作者：Guy Wuollet，a16z Crypto
编译：深潮 TechFlow
深潮导读： Uber 用极简的需求表达连接了乘客与司机，但现实中大量交易因涉及多人协同、动态预算与复杂条款而长期难以在线化。AI 智能体正在改变这一现状，使系统得以围绕更细碎、非标的商品与服务重组双边撮合网络。
a16z Crypto 团队结合加密领域成熟的“意图”（Intents）与订单流竞价模式，拆解了智能体商业网络的盈利机制与冷启动路径：在软件开发趋于零成本的时代，能够沉淀履约信誉与双向流量的机器网络才是真正的长期壁垒。
Uber 为人们提供了一种极其简单的需求表达方式：从甲地乘车前往乙地。随后由网络自动匹配一位愿意以你认可的价格提供接送服务的司机。司机越多，乘客叫车就越方便；乘客越多，司机加入网络的动力也越足。
我认为，AI 智能体（Agents）将使这类双边网络得以围绕极其宽泛的商品与服务品类建立起来。智能体可以帮助人类表达更复杂的偏好，并找到愿意精准满足这些偏好的供应方。
其中有些交易场景其实目前已经存在，只是因为价格过高或协同极其繁琐，把绝大多数普通人挡在了门外；而另一些需求则纯粹因为人工安排成本太高而压根无人尝试。智能体还将催生许多我们过去连想都未曾想过的新型交易，所有这些都是留给创业者的巨大机会。
不妨设想一个简单且熟悉的日常场景：组织一群朋友聚餐。每个人的空闲时间、预算上限以及对餐厅口味的偏好都不尽相同。
在今天，往往需要某位朋友被迫充当微信群里的“协调员”：逐个收集大家的诉求、全网搜寻餐厅，并在选中的餐厅不满足条件时退回群里反复重新协商。与此同时，许多餐厅其实在周二晚上正空着大把餐桌，却缺乏有效渠道去触达计划尚未敲定的聚餐人群。
如果交由你的个人智能体出面，它就能直接与朋友们的智能体快速对齐，汇总出一条明确请求：在教会区（Mission）寻找六人晚餐，人均低于 $60，时间在傍晚 5 点半至 8 点之间，只要不吃寿司即可。
随后，各家餐厅的智能体可以根据自家空余桌位即时竞价响应：有的餐厅可能针对 5 点半的早场时段给出更优惠折扣，另一家则可能主动定制一套适合六人分享的家庭套餐。你的智能体只需对比所有报价与全员偏好，并在预先授权范围内自动完成预订。
如此一来，晚上六点仍有空桌的餐厅就能在消费者还未选定去哪家吃之前，直接向愿意早点用餐的人群精准抛去报价。买方团队拥有明确偏好与预算，卖方餐厅握有闲置餐位与底价空间，唯一缺失的正是能让双方智能体彼此发现并达成交易的底层网络。
Uber 已经证明了网络如何围绕相对简单的出行诉求撮合买卖双方，而智能体有望将这一模式扩展到聚餐这类具备复杂约束条件的消费当中。过去绝大多数互联网网络都是为人类的操作习惯建造的，但如今我们亟需为机器构建网络。
创业者完全可以着手打造专门的撮合枢纽，让个人智能体把复杂诉求带入市场，由供应方围绕这些诉求展开竞争性履约。
如何构建智能体交易网络
事实上，加密货币领域早已围绕“意图”（Intents）概念提供了一套成熟的组织范式：用户只需声明最终想要的交易结果，各路服务提供商便相互竞价以交付这一结果。
以 UniswapX 为例，用户签名发出一笔订单，明确写明想兑换的代币与可接受条款；做市求解器则会跨越多处流动性来源展开竞争，争相促成这笔成交。
AI 智能体恰好可以把这种“意图模型”延伸到日常商业领域。大语言模型（LLM）能把日常自然语言对话转化为供应方可执行的标准化请求，智能体则负责全网搜寻报价并敲定交易细节。这种低门槛交互有望将原本繁琐的协同成本压低，让六人聚餐这类中小额消费也变得划算。
曾经撑起 Uber 价值的同款网络效应，同样会在这些更复杂的交易场景中逐步累积起来。每当有一家新餐厅接入，就餐者就多了一个精准匹配选项，对有苛刻忌口或时间要求的小团体尤其如此。
而随着前来发起需求的团体数量增多，餐厅获得额外翻台收入的机会随之大增，这又会倒逼它们把自有订座系统接入网络并发出更具针对性的报价。只要单座城市的参与度达到临界点，这套网络就能顺理成章地拓展至更多消费品类。
在冷启动策略上，创业者完全可以先从单一城市的餐饮场景切入。初代产品必须能实打实地帮用户省下大量时间或金钱，好让他们愿意把朋友也拉进来；同时必须让合作餐厅看见平时接不到的纯增量订单。唯有双方都尝到甜头，才会持续留存并邀请新成员加入。
至于商业变现，我认为面向终端消费者的智能体本身可以完全免费开放，而通过类似于“订单流付费”（Payment for Order Flow）的模式来赚钱。具体来说，用户声明想要什么以及最高愿付多少钱，随后交由各家供应商竞价满足需求。
