從平臺經濟到“A2A經濟”：AI時代的商業模式躍遷

撰 文|孫黎 羅威爾麻省大學創新與創業副教授

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趨勢之一。這種AI能夠自主規劃和采取行動，以實現用戶定義的目標，從而超越傳統的生成式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%的企業軟件應用將包含代理型AI功能，這表明其在企業中的滲透率將迅速提升；在這一大趨勢下，代理型AI將為企業提供一種虛擬勞動力，能夠分擔和補充人類及傳統應用的工作，從而提高生產力和效率。

AI智能代理涌現“A2A經濟”

眾多美中科技公司都已經押寶在AI智能代理技術上，其中最積極的就是Salesforce，正全面向AI智能代理轉型。該公司定義AI智能代理為具備“自主性（agency）”的AI系統，能夠自主感知環境、制定決策并采取行動。與傳統AI工具型系統相比，智能代理具備“持續目標導向”的行為能力。這一技術具備目標導向的功能，能夠完成多種復雜任務。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展。

圖1 Salesforce 的AI智能代理技術路線圖

目前的智能代理主要依賴預定義的規則和算法，能夠完成簡單、重復性的任務。應用場景只在數據錄入、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，應用場景包括智能客服、個人助理、初級任務規劃，最終會進入多代理協作交響階段。多個AI代理協同工作，例如消費者會聘請AI代理找工作；企業會有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，實現資源共享和任務分工。應用場景會延伸到更復雜的供應鏈優化、跨部門協調、甚至災害管理或城市交通控制。這時的AI可以強化學習與多模態交互結合，使AI能夠實時調整策略并與其他系統協作，實現Agent-to-Agent的無縫協作，我們稱其為“A2A新經濟”。

在A2A新經濟下，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”，從規劃行程到優化供應鏈，無所不及。這場變革將對商業模式產生深遠影響。以產品為中心、一次性交易為主的傳統模式，正逐步讓位于以服務為中心、持續價值共創的模式。在這個新經濟下，企業必須重新思考如何創造價值、如何與客戶互動、如何組織運營——有關商業本質的一個思考就是：AI智能代理會如何顛覆現有的商業模式？

服務主導邏輯：“萬物皆服務”

要回答這個問題，我們可以應用現代營銷理論中的服務主導邏輯（Service-Dominant Logic，SDL），該SDL理論認為，服務（即知識和技能的應用）是所有交換的基礎，商業模式正是這種“為他人提供服務以實現自我價值”之理解的表現形式。SDL認為所有經濟交換本質上都是服務（價值應用）的交換，產品僅是傳遞服務的媒介。在傳統工業時代，企業被視為價值的生產者、顧客是被動消費者；而SDL則強調價值共創和互動生態，即價值由企業、顧客及其他參與者共同創造，商業模式是各方互動的動態組合。

AI 智能代理的出現，賦予了商業生態中“參與者”的新含義——AI智能代理本身成為服務生態系統中的主動“行動者”。這些代理能夠自主整合資源、執行服務與人類共同參與價值創造活動。例如：

• 動態協同與資源整合：根據Wieland、Hartmann與Vargo（2017）的定義，商業模式可視為一組動態的制度拼組，通過行為者的實踐，將技術創新與市場創新聯結起來，從而促進各行為者和整個服務生態系統的生存力。智能代理正是新的行為者，它們通過執行算法和策略，參與到資源整合過程。例如，在共享出行生態中，AI代理整合車輛、乘客、路線等資源，動態調配以提供最優服務。

• 價值共創與角色轉變：SDL強調顧客不再是價值消耗者，而是價值共創者。智能代理的引入進一步模糊了生產者與消費者的界限。很多情況下，客戶讓AI代理代表自己參與價值創造過程。例如消費者授予購物AI代理權限，由它在多個商家之間比價下單，消費者成為價值共創網絡的一環；企業則部署內部AI代理與客戶的AI代理直接交互，協同定制最合適的服務方案。這樣，企業、客戶及AI代理三方交織，共同塑造服務體驗。這體現了一種從“以產品/企業為中心”向“以服務/賦能為中心”的根本轉變。

• 從交易到關系——持續的賦能創新：傳統商業模式以交易完成為結束，而服務主導邏輯下的商業模式則持續演進。AI智能代理能夠持續學習和適應用戶需求，推動企業不斷調整和創新服務。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整服務配置或推薦新功能，實現持續的客戶關系維護。這種持續性正是SDL所提倡的：價值在使用過程中不斷產生和評估，而非在交換時一次性決定。AI智能代理確保服務在整個使用生命周期內保持優化，體現出高度的賦能導向戰略。

圖2 AI智能代理不僅由技術，也由參與行動者推動商業模式演化

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

乘物游心：如何寫好A2A服務劇本？

商業模式因AI智能代理從靜態的產品售賣藍圖，變為動態演化的“服務劇本”：在這個劇本中，人類與AI代理共同扮演角色，遵循一定制度（規則、規范），不斷演繹出新的價值創造場景，從而推動商業模式從根基上完成由產品導向至服務導向的轉型。

根據服務主導邏輯，Wieland等人提出了“服務劇本”的構想，我們以“理財即服務”（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。

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：“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，但能源板塊收益良好。” 這項匯報利用了昨夜的平臺賬戶數據和市場行情數據（由第三方數據源提供），體現了服務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，轉入收益較穩健的債券基金。這樣能更好地保護您一年內的資金安全。” 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）以及第三方數據（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會不會錯過后續反彈機會？我的長期收益會受影響嗎？” AI代理隨即調動資源進行解釋：它查詢了最近的市場分析報告和平臺內置的風險模擬模型，回答道：“根據模擬，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%。鑒于您一年內需要這筆錢，這樣調整更穩健。”

