Инструменты на базе искусственного интеллекта (AI) уже несколько лет влияют на электронную торговлю через рекомендации, поиск и персонализацию. Но в 2026 году можно констатировать качественный переход этого влияния на новый уровень, поскольку AI-агенты начинают выполнять часть действий, которые раньше выполнял сам покупатель. Таким образом формируется модель агентной коммерции, в рамках которой AI-агент становится посредником между человеком и продавцом, а в отдельных сценариях — непосредственным инициатором коммерческих операций.
Что такое агентная коммерция
Агентная коммерция (Agentic Commerce) — модель торговли, в рамках которой AI-агент способен самостоятельно взаимодействовать с поставщиками товаров и услуг от имени покупателя, в пределах заданной цели и полномочий. Действия агента могут охватывать основные этапы подобного взаимодействия, включая поиск товара, сравнение предложений, выбор продавца, оформление заказа, инициирование оплаты, контроль доставки и гарантийное обслуживание.
От обычной электронной торговли агентную модель отличает степень делегирования. Рекомендательная система предлагает товары внутри заданного интерфейса, чат-бот отвечает на вопросы, генеративный поиск помогает собрать информацию. Агент получает конечную задачу, определяет последовательность действий и может обращаться сразу к нескольким внешним сервисам. Автономия при этом варьируется от подготовки вариантов для пользователя до самостоятельного выбора и оформления заказа в рамках установленного бюджета.
Агентная модель применима в различных сферах, включая электронную торговлю, путешествия, бронирование и цифровые подписки, а в корпоративном сегменте — в закупках программного обеспечения, данных, вычислительных ресурсов и других товаров или услуг в рамках установленных правил согласования и ограничений.
Что агентная коммерция меняет для пользователей
В классической электронной торговле человек последовательно проходит через такие этапы, как поиск, сравнение, выбор и оформление, а также различные сценарии взаимодействия с продавцами после покупки. AI-агент потенциально может реализовать практически все перечисленные действия, если получил соответствующую задачу и необходимые разрешения, в том числе:
- найти предложения у разных продавцов;
- сопоставить цену, характеристики, условия доставки и возврата;
- выбрать подходящий вариант;
- применить скидку или согласовать условия, если это допускает площадка;
- оформить заказ и инициировать оплату;
- отслеживать доставку;
- оформить возврат или гарантийное обращение.
Исследование Visa среди потребителей в США, Австралии и Новой Зеландии показывает, что готовность делегировать задачи распределяется по всей покупательской цепочке. Средний показатель потенциального делегирования привычных действий агенту составил 73% на этапе поиска, 69% при оценке предложений, 62% при работе с корзиной и оформлением заказа и 64% после покупки.
По данным другого отчета Visa, в 2026 году 58% потребителей в США готовы доверить агентам сравнение цен, 38% — завершение покупки и лишь 27% — автономное расходование средств без ограничений. При этом 71% американских компаний готовы оптимизировать товары и предложения специально для AI-агентов, а 53% допускают переговоры между агентами о цене или условиях сделки. Исследование охватило 2000 взрослых жителей США и 512 представителей бизнеса.
Что агентная коммерция меняет для бизнеса
Появление нового посредника между брендом и человеком влияет сразу на несколько элементов коммерческой модели:
- Обнаружение товара. Когда поиск и сравнение выполняет AI-агент, качество и доступность данных напрямую влияют на вероятность попадания товара в рассматриваемые варианты. Если агент не может получить достоверные сведения или связать предложение с запросом пользователя, продавец рискует остаться за пределами выбора. Поэтому машиночитаемое представление каталога постепенно превращается в коммерческий фактор. По данным PayPal, к марту 2026 года лишь около одной пятой опрошенных продавцов в США имеют не менее 80% каталога в структурированном виде, хотя почти половина уже отслеживает трафик или транзакции от AI-агентов.
- Новые инструменты продвижения. По мере переноса части покупательского пути в AI-сервисы продавцам приходится адаптировать способы представления и продвижения товаров в новых каналах. Так, в январе 2026 года Google представила ряд соответствующих инициатив, включая Direct Offers и новые атрибуты Merchant Center для более точного представления товаров в диалоговых интерфейсах.
- Контроль клиентских отношений. Если поиск, сравнение и оформление происходят в интерфейсе сторонней AI-платформы, продавец может потерять часть прямого взаимодействия с покупателем. Поэтому существенным становится вопрос, кто и как оказывает влияние на бренд, лояльность, обслуживание и послепродажное взаимодействие.
