代理將從固定的交易場景向復雜的交響型互動發(fā)展。

圖1 Salesforce 的AI智能代理技術(shù)路線圖

目前的智能代理主要依賴預定義的規(guī)則和算法，能夠完成簡單、重復性的任務(wù)。應(yīng)用場景只在數(shù)據(jù)錄入、流程自動化、簡單搜索和分類等，還缺乏自主性，但很快就會進入推理與初級代理階段。AI開始具備推理能力，支持簡單的自主決策，應(yīng)用場景包括智能客服、個人助理、初級任務(wù)規(guī)劃，最終會進入多代理協(xié)作交響階段。多個AI代理協(xié)同工作，例如消費者會聘請AI代理找工作；企業(yè)會有AI代理獵頭進行評估與雇傭；人才平臺也會有代理，共同完成復雜任務(wù)，實現(xiàn)資源共享和任務(wù)分工。應(yīng)用場景會延伸到更復雜的供應(yīng)鏈優(yōu)化、跨部門協(xié)調(diào)、甚至災(zāi)害管理或城市交通控制。這時的AI可以強化學習與多模態(tài)交互結(jié)合，使AI能夠?qū)崟r調(diào)整策略并與其他系統(tǒng)協(xié)作，實現(xiàn)Agent-to-Agent的無縫協(xié)作，我們稱其為“A2A新經(jīng)濟”。

在A2A新經(jīng)濟下，AI滲透到人類的各種活動，不僅回答查詢，更能主動為用戶“服務(wù)”，從規(guī)劃行程到優(yōu)化供應(yīng)鏈，無所不及。這場變革將對商業(yè)模式產(chǎn)生深遠影響。以產(chǎn)品為中心、一次性交易為主的傳統(tǒng)模式，正逐步讓位于以服務(wù)為中心、持續(xù)價值共創(chuàng)的模式。在這個新經(jīng)濟下，企業(yè)必須重新思考如何創(chuàng)造價值、如何與客戶互動、如何組織運營——有關(guān)商業(yè)本質(zhì)的一個思考就是：AI智能代理會如何顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式？

服務(wù)主導邏輯：“萬物皆服務(wù)”

要回答這個問題，我們可以應(yīng)用現(xiàn)代營銷理論中的服務(wù)主導邏輯（Service-Dominant Logic，SDL），該SDL理論認為，服務(wù)（即知識和技能的應(yīng)用）是所有交換的基礎(chǔ)，商業(yè)模式正是這種“為他人提供服務(wù)以實現(xiàn)自我價值”之理解的表現(xiàn)形式。SDL認為所有經(jīng)濟交換本質(zhì)上都是服務(wù)（價值應(yīng)用）的交換，產(chǎn)品僅是傳遞服務(wù)的媒介。在傳統(tǒng)工業(yè)時代，企業(yè)被視為價值的生產(chǎn)者、顧客是被動消費者；而SDL則強調(diào)價值共創(chuàng)和互動生態(tài)，即價值由企業(yè)、顧客及其他參與者共同創(chuàng)造，商業(yè)模式是各方互動的動態(tài)組合。

AI 智能代理的出現(xiàn)，賦予了商業(yè)生態(tài)中“參與者”的新含義——AI智能代理本身成為服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)中的主動“行動者”。這些代理能夠自主整合資源、執(zhí)行服務(wù)與人類共同參與價值創(chuàng)造活動。例如：

• 動態(tài)協(xié)同與資源整合：根據(jù)Wieland、Hartmann與Vargo（2017）的定義，商業(yè)模式可視為一組動態(tài)的制度拼組，通過行為者的實踐，將技術(shù)創(chuàng)新與市場創(chuàng)新聯(lián)結(jié)起來，從而促進各行為者和整個服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的生存力。智能代理正是新的行為者，它們通過執(zhí)行算法和策略，參與到資源整合過程。例如，在共享出行生態(tài)中，AI代理整合車輛、乘客、路線等資源，動態(tài)調(diào)配以提供最優(yōu)服務(wù)。

• 價值共創(chuàng)與角色轉(zhuǎn)變：SDL強調(diào)顧客不再是價值消耗者，而是價值共創(chuàng)者。智能代理的引入進一步模糊了生產(chǎn)者與消費者的界限。很多情況下，客戶讓AI代理代表自己參與價值創(chuàng)造過程。例如消費者授予購物AI代理權(quán)限，由它在多個商家之間比價下單，消費者成為價值共創(chuàng)網(wǎng)絡(luò)的一環(huán)；企業(yè)則部署內(nèi)部AI代理與客戶的AI代理直接交互，協(xié)同定制最合適的服務(wù)方案。這樣，企業(yè)、客戶及AI代理三方交織，共同塑造服務(wù)體驗。這體現(xiàn)了一種從“以產(chǎn)品/企業(yè)為中心”向“以服務(wù)/賦能為中心”的根本轉(zhuǎn)變。