假设智能体报价 $300 安排一顿聚餐，并在后台匹配到一家愿以 $270 接单的餐厅，网络平台便可以留存其中差价，或者因成功向餐厅导流交易而收取路由佣金。这笔撮合收入反过来还能直接补贴消费者的 AI 推理算力开销。
当然，平台必须确保透明：用户应当清楚了解自己的智能体是如何盈利的，以及它在众多报价间进行筛选排序的底层逻辑。消费者究竟有多大意愿把花钱决策委托出去，归根结底取决于他们对这套筛选机制的信任程度。
为什么这类商业模式具备长期壁垒
随着人工智能大幅拉低软件复刻的边际成本，仅仅拥有好用的软件不再稀缺，愿意沉淀在特定网络内部持续开展交易的个人与商业体关系网，正演变成为更核心的竞争护城河。回顾互联网时代，Facebook、eBay 与 Uber 等最伟大的企业均遵循这一法则：加入的参与者越多，整个网络对个体而言就越有用。
面向智能体商业的撮合网络同样可以沉淀出这种难以撼动的先发优势。竞争对手或许能迅速抄出一套功能和界面极其相似的软件，但它依然必须从头聚集起能够持续可靠履约的买卖双方。回到餐厅案例中，这便意味着要覆盖足够多愿主动报价的本地餐厅，以及大批随时准备下单的消费者团体。
保证每一笔撮合交易都能可靠兑现，本身就是构建网络基建的关键一环。合作餐厅必须确信，发来请求的智能体确实拿到了整个聚餐团队的付款授权；而就餐者同样需要确认，一旦点下确认接受报价，就能按约定价格稳妥锁定餐位。
因此，网络必须自建一套验证机制来核准智能体权限、记录预订核心条款并顺畅安排资金结算。同时，一旦发生团体临时取消预订或餐厅未能按约留位等履约异常，双方都应清楚事先约定好的处理机制是什么。
创业者完全可以将这些信任设施与交易市场同步搭建起来。只要买家与卖家开始在网络中高频互动，平台就能自然沉淀出一套可信记录，标记出究竟谁总能严格兑现承诺，并配套成熟的纠纷仲裁流程。一个能帮参与方发掘优质报价且履约极其稳妥的网络，自然会让所有人习惯在下一次交易时首选回归。
创始人还可以构建哪些智能体网络
餐饮预订只是我用来说明思路的一个简化范例。实际上，AI 智能体还能协助搭建出大量各具特色的垂直交易网络，以下几个方向尤其值得探索：
· 出行与差旅：个人智能体协同对齐多位同行者的日程安排与费用预算，随后统一向多家酒店和航司展开打包议价，敲定让所有人都满意的行程。当团队在出发日期或目的地选择上保持弹性时，往往能撬动传统固定关键词搜索触及不到的隐藏优惠报价。
· 企业级采购：企业的专属采购智能体可以全天候 24 小时在线守候，与上游供应商就远期供货量及价格锁定期展开动态谈判。它在比价时会同步权衡交货排期与付款账期，既能帮采购方锁定综合成本，又能为卖方提供可预期的稳定订单需求。
· 算力资源市场：智能体可以根据硬件规格、机房所在地理区域与时间窗口，自动将计算任务负载与全网闲置算力进行精准匹配。企业甚至可以通过该网络提前购买远期算力容量，从而有效对冲业务扩张期算力成本暴涨的风险。
· 线上争议仲裁：交易各方可以在签约时共同约定，一旦产生纠纷即交由某一共享仲裁论坛以远快于传统司法体系的效率进行裁决。每当多一组买卖双方采纳同一套仲裁规则，这个论坛对后续市场参与者的吸引力与公信力就会随之水涨船高。
· 物理设备网络：智能体可以直接向分布式无人机配送网络采购运力服务，或向联网传感器设备购买实时数据。每一台新设备的接入都直接拓宽了物理网络的覆盖半径，或者叠加出生态其他参与者恰好急需的新型服务能力。
· 协同健康医疗研究：个人用户可以将健康数据安全汇入共享池并参与众包科研项目。数据贡献者基数越庞大，就越能支撑起规模空前的临床对照研究，从而攻克过去小样本群体根本无从解答的医学难题。
此外，围绕“真实人类关系”同样孕育着丰厚的网络创业机遇。当机器智能变得越来越廉价甚至近乎免费时，现实社会依然迫切需要有效手段来验证真实身份、背书专业资质并缔结深度信任关系。随着越来越多工作脱离传统雇佣机构，职业声誉凭证网络、会员制俱乐部及类似组织反而将变得愈发值钱。
结语
真正的商业机会往往藏在那些人们打心底里想达成的交易里，只是在今天，手动协调撮合这些交易的时间与金钱门槛实在太高了。而未来体量最庞大的几类智能体网络，几乎必然诞生于我们当下尚未能想象出来的全新交换场景。
从某个具体而细微的垂直市场切入，先把双边需求跑通履约，再用实打实的增量价值激励每一端参与者不断呼朋引伴。如果你正在投身构建智能体网络，我非常期待与你交流探讨。