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

與圖2的理論一致，劇本的場景體現了不同參與者的互動關系、制度拼組與資源整合及如何動態形成協作，以及服務如何共創價值，嵌入用戶的日常生活并實現動態適配。

• 參與者互動網絡：場景中多元行動者緊密互動，形成服務生態系統。用戶、AI理財代理、金融平臺、數據提供商和監管者各司其職又相互協作。用戶提出需求并參與決策，AI代理在前臺與用戶交流，并在后臺協調資源，平臺和第三方共同支持服務的交付，監管機構提供規范與信任環境。這種網絡化協作取代了以廠商為中心的傳統單向服務關系。

• 制度拼組與資源整合：服務過程建立在一系列制度安排之上（如法規、協議、標準），這些制度為參與者的協作提供了穩定框架，同時隨著環境變化而重新拼組。在該框架內，各方整合資源：資金、數據、技術、專業知識等被靈活組合以滿足服務需要。例如平臺將用戶數據與市場數據結合，AI算法結合投資知識與監管規則。制度和資源的動態協同確保了服務的順利進行與演進。

• 價值共創而非產品交付：整個理財服務通過互動實現價值共創，而非簡單地把金融產品賣給用戶即結束服務。用戶在制定方案中扮演積極角色，其參與使服務更加貼合其個性化價值訴求；服務提供方通過持續服務獲取了用戶信任和數據的價值。價值在使用過程中產生，而不是預先嵌固在某個產品中。這種共創理念顛覆了 “公司生產—客戶消費”的傳統思維，轉向“公司與客戶共創—共同受益”的范式。

• 嵌入日常生活的服務：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，到人生重大決策節點的參與，服務始終在線陪伴用戶。理財不再是偶爾去銀行拜訪顧問的割裂行為，而是像日常應用一樣自然。通過情境化的交互，服務得以深刻理解用戶當下的生活狀態和需求，在適當的時機提供恰當幫助，實現“潤物細無聲”的支持。

• 動態適配與智能編排：智能代理賦予服務高度的靈活性和敏捷性。它如同一個自動化的“策劃師”，能夠感知環境與需求的變化，并即時調整服務劇本：無論市場波動還是用戶人生轉折，服務都能通過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。這種動態適配確保了服務的長期有效性和針對性，避免了傳統固定式產品在環境變化時的失效。

最好的AI智能代理的劇本,是要實現莊子在《齊物論》所說的 “乘物以游心”，讓用戶順應萬物、融入變化，從而讓人類心靈在AI的幫助下游走于天地之間。

從平臺經濟到A2A經濟

當AI智能代理改造了服務價值鏈上的價值創造，很顯然，利潤最高的部分將轉移到價值創造的最關鍵節點——AI服務劇本。從這個預測出發，過去二十年獨占了互聯網最高利潤率的平臺們將瑟瑟發抖。例如，傳統上攜程是典型的平臺型商業模式：連接供給方（航司、酒店、景區等）與需求方（用戶），通過信息聚合、比價、交易撮合和服務保障獲取傭金和服務費，以輕資產模式占取了旅游服務價值業的高端位置。而在A2A經濟中，平臺上的人類用戶和服務商，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、響應詢問、管理房態和運力；攜程則不再是唯一的交易撮合者，這對其商業模式提出了根本性挑戰與重構的機會。

攜程商業模式的重構，將是從OTA平臺向“旅行即服務 Travel-as-a-Service (TaaS)”轉型，不再僅是一個提供“產品比價 + 下單”的平臺，而是一個支持用戶AI代理與服務商AI代理直接交互的“出行服務系統”。

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，根據實時數據整合航班、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”變為，提供結構化、高可用的服務資源API（如“住宿服務調用標準”“路線規劃服務”等）；設計標準化的智能代理協議接口，支持多方代理間順利對接；“旅行服務供應鏈”的調度者、協同者，構成TaaS（Travel-as-a-Service）基礎架構。

重塑客戶價值主張：從“低價比選”到“無感服務”

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

這意味著攜程需要轉為服務結果導向的交易，例如打造按需組合的微服務（microservices）套餐；按結果、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。

服務商生態的重構：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。攜程的角色變為提供商家接入AI經濟的標準化接口，提供“AI績效評分系統”，評估商家AI代理在響應速度、服務質量、爭議處理等方面的表現，支持API付費、數據分析、動態優化等服務。這樣攜程將成為一個 面向AI代理的元平臺（Meta-platform），服務的不再是人，而是AI。

人類智能代理的共舞

AI智能代理正重繪商業世界的底圖。它不再只是工具，而是能感知、能決策、能協同的行動者，以數字之智參與現實之變。在它的推動下，曾經依賴人力調配的商業系統，開始像生態一樣自我調節、自我演進，服務主導邏輯成為A2A經濟的主流。

服務主導邏輯給我們的一項重要啟發：價值并不由企業一方鑄就，而是在網絡中的行為者——現在包括AI代理—持續互動，彼此賦能中生成。這是一種從“擁有”到“參與”的轉變，從“施予”到“共創”的躍遷，AI智能代理參與各種交易, 使用戶與企業實現《易經》所云的理想境界：“同聲相應，同氣相求。”

要達到這個A2A時代需求與供給的理想，千行百業都需要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，到物流中的智能調度與資源整合。AI代理不僅更好地完成人類任務，更激發出服務流程中新的協同與信任機制，創新商業模式成為“萬物皆服務”。在這個智能代理與人類共舞的新時代，以服務為中心的商業模式不再是企業的可選項，而是其生死攸關的戰略必修課，實現價值共創的商業新篇章。

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】