• 從交易到關(guān)系——持續(xù)的賦能創(chuàng)新：傳統(tǒng)商業(yè)模式以交易完成為結(jié)束，而服務(wù)主導邏輯下的商業(yè)模式則持續(xù)演進。AI智能代理能夠持續(xù)學習和適應(yīng)用戶需求，推動企業(yè)不斷調(diào)整和創(chuàng)新服務(wù)。比如，一款智能家居Agent會隨著用戶生活習慣的改變而自動調(diào)整服務(wù)配置或推薦新功能，實現(xiàn)持續(xù)的客戶關(guān)系維護。這種持續(xù)性正是SDL所提倡的：價值在使用過程中不斷產(chǎn)生和評估，而非在交換時一次性決定。AI智能代理確保服務(wù)在整個使用生命周期內(nèi)保持優(yōu)化，體現(xiàn)出高度的賦能導向戰(zhàn)略。

圖2 AI智能代理不僅由技術(shù)，也由參與行動者推動商業(yè)模式演化

AI智能代理是服務(wù)主導邏輯在當代技術(shù)條件下的體現(xiàn)和加速器。它強化了“以服務(wù)為中心”的商業(yè)哲學—企業(yè)通過AI代理，更好地賦能他人即成就自己。

乘物游心：如何寫好A2A服務(wù)劇本？

商業(yè)模式因AI智能代理從靜態(tài)的產(chǎn)品售賣藍圖，變?yōu)閯討B(tài)演化的“服務(wù)劇本”：在這個劇本中，人類與AI代理共同扮演角色，遵循一定制度（規(guī)則、規(guī)范），不斷演繹出新的價值創(chuàng)造場景，從而推動商業(yè)模式從根基上完成由產(chǎn)品導向至服務(wù)導向的轉(zhuǎn)型。

根據(jù)服務(wù)主導邏輯，Wieland等人提出了“服務(wù)劇本”的構(gòu)想，我們以“理財即服務(wù)”（Wealth-as-a-Service，WaaS）的案例勾畫一個場景。該場景由智能理財代理主導，為用戶提供個性化的投資和財富管理服務(wù)。

清晨，用戶小李在家中一邊吃早餐，一邊通過手機上的語音助手與她的智能理財代理進行每日財務(wù)溝通。AI代理親切地向小李問好，匯報其投資組合的最新動態(tài)：“早上好！截至今日，您的投資組合總價值增長了0.5%。昨天科技板塊略有回調(diào)，但能源板塊收益良好?！?這項匯報利用了昨夜的平臺賬戶數(shù)據(jù)和市場行情數(shù)據(jù)（由第三方數(shù)據(jù)源提供），體現(xiàn)了服務(wù)對用戶日常生活的嵌入：小李像查看天氣一樣獲取理財信息，已成為生活慣例的一部分。

隨后，AI代理根據(jù)用戶的既定目標給出個性化建議：“鑒于您計劃明年購房，我建議我們稍微降低高風險股票的比例，今早逢高減持一部分科技ETF，轉(zhuǎn)入收益較穩(wěn)健的債券基金。這樣能更好地保護您一年內(nèi)的資金安全?！?這個建議綜合了用戶提供的目標和偏好（購房計劃、風險厭惡程度）以及第三方數(shù)據(jù)（市場走勢、利率預測）。小李仔細聽取建議后提出疑問：“減持科技ETF會不會錯過后續(xù)反彈機會？我的長期收益會受影響嗎？” AI代理隨即調(diào)動資源進行解釋：它查詢了最近的市場分析報告和平臺內(nèi)置的風險模擬模型，回答道：“根據(jù)模擬，如果減持10%，您的全年預期收益可能降低0.2個百分點，但組合波動率將減少約5%。鑒于您一年內(nèi)需要這筆錢，這樣調(diào)整更穩(wěn)健?！?/p>

經(jīng)過這一交互，小李理解了取舍，最終與AI代理共同決定調(diào)整投資組合。她在手機上點下確認，授權(quán)AI代理執(zhí)行該調(diào)整交易。整個過程中，價值創(chuàng)造不是AI單方面完成的：小李提供了自己的生活情境和偏好，AI代理提供專業(yè)分析，雙方互動達成最符合小李利益的方案，體現(xiàn)了價值共創(chuàng)而非傳統(tǒng)式由顧問直接給出結(jié)論的單向服務(wù)模式。

與圖2的理論一致，劇本的場景體現(xiàn)了不同參與者的互動關(guān)系、制度拼組與資源整合及如何動態(tài)形成協(xié)作，以及服務(wù)如何共創(chuàng)價值，嵌入用戶的日常生活并實現(xiàn)動態(tài)適配。

