刘诚／文

今年以来，智能体经济持续火爆，其中 "AI 智能体 + 消费生态 " 的智能体消费新模式备受社会各界关注。在这种模式之下，AI 智能体提供理解世界、规划行动的能力，成熟的商业基础设施（电商、支付、物流、本地生活等）则提供服务落地的场景和数据，二者协同构成完整的消费体系。

人们不禁要问：智能体消费新模式比电商业态更高级吗；它只是替代电商成为消费入口、实现消费场景转移，还是能够真真切切地带来消费增量？

智能体消费新模式

过去 20 年，中国消费互联网的商业逻辑建立在一个隐含条件之上：平台负责提供商品信息，人负责做决策和完成交易。推荐算法把 " 可能感兴趣的 " 推到眼前，但决策链条仍由人完成：点进去、比较、加购物车、结算、付款。平台始终是 " 信息中介 "，而非 " 任务执行者 "。

这种模式存在一个潜在的天花板：通过平台撮合的交易信息，触达可以无限接近全量市场，但消费者决策链条的摩擦成本却无法彻底消除。每一个跳转节点都是潜在的需求流失点。摩擦积累到一定程度，本可兑现的消费意图就会被放弃。

2025 年以来，AI 智能体开始应用于消费领域。历经不到一年的时间，从为消费者提供商品研究对比的 " 信息推荐 "，到通过不断接入各大电商 App 和生活服务 App，实现了自然语言交互驱动完成 " 交易闭环 " 的关键性跃迁，初步形成了智能体消费新模式。

智能体消费新模式突破了上述消费互联网的潜在天花板。当用户说 " 帮我安排下周去杭州两天一夜亲子游 "，智能体不再只返回一页搜索结果，而是正在不断接近 " 直接调用飞猪、高德、闪购等完成机票、路线、餐饮的全链路执行，还能通过调用支付宝、微信完成结算 " 这个终极消费体验的目标。AI 智能体的角色从 " 给你信息 " 变成了 " 替你办事 "。

国内外各大线上消费平台正在抓住智能体消费带来增量效应的窗口期，加速将 AI 大模型及智能体技术融入业务流程，AI 购物正从 " 锦上添花 " 的辅助工具变成电商的 " 基础配置 "。

亚马逊平台的 AI 购物助手 AlexaforShopping（原 Rufus）具备直接在搜索栏提问、搜索结果中直接对比商品、生成 AI 概览、查看一年内历史价格、设置定时购买任务、跨平台购物等功能。但亚马逊的消费生态仍以商品消费为主，因此可拓展的场景受限。

这一点恰是国内线上消费生态的优势。早在这轮 AI 技术革命之前，中国头部电商平台就已经具备了底层技术研发、商品消费、服务消费、物流履约和线上支付等若干个层次和环节的连通性。这使得在单一商业主体内构建闭环的协调成本极低。

从这个角度讲，中国在全球智能体消费的商业化竞争中，可以率先跑通一个可规模化复制的完整样本。

字节跳动依托流量与内容优势，走的是内容决策闭环路线，其旗下 AI 助手豆包于 2026 年 3 月开启 " 购物下单 " 功能内测，并于 5 月上线 " 帮你选 " 功能。用户在豆包 App 内表达需求后，AI 会进行智能问答、商品匹配与比价，用户可直接在应用内完成下单与支付，无需跳转至抖音 App，实现了从导购到交易的闭环。

阿里巴巴的千问智能体，其具备 AI 全栈技术能力和完整的消费生态，今年起陆续在其生态内部打通了淘宝闪购、高德、飞猪和淘宝主站，同时开始开放第三方智能体和 Skill 能力，各类企业能够依托这些能力独立运营专属的智能体。

Kimi 作为中立型 AI 导购，不绑定自有电商生态。它依托长上下文处理优势，接入了淘宝、京东等主流电商平台的商品跳转链接，以第三方身份提供消费决策服务。但由于缺乏自有电商基建，其交易链路需经过第三方中间页跳转，转化效率可能低于闭环生态模式。

京东的策略是将 AI 嵌入全流程，强化履约效率和成本优势。在消费端，京东于 2025 年底推出了 " 京东 AI 购 "App，主打沉浸式对话式购物体验，用户输入需求后 AI 直接返回商品卡片，点击即可进入支付页面。同时，京东主站 App 内也内置了 AI 助手 " 京言 "，支持自然语言推荐、对比及辅助下单。

更好打通消费市场

智能体消费新模式的价值在于打通了 " 自然语言意图—跨生态调度—交易执行—支付结算 " 这个消费市场的完整链路。这条链路的闭合，实现了规模化落地，我们具体可从三个层次理解。

一是在消费行为层面，它系统性地消除了需求信息的摩擦。摩擦成本的降低，不只是让购物变得 " 更方便 "，而是让大量原本会 " 半路放弃 " 的消费需求真正落地成交。

这在经济学上不是价格弹性的变化，而是需求曲线本身的右移——这是消费增量最核心的来源。今年春节期间，全国消费者在千问下单超 2 亿次，60 岁以上老年人通过千问下单的人数超过 400 百万人。

二是在商业生态层面，它结构性地重塑了一个超级入口。原本分散在多个独立 App 的用户决策，被统一汇聚到一个对话窗口。每一个用户意图都成为撬动整个生态协同响应的杠杆。入口的价值从 " 引流 " 升级为 " 统一调度 "。

