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不只是 Chatbot：如何设计一个真正可执行的 Agentic Commerce 电商系统
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原文中文，约3000字，阅读约需8分钟。
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内容提要
AI在电商中的应用迅速发展，但在真实交易中下单的能力尚未解决。Agentic Commerce作为系统能力，需要在明确协议下实现交易。目前，AI多停留在建议阶段，缺乏处理真实交易的能力。文章探讨了如何设计和验证这一能力，强调AI需具备可追踪、可恢复的交易过程，以实现真正的商业参与。
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关键要点
- AI在电商中的应用迅速发展，但尚未解决真实交易下单的能力。 未点亮
- Agentic Commerce作为系统能力，需要在明确协议下实现交易。 未点亮
- 当前大多数AI电商应用仍停留在生成与建议阶段，缺乏处理真实交易的能力。 未点亮
- 真实电商交易是有状态、有约束的流程，AI需能处理失败并恢复状态。 未点亮
- Chatbot与Agentic Commerce并不对立，后者是系统能力，前者是交互形态。 未点亮
- 行业信号显示Agentic Commerce正在走向协议化与系统化。 未点亮
- Amazon Rufus、OpenAI ACP和Google UCP等平台正在推动Agentic Commerce的发展。 未点亮
- Agentic Commerce的关键在于AI能否在明确协议下完成真实商业动作。 未点亮
- 实现Agentic Commerce需要商品数据友好、结账流程安全调用和交易过程可追踪。 未点亮
- 构建了一个可运行的TennisStore电商系统，覆盖电商基础链路和智能导购链路。 未点亮
- 系统设计采用三层架构，确保交互体验与协议化能力的稳定性。 未点亮
- AI正在从建议助手转变为可以直接行动的参与者，需关注系统是否允许AI行动。 未点亮
- Agentic Commerce的本质在于将对话转变为可完成、可负责的交易。 未点亮