В контексте последнего пункта показателен пример OpenAI, которая в сентябре 2025 года запустила функцию Instant Checkout в ChatGPT. Однако уже в марте 2026 года компания сообщила, что первоначальный вариант не обеспечивал продавцам необходимой гибкости, и сместила акцент на поиск товаров с возможностью продолжить покупку в среде продавца. В рамках этого подхода Walmart, например, запустил внутри ChatGPT собственный интерфейс с подключением учетной записи, программой лояльности и платежными инструментами.
Как агентная коммерция влияет на конкуренцию
В традиционной модели продавец инвестирует в рекламу, поисковое продвижение и маркетплейсы, чтобы получить внимание человека, но агентная коммерция меняет экономику привлечения клиента. Если часть поиска и выбора перемещается в AI-интерфейсы, новым фактором конкуренции становится вероятность того, что агент обнаружит, корректно интерпретирует и включит конкретный товар в свои рекомендации.
Критерии ранжирования, качество доступных платформе данных и коммерческие условия могут влиять на набор предложений, который увидит пользователь, в результате чего для брендов растет риск зависимости от алгоритма-посредника. Поэтому возможность работать сразу с несколькими агентными каналами и контролировать точность представления продукта становится самостоятельным конкурентным преимуществом.
Формирование экосистемы агентной коммерции
К середине 2026 года вокруг агентной коммерции уже складывается несколько групп участников с собственными интересами:
- AI-платформы стремятся стать точкой входа для поиска и покупки;
- продавцы и торговые площадки адаптируют каталоги и оформление заказа для лучшей видимости;
- платежные компании создают средства обработки финансовых операций, инициированных агентами.
К примеру, Google запустила открытый протокол Universal Commerce Protocol (UCP), который охватывает все этапы — от поиска товара до послепродажного обслуживания. Протокол разработан совместно с Shopify, Etsy, Wayfair, Target и Walmart и получил поддержку более 20 других компаний. Его задача — создать общий язык взаимодействия между агентами, продавцами и платежными компаниями вместо отдельных интеграций с каждой системой.
В дальнейшем Google начала использовать UCP в новых торговых функциях Search и Gemini. Такой подход позволяет встраивать оформление покупки в интерфейс AI-платформы, сохраняя за продавцом роль стороны, непосредственно реализующей товар.
OpenAI и Stripe, в свою очередь, развивают Agentic Commerce Protocol (ACP) для взаимодействия между AI-платформой и продавцом. Через него компании могут передавать сведения о товарах и предложениях, а Stripe параллельно развивает средства распространения актуальных данных о цене и наличии по агентным каналам.
С другой стороны, платежная система Mastercard в июле 2026 года запустила сервис, предназначенный для автоматических расчетов Machine-to-Machine (M2M) между AI-агентами, программами и устройствами. В компании отмечают, что платежи между агентами будут отличаться от современных транзакций значительно большим объемом операций, крайне низкой стоимостью отдельных транзакций и практически мгновенной скоростью обработки.
Ключевые барьеры для масштабирования агентной коммерции
Главные ограничения развития агентной коммерции связаны с тремя аспектами:
- Доверие к действиям агента. Пользователь должен понимать, в каких пределах система может выбирать и тратить деньги, а продавцу необходимо отличать разрешенную операцию от мошеннической. Так, недавнее исследование Visa показало, что лишь 23% пользователей в США доверяют генеративному искусственному интеллекту проведение платежей от их имени.
- Ответственность после покупки. Кто отвечает за неверно выбранный товар, как оспаривать действие агента и что происходит, если система неправильно интерпретировала условия пользователя? В исследовании Mastercard, опубликованном в июле 2026 года, ясное распределение ответственности и наличие механизмов оспаривания операций называются одними из ключевых условий масштабирования агентной коммерции.
- Конфликт интересов. Агент может формально действовать от имени покупателя, оставаясь частью платформы, которая получает комиссии от продавцов, продает рекламу или развивает собственную торговую экосистему. По мере роста агентного канала прозрачность принципов отбора и ранжирования товаров будет напрямую влиять на доверие пользователей и бизнеса.
Сфера агентной коммерции все еще формируется, однако направление изменений уже заметно — AI-агенты постепенно превращаются из инструментов поиска в участников покупательского процесса, а продавцам приходится готовиться к ситуации, в которой значительная часть решений о покупке принимается программно.