• 參與者互動網(wǎng)絡(luò)：場景中多元行動者緊密互動，形成服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。用戶、AI理財代理、金融平臺、數(shù)據(jù)提供商和監(jiān)管者各司其職又相互協(xié)作。用戶提出需求并參與決策，AI代理在前臺與用戶交流，并在后臺協(xié)調(diào)資源，平臺和第三方共同支持服務(wù)的交付，監(jiān)管機構(gòu)提供規(guī)范與信任環(huán)境。這種網(wǎng)絡(luò)化協(xié)作取代了以廠商為中心的傳統(tǒng)單向服務(wù)關(guān)系。

• 制度拼組與資源整合：服務(wù)過程建立在一系列制度安排之上（如法規(guī)、協(xié)議、標準），這些制度為參與者的協(xié)作提供了穩(wěn)定框架，同時隨著環(huán)境變化而重新拼組。在該框架內(nèi)，各方整合資源：資金、數(shù)據(jù)、技術(shù)、專業(yè)知識等被靈活組合以滿足服務(wù)需要。例如平臺將用戶數(shù)據(jù)與市場數(shù)據(jù)結(jié)合，AI算法結(jié)合投資知識與監(jiān)管規(guī)則。制度和資源的動態(tài)協(xié)同確保了服務(wù)的順利進行與演進。

• 價值共創(chuàng)而非產(chǎn)品交付：整個理財服務(wù)通過互動實現(xiàn)價值共創(chuàng)，而非簡單地把金融產(chǎn)品賣給用戶即結(jié)束服務(wù)。用戶在制定方案中扮演積極角色，其參與使服務(wù)更加貼合其個性化價值訴求；服務(wù)提供方通過持續(xù)服務(wù)獲取了用戶信任和數(shù)據(jù)的價值。價值在使用過程中產(chǎn)生，而不是預先嵌固在某個產(chǎn)品中。這種共創(chuàng)理念顛覆了 “公司生產(chǎn)—客戶消費”的傳統(tǒng)思維，轉(zhuǎn)向“公司與客戶共創(chuàng)—共同受益”的范式。

• 嵌入日常生活的服務(wù)：WaaS融入了用戶的日常生活場景。從每日的投資問詢、即時通知，到人生重大決策節(jié)點的參與，服務(wù)始終在線陪伴用戶。理財不再是偶爾去銀行拜訪顧問的割裂行為，而是像日常應(yīng)用一樣自然。通過情境化的交互，服務(wù)得以深刻理解用戶當下的生活狀態(tài)和需求，在適當?shù)臅r機提供恰當幫助，實現(xiàn)“潤物細無聲”的支持。

• 動態(tài)適配與智能編排：智能代理賦予服務(wù)高度的靈活性和敏捷性。它如同一個自動化的“策劃師”，能夠感知環(huán)境與需求的變化，并即時調(diào)整服務(wù)劇本：無論市場波動還是用戶人生轉(zhuǎn)折，服務(wù)都能通過AI的智能編排重新配置資源、修改策略，保持與用戶目標的一致。這種動態(tài)適配確保了服務(wù)的長期有效性和針對性，避免了傳統(tǒng)固定式產(chǎn)品在環(huán)境變化時的失效。

最好的AI智能代理的劇本,是要實現(xiàn)莊子在《齊物論》所說的 “乘物以游心”，讓用戶順應(yīng)萬物、融入變化，從而讓人類心靈在AI的幫助下游走于天地之間。

從平臺經(jīng)濟到A2A經(jīng)濟

當AI智能代理改造了服務(wù)價值鏈上的價值創(chuàng)造，很顯然，利潤最高的部分將轉(zhuǎn)移到價值創(chuàng)造的最關(guān)鍵節(jié)點——AI服務(wù)劇本。從這個預測出發(fā)，過去二十年獨占了互聯(lián)網(wǎng)最高利潤率的平臺們將瑟瑟發(fā)抖。例如，傳統(tǒng)上攜程是典型的平臺型商業(yè)模式：連接供給方（航司、酒店、景區(qū)等）與需求方（用戶），通過信息聚合、比價、交易撮合和服務(wù)保障獲取傭金和服務(wù)費，以輕資產(chǎn)模式占取了旅游服務(wù)價值業(yè)的高端位置。而在A2A經(jīng)濟中，平臺上的人類用戶和服務(wù)商，都可能由AI代理代表參與決策與交易。這意味著：用戶的AI代理自動制定出行計劃、篩選方案、下單并處理售后；酒店、航司等商家通過AI代理自動定價、響應(yīng)詢問、管理房態(tài)和運力；攜程則不再是唯一的交易撮合者，這對其商業(yè)模式提出了根本性挑戰(zhàn)與重構(gòu)的機會。

