我花了一年时间才看清经纪人佣金的残酷真相。

作者：杰西

整理：嘉华、ChainCatcher

过去一年，我致力于构建代理经济的基础设施，与 Stripe、Visa、Coinbase、Google 以及数十家推动代理业务发展的初创公司团队进行了合作。我梳理了整个行业，推出了产品，并努力寻找市场契合点。

目前，市场对这个领域没有真正的需求，初创企业在涉足该领域时会面临许多结构性问题。

上个月，Stripe 在 Sessions 大会上发布了 288 款新产品，其代理商文档的访问量占总文档阅读量的近 40%。他们的代理商业务市场拥有超过 1000 家已启用的商户。然而，在 Sessions 大会上，实际进行交易的注册代理商数量却只有个位数。

Visa提到，其代理支付代币（与代理商绑定，用于代表用户进行代币化支付）目前需要3到9个月的KYC（了解你的客户）审批，并且必须达到2.5亿美元的最低收入门槛才能获得资格。如今，只有像亚马逊和沃尔玛这样规模的公司才能完成这种身份验证流程。

Coinbase报告称，截至4月份，x402协议上有69,000个活跃代理，交易量达1.65亿笔。然而，独立的链上分析显示，实际日交易量约为17,000美元，其中约一半是测试交易（据CoinDesk，2026年3月）。

商家的代理人

我们创建 shop.fast.xyz 的目的是为了直接验证购买式商务的实际应用。它包含了真实的商品、商家和交易。

对于大多数产品类别而言，目前人工智能购物的用户体验远逊于传统电商。购买服装、电子产品或家具时，人们希望看到图片、浏览各种选项并进行比较。

聊天机器人的对话形式实际上是一种倒退。你用纯文本对话取代了丰富的视觉界面，而人类本质上是视觉型购物者。

智能体在一些我们最初认为困难的领域表现出色。它们能够理解用户需求，并有效处理诸如“类似但更便宜”之类的指令。模型层发挥了重要作用。

但它无法取代并排浏览十件商品并从中挑选一件的体验。聊天界面可以通过轮播图和交互式展示进行增强，但实际上，你只是在聊天窗口中重新创建了一个电商前端。对于以视觉效果为主导的价格比较购物，我们至今还没有找到令人信服的理由来证明聊天界面优于原生电商界面。

我们看到商家确实有需求，但这是一种防御性需求。

商家希望代理商能够查询到他们的店铺。这并非因为现有客户正在通过代理商购买商品，而是因为他们担心如果代理商成为主流渠道，自己会被市场淘汰。

这是一种“代理引擎优化（AEO）”策略，但目前它只是锦上添花，而非必不可少。商家们正在为尚未到来的浪潮做准备。

在某些情况下，对话式商务确实可以提升用户体验：例如，用户已经知道自己想要什么，且购买频率高、决策成本低的订单。外卖订购就是最明显的例子。市场规模庞大，购买频率极高，而且决策过程也十分迅速（例如，“帮我从上次那家店订一份泰式炒河粉”）。对话式智能体在这里大有可为。

然而，主流外卖平台尚未开放其应用程序接口（API）。目前唯一的方法是“利用计算机”，即让人工智能像人类一样通过视觉方式操作应用程序。这种方法速度慢、稳定性差，而且对于一份价值15美元的午餐订单来说，其推理成本实在难以承受。

另一项突破在于某些商店极其复杂的用户界面导航，这让人非常痛苦。叠加的折扣、促销代码、会员计划以及令人困惑的结账流程，都让人难以忍受。

一位能够理解“使用我的优惠券、扣除我的积分、查找最便宜的运费、使用我的母语”等指令的客服人员，可以显著改善目前糟糕的用户体验。这对于老年用户、在国外网店购物的非母语人士，以及有特殊需求的群体来说尤为重要。

这两项突破都需要庞大的面向消费者（B2C）的分销渠道。你将与 DoorDash（美国最大的外卖平台，市场份额高达 56%）和亚马逊争夺用户入口。

面向消费者的规模化分销对巨头企业来说是一项优势。消费型商业的供应端已经成熟，而需求端则受到用户体验和分销渠道的制约；建设更多基础设施并不能解决这两个问题。

API代理

我们与数十位开发者探讨了实际的支付需求。结果几乎惊人地一致：目前 API 代理的使用非常普遍，涵盖计算、推理和数据源等功能。开发者已经拥有订阅服务、存档的 API 密钥，并与核心供应商建立了计费关系。

支持稳定币的典型论点是，在 Stripe 平台上，信用卡处理的最低有效成本约为 2.9% 加上 0.3 美元，这意味着低于 1 美元的 API 调用无利可图。但对于如今交易频率较低的情况，预付金额可以解决这个问题。开发者可以预先充值，问题就迎刃而解了。