随着这种调度能力的成熟，商业逻辑也将逐步从 " 人找服务 " 转向 " 服务找人 "，采购行为的主动权将部分让渡给智能体。

三是在基础设施层面，它验证了一套强大的程序化商业底层网络。这是最深远也最容易被忽视的方面。部分数字平台通过 "AI+" 打造智能体消费新模式，在其生态内部实际上已经具备了一套新型商业基础设施的雏形：统一的意图理解与调度层、跨平台的能力连接机制，以及可信赖的支付与安全体系。这套基础设施一旦形成网络效应，其价值将远超任何单一业务线的增量。

对于电商而言，通过 "AI+" 也不再是一种功能迭代，而是一次深刻的变革。最核心的变化是资源配置逻辑的转换。

传统互联网经济的运转核心是流量分发——平台汇聚用户注意力，再将注意力分发给商家，消费者在海量信息中自行搜索、比较、决策。

智能体经济则转向意图驱动：消费者用自然语言表达需求，例如 " 帮我规划一次三天两夜的家庭旅行，预算 5000 元 "，智能体自主完成搜索、比选、预订、支付等全部环节。经济活动的起点从商家的供给推送变为用户的真实意图，资源配置从概率性推荐变为精准性代理。

更深层次的变化在于服务供给能力的质变。在传统经济中，" 个性化 " 和 " 规模化 " 始终是一对矛盾，高度个性化的服务（私人医生、专属理财顾问）成本高昂，只有少数群体能享受；大规模标准化服务虽成本低，却无法满足差异化需求。

智能体打破了这一约束：基于大模型的智能体可以同时为数亿用户提供服务，却能为每一位用户量身定制方案，且边际成本趋近于零。过去只有高收入群体才能享有的专家级 " 一对一 " 服务，在智能体经济中有望成为人人可得的普惠服务。

何以创造消费增量

传统的消费路径是：产生需求—想到去哪买—打开 App —搜索—比较—下单。智能体消费新模式的具体路径是：用自然语言表达意图— Agent 直接调度各入口完成交易。

这种改变不只是某一步变快，而是整条链路的跳跃次数接近零。这在经济学上不仅是效率问题，更意味着大量原本因 " 链路太长 " 而放弃的消费需求得以被激活和兑现，具体可以体现为三类消费增量来源。

一是摩擦降低，激活 " 沉睡需求 "。

很多潜在的消费需求，并不是因为 " 没钱 " 而未能转化，恰恰是因为跨品类需求组合的认知成本太高，比方 " 我知道即将要出行，但没想到还可以顺便订好目的地餐厅 "；或者是因为服务类消费的决策链路过长，比方订机票酒店、找景点和接送，涉及 " 飞猪 + 高德 + 淘宝 "，用户很容易半途放弃某些项目。

智能体消费新模式的一站式整合，能将这类 " 想过但没做 " 的需求大规模兑现。这在经济学上对应需求曲线向右平移，而非仅是价格效应。

二是场景组合和需求联想，带来 " 消费篮子 " 的膨胀。

智能体在完成一个主需求时，会自然带出关联品类的推荐，且推荐基于真实场景而非纯算法猜测。例如，当用户说 " 帮我安排一个朋友聚餐 "，智能体消费新模式的理想形态，是可以根据用户的历史偏好，联想出聚餐后的酒吧、桌游等消费需求。一次完整场景的消费金额，可能是原来多个独立触点消费总和的 1.5 至 3 倍。

三是从单次交易到持续服务，提升复购频次。

传统电商消费是 " 买完即走 " 的单次交易模式。智能体因其对话的可连续性，能够形成基于用户生活状态的持续跟踪。例如，" 你上次买的咖啡机差不多该买豆了 " 可能触发即时复购；" 你收藏的那双鞋降价了 " 可能唤醒潜在消费意图。这使消费频次从被动触达转向主动陪伴式运营，对应用户粘性和复购率的持续提升。

值得关注的是，以上这些模式带来的消费增量效应，在服务消费领域的发挥空间可能远大于实物商品。原因在于，实物商品消费的数字化渗透率已经很高，增量空间有限；服务消费长期存在 " 线上决策成本高、线下消费习惯强 " 的结构性矛盾。智能体恰好是破解这一矛盾的关键，用极低的摩擦把服务消费 " 拉到线上 "。

目前，我国服务消费占社会总消费的比重约为 45%，尚低于发达国家的 65% 至 70%。这个缺口正是消费智能体最大的施展空间，也是其对消费结构升级最具战略价值的方向。

未来展望

历史证明，谁主导了一代技术的产业范式，谁就主导了这一代的国际规则。率先建立规模化运行的智能体经济模式，将成为国际数字经济谈判的实力基础、标准制定的话语依据、治理博弈的立场支撑。

2026 年被全球产业界定义为 " 智能体元年 "，美国已于 2025 年率先启动了 " 星际之门 " 计划，4 年投入 5000 亿美元押注 AI 基础设施，各主要经济体竞速白热化。

中国拥有全球最大消费市场和最完备的数字商业基础设施，智能体经济恰恰高度依赖场景与生态——基础模型层面我们仍需追赶，但在智能体经济层面，我们有条件也有可能实现引领。

（作者系中国社会科学院财经战略研究院研究员）

（作者 刘诚）

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