攜程商業(yè)模式的重構(gòu)，將是從OTA平臺向“旅行即服務(wù) Travel-as-a-Service (TaaS)”轉(zhuǎn)型，不再僅是一個提供“產(chǎn)品比價 + 下單”的平臺，而是一個支持用戶AI代理與服務(wù)商AI代理直接交互的“出行服務(wù)系統(tǒng)”。

策劃新的用戶劇本

在A2A下，用戶無需瀏覽、選擇、比價、付款等操作，而只需設(shè)置旅行目標（如“幫我安排一次三亞放松之旅，預算3000元”）。AI代理將訪問攜程的API接口生態(tài)，根據(jù)實時數(shù)據(jù)整合航班、酒店、地面交通、門票、美食、天氣、價格等，輸出完整的旅行計劃并完成預訂、支付、退改及售后工作。

在這個劇本下，攜程的核心價值從“中介平臺”變?yōu)?，提供結(jié)構(gòu)化、高可用的服務(wù)資源API（如“住宿服務(wù)調(diào)用標準”“路線規(guī)劃服務(wù)”等）；設(shè)計標準化的智能代理協(xié)議接口，支持多方代理間順利對接；“旅行服務(wù)供應(yīng)鏈”的調(diào)度者、協(xié)同者，構(gòu)成TaaS（Travel-as-a-Service）基礎(chǔ)架構(gòu)。

重塑客戶價值主張：從“低價比選”到“無感服務(wù)”

用戶不再“選產(chǎn)品”，而是“訂服務(wù)結(jié)果”；不再搜索“酒店”“航班”“門票”，而是說：“我想帶孩子春節(jié)期間去一個暖和又不擁擠的地方玩四天”；AI代理調(diào)用攜程的“目的地即服務(wù)”“適合兒童的住宿即服務(wù)”“交通最優(yōu)解服務(wù)”，自動生成計劃并下單。

這意味著攜程需要轉(zhuǎn)為服務(wù)結(jié)果導向的交易，例如打造按需組合的微服務(wù)（microservices）套餐；按結(jié)果、滿意度或使用頻率計費；引入“滿意即付”、“后付即退”等柔性支付邏輯。

服務(wù)商生態(tài)的重構(gòu)：從B2C到B2A2A2C商家與AI代理交互）

在A2A下，酒店、航司等商家不再直接運營內(nèi)容或客服，而是部署自己的AI代理，與用戶AI交互。攜程的角色變?yōu)樘峁┥碳医尤階I經(jīng)濟的標準化接口，提供“AI績效評分系統(tǒng)”，評估商家AI代理在響應(yīng)速度、服務(wù)質(zhì)量、爭議處理等方面的表現(xiàn)，支持API付費、數(shù)據(jù)分析、動態(tài)優(yōu)化等服務(wù)。這樣攜程將成為一個 面向AI代理的元平臺（Meta-platform），服務(wù)的不再是人，而是AI。

人類智能代理的共舞

AI智能代理正重繪商業(yè)世界的底圖。它不再只是工具，而是能感知、能決策、能協(xié)同的行動者，以數(shù)字之智參與現(xiàn)實之變。在它的推動下，曾經(jīng)依賴人力調(diào)配的商業(yè)系統(tǒng)，開始像生態(tài)一樣自我調(diào)節(jié)、自我演進，服務(wù)主導邏輯成為A2A經(jīng)濟的主流。

服務(wù)主導邏輯給我們的一項重要啟發(fā)：價值并不由企業(yè)一方鑄就，而是在網(wǎng)絡(luò)中的行為者——現(xiàn)在包括AI代理—持續(xù)互動，彼此賦能中生成。這是一種從“擁有”到“參與”的轉(zhuǎn)變，從“施予”到“共創(chuàng)”的躍遷，AI智能代理參與各種交易, 使用戶與企業(yè)實現(xiàn)《易經(jīng)》所云的理想境界：“同聲相應(yīng)，同氣相求。”

要達到這個A2A時代需求與供給的理想，千行百業(yè)都需要AI代理參與各種交易與資源整合——從電商的個性化購物助手，到金融的智能理財顧問；從教育中的AI導師，到物流中的智能調(diào)度與資源整合。AI代理不僅更好地完成人類任務(wù)，更激發(fā)出服務(wù)流程中新的協(xié)同與信任機制，創(chuàng)新商業(yè)模式成為“萬物皆服務(wù)”。在這個智能代理與人類共舞的新時代，以服務(wù)為中心的商業(yè)模式不再是企業(yè)的可選項，而是其生死攸關(guān)的戰(zhàn)略必修課，實現(xiàn)價值共創(chuàng)的商業(yè)新篇章。

圖2資料來源：Wieland, H., Hartmann, N. N., & Vargo, S. L. (2017). Business models as service strategy. Journal of the Academy of Marketing Science, 45, 925-943.

【本研究感謝國家自然科學基金重點項目72091311資助】