更深层次的问题在于供应商市场。大多数主流SaaS公司不愿提供价格低廉（仅几分之一美分）的临时API访问权限。他们的商业模式基于多年期企业合同。依赖长期合同的公司会抵制任何绕过其现有模式的定价机制。

机器商务从结构上看是一个长尾市场，包括小型服务、小众数据源、独立开发者和 MCP 服务器。MPP 和 x402 等协议非常适合这个细分市场。

但从定义上讲，这是一个服务于有特殊需求的高级用户的市场，而从历史上看，开发人员往往是支付意愿最低的群体之一。

Stripe Projects上线时，与Vercel、Supabase、Cloudflare、Twilio等32家供应商合作伙伴携手，涵盖了开发者构建和部署软件所需的大部分工具，所有工具均可通过现有的计费系统访问。开发者技术栈中最主要的需求已经得到满足。

除了这 30 大服务之外，其他所有领域都存在新的支付渠道的机会：机会确实存在，但它们的规模本质上比那些耀眼的数字所暗示的要小得多。

同样的模式也适用于内容获取。代理商一直在不断地抓取和总结文章，而出版商则在奋力反击。

然而，当内容货币化达到规模化时，它将通过已经位于出版商和互联网之间的 CDN 提供商来实现（Cloudflare 已经为此推出了 AI 审计工具），或者通过出版商和 AI 实验室之间的大规模许可协议来实现。

这项基础设施带来的机遇最终将流向那些已经拥有分销渠道的巨头企业。

代理商的代理商

“代理商服务代理商”的商业模式是一个长期愿景，目前几乎完全停留在理论层面，尚未有人实现有意义的交易量。多家初创公司正在努力解决核心挑战：代理商发现、信任建立、条款协商和纠纷解决。

当这种交易结构真正实现时，它将与现有的支付方式截然不同。交易双方均无需提供任何个人身份信息。延迟时间将控制在亚秒级。从几分之一美分到数百万美元的资金都将在同一流程中运作。

此外，还将出现多方结算机制，这完全不符合现有支付渠道预设的双边买卖模式。我们相信，一旦这种情况发生，它将迅速且大规模地出现。

这是对专用结算基础设施的长期投资，而且这种基础设施确实存在。但“真正的长期投资”和“当前市场”是两回事。

几个月来，我们一直致力于推动这个市场的发展，并在过去几年中围绕它构建了一套完整的基础设施。凭借我们的分布式网络，理论上它可以扩展到每秒处理超过10亿次请求（TPS），延迟低于50毫秒，平均一致性为10毫秒。但我们必须与当前市场的实际状况保持一致。

金融代理人

可以说，这是唯一一个存在实际需求的类别。客户群体已经存在，并且有付费意愿。如今，基金经理、财务团队和DeFi用户都在为金融工具付费。将人工智能集成到现有工作流程中，是产品发展的必然趋势。

代理金融也催生了全新的行为模式。能够自主实时监控并重新平衡数百个仓位的代理，其运作方式是人类无法手动复制的。这不仅仅是自动化，更是能力的显著提升。

挑战在于竞争格局。金融行业监管严格，且高度依赖现有的业务关系。老牌机构拥有牌照、合规基础设施和客户关系。初创企业可以寻求在监管较宽松的领域（例如去中心化金融DeFi）、巨头行动迟缓的领域，或人工智能能够创造巨头所不具备的能力的领域站稳脚跟。

然而，与其他三个类别相比，这里的竞争动态对成熟企业更有利，因为在现有产品和客户群上叠加人工智能比反过来要容易得多。

真正的竞争优势

那么，为什么大家还在继续建造这些东西呢？原因有二。

首先是动机。行业巨头拥有充裕的现金流，可以押注于可能需要数年才能实现的未来。对他们而言，提前五年进入市场的成本不过是微不足道的误差，而晚一年进入市场的代价则可能是灾难性的。因此，他们必须布局。

其次是认知盲点。当你的主要业务是支付时，所有问题看起来都像是支付问题。代理经济需要一个支付层，所以让我们来构建这个支付层。

但支付只是更大问题的一部分。真正的挑战不在于如何在代理人之间转移资金，而在于如何协调代理人和人类之间的工作，核实工作成果，并结算结果。支付只是结算的一部分，结算只是协调的一部分，而协调才是真正的关键所在。

大规模协调必然会催生结算机制。支付只是这一进程中的一种乐器，而非全部。解决协调问题的公司将会吸收支付业务，而不是相反。

大多数传统公司都在进行防御性建设，以应对未来大规模机器交易的场景。由于它们的资金储备无限，时间节点对它们来说并不重要。

但初创企业没有这种奢侈。我们必须找到市场的真实位置，不能坐等市场机会到来。

一年的建设让我们走向了一个意想不到的方向。在那里，市场活动真实存在，发展迅速，但尚未得到充分满足。它不属于我们之前描述的四种类型。