Universal Commerce Protocol се очертава като отворен стандарт за AI агенти
Google и Shopify съвместно разработиха Universal Commerce Protocol (UCP), отворен стандарт, позволяващ на AI агенти да се свързват с търговци за откриване на продукти, разглеждане и транзакции. Обявен наскоро, UCP получи одобрения от над 20 търговци на дребно и платформи, стандартизирайки взаимодействията в среди за разговори като AI режима на търсене на Google и приложението Gemini[1][5]. Скоро ще бъдат пуснати собствени функции за пазаруване, позволяващи на потребителите да завършват покупки, без да напускат чатовете, като същевременно поддържат разширения за програми за лоялност, абонаменти и динамично ценообразуване.
Shopify допълва UCP с актуализации, включително директни продажби чрез AI каналите на Google, интеграция с Microsoft Copilot Checkout и достъп до своя Catalog чрез новия Agentic план — дори за марки, които не са част от Shopify. Това разширява инфраструктурата до по-широко участие на търговията на дребно. Междувременно JD Sports Fashion следва алтернатива чрез commercetools' Agentic Commerce Suite (ACS) със Stripe, което позволява покупки с едно кликване с AI на платформи като Microsoft Copilot, Google Gemini и ChatGPT.
Технически основи на UCP
UCP структурира търговията чрез слоести възможности: основни примитиви като checkout сесии и line items, модулни разширения за вариации на изпълнение (доставка, предварителни поръчки, абонаменти) и state machine, преминаваща от непълна (липсващи данни) към readyforcomplete. Търговците декларират поддържаните функции; агентите договарят съвместимост, използвайки преносни канали като REST, GraphQL, JSON-RPC или A2A[4]. Плащанията се договарят динамично за всяка транзакция, като се приспособяват към всеки процесор или портфейл, като се вземат предвид предпочитанията на купувача.
Когато автономията на агента достигне границите си — като например избор на прозорци за доставка — UCP задейства елегантно предаване чрез continue_url и Embedded Checkout Protocol (ECP), вграждайки потребителския интерфейс на търговеца в повърхността на агента с двупосочни съобщения. Това гарантира, че няма да има застояване на транзакции, като съчетава автоматизация с надзор от човека[3][4]. Спецификацията, която вече е публична, черпи от милиарди транзакции на Shopify за мащабируемост.
Различни пътища в Agentic Commerce
Маршрутът на ACS на JD Sports подчертава разнообразието на екосистемата: докато UCP набляга на универсалната оперативна съвместимост, ACS се адаптира към конкретни стекове за платформи като ChatGPT. И двете имат за цел мащабируемост на разговорите, но изборът на търговци на дребно отразява съответствия на инфраструктурата — UCP за отворени екосистеми, ACS за композируеми алтернативи[1]. Ранните потребители като Etsy, Target, Walmart и Wayfair сигнализират за импулс, но фрагментираното приемане може да подложи на изпитание дългосрочната кохезия.
Последици за инфраструктурата на електронната търговия
UCP стандартизира ръкостисканията между AI и търговците, директно засягайки product feeds, като изисква структурирани, данни за каталозите в реално време за откриване на агенти — повишавайки качеството на feed отвъд статичния XML към динамични, декларирани от възможностите схеми. Стандартите за каталогизиране придобиват прецизност: търговците трябва да предоставят разширения за абонаменти или изпълнение, намалявайки несъответствията в AI контекстите и подобрявайки card completeness с точни цени, инвентар и условия[4][6].
Внедряването на assortment се ускорява, тъй като агентите заобикалят традиционното разглеждане, като правят заявки към каталозите чрез разговори; no-code инструментите се интегрират чрез negotiation layer на UCP, позволявайки на платформи като Shopify Admin да централизират AI storefront-овете без персонализирани компилации[1]. Product feeds стават още по-критични в тази нова среда. AI усилва това: агентите обработват 80% от потоците автономно, ескалирайки само крайните случаи, намалявайки латентността от откриване до checkout. За инфраструктурата за съдържание това налага по-богати, машинночетими карти — пълни изображения, варианти, ревюта — за подхранване на агентските решения, притискайки legacy feeds да еволюират или рискуват да станат невидими в чатовете. За да научите повече за този процес, вижте нашата статия за how to create sales-driving product descriptions without spending a fortune.
InternetRetailing; Shopify Engineering.
Тази промяна вгражда търговията в AI повърхности, където feed robustness диктува видимостта; непълните данни дават непълни транзакции, подчертавайки ролята на UCP в създаването на стандарти, които са готови за агенти.
От гледна точка на NotPIM, разработването на UCP отбелязва критична промяна към търговията, управлявана от AI, като фундаментално променя важността на висококачествените product data. Акцентът върху структурираната информация за каталозите в реално време е в перфектно съответствие с нашата основна мисия: да дадем възможност на бизнеса да управлява и оптимизира ефективно своите product data. Тъй като AI агентите стават все по-разпространени, осигуряването на точност, пълнота и последователност на данните става от първостепенно значение за търговците, които се стремят да процъфтяват в среди за разговорна търговия. Тази тенденция подчертава нарастващата стойност на платформи като NotPIM за овластяване на търговците на дребно да отговорят на променящите се изисквания на e-commerce пейзажа. Това също оказва влияние върху необходимостта от product feed. Това също е в съответствие с важността на delta feed за спестяване на ресурси. И изисква ясно разбиране на product matrix in e-commerce.