Universal Commerce Protocol появляется как открытый стандарт для AI-агентов
Google и Shopify совместно разработали Universal Commerce Protocol (UCP) — открытый стандарт, позволяющий AI-агентам взаимодействовать с продавцами для поиска товаров, просмотра и совершения транзакций. Недавно анонсированный UCP получил поддержку от более чем 20 ритейлеров и платформ, стандартизируя взаимодействия в чат-средах, таких как AI Mode в Google Поиске и приложение Gemini[1][5]. Вскоре появятся встроенные функции покупок, позволяющие пользователям завершать покупки, не выходя из чатов, с поддержкой расширений для программ лояльности, подписок и динамического ценообразования.
Shopify дополняет UCP обновлениями, включая прямые продажи через AI-каналы Google, интеграцию с Microsoft Copilot Checkout и доступ к своему Catalog через новый план Agentic — даже для брендов, не являющихся Shopify. Это расширяет инфраструктуру для более широкого участия розничных продавцов. Тем временем JD Sports Fashion выбирает альтернативный путь через Agentic Commerce Suite (ACS) от commercetools со Stripe, обеспечивая покупки в один клик через AI на таких платформах, как Microsoft Copilot, Google Gemini и ChatGPT.
Технические основы UCP
UCP структурирует коммерцию через многоуровневые возможности: основные примитивы, такие как сессии checkout и line items, модульные расширения для вариантов fulfillment (доставка, pre-orders, подписки), а также автомат состояний, переходящий от incomplete (отсутствие данных) к readyforcomplete. Продавцы объявляют поддерживаемые функции; агенты согласовывают совместимость, используя такие транспорты, как REST, GraphQL, JSON-RPC или A2A[4]. Платежи согласовываются динамически для каждой транзакции, учитывая любого обработчика или wallet, с учетом предпочтений покупателя.
Когда автономия агента достигает лимита — например, при выборе окон доставки — UCP запускает корректную передачу управления через continue_url и Embedded Checkout Protocol (ECP), внедряя пользовательский интерфейс продавца в интерфейс агента с двунаправленным обменом сообщениями. Это гарантирует отсутствие остановок транзакций, сочетая автоматизацию с человеческим контролем[3][4]. Спецификация, теперь публичная, основана на миллиардах транзакций Shopify для обеспечения масштабируемости.
Расходящиеся пути в Agentic Commerce
Маршрут ACS от JD Sports подчеркивает разнообразие экосистемы: в то время как UCP делает акцент на универсальной совместимости, ACS адаптируется к конкретным стекам для таких платформ, как ChatGPT. Оба стремятся к масштабируемости в разговорах, но выбор ритейлера отражает выравнивание инфраструктуры — UCP для открытых экосистем, ACS для composable альтернатив[1]. Ранние последователи, такие как Etsy, Target, Walmart и Wayfair, сигнализируют о нарастании динамики, однако фрагментированное внедрение может проверить долгосрочную целостность.
Последствия для инфраструктуры e-commerce
UCP стандартизирует рукопожатия AI-merchant, напрямую влияя на product feeds, требуя структурированных данных catalog в реальном времени для обнаружения агентом, — повышая качество feed за пределами статического XML до динамических, объявленных возможностями схем. Стандарты catalog получают точность: продавцы должны предоставлять расширения для подписок или fulfillment, уменьшая несоответствия в AI-контекстах и улучшая card completeness с точным ценообразованием, inventory и условиями[4][6].
Развертывание ассортимента ускоряется, поскольку агенты обходят традиционный просмотр, запрашивая catalog в разговорах; no-code инструменты интегрируются через слой согласования UCP, позволяя таким платформам, как Shopify Admin, централизовать AI storefronts без собственных сборок[1]. Product feeds становятся еще более критичными в этой новой среде. AI усиливает это: агенты обрабатывают 80% потоков автономно, эскалируя только крайние случаи, сокращая время задержки от обнаружения до checkout. Для контентной инфраструктуры это требует более богатых, машиночитаемых cards — полные изображения, варианты, обзоры — для подпитки решений агентов, оказывая давление на устаревшие feeds, чтобы они развивались, иначе рискуют стать невидимыми в чатах. Чтобы узнать больше об этом процессе, смотрите нашу статью о как создавать продающие product descriptions не потратив целое состояние.
InternetRetailing; Shopify Engineering.
Этот сдвиг внедряет коммерцию в AI-интерфейсы, где надежность feed диктует видимость; неполные данные приводят к неполным транзакциям, подчеркивая роль UCP в формировании стандартов для агентов.
С точки зрения NotPIM, разработка UCP знаменует собой критический сдвиг в сторону коммерции, управляемой AI, коренным образом меняя значение высококачественных данных о product. Акцент на структурированной, realtime информации о catalog идеально соответствует нашей основной миссии: предоставлению бизнесу возможности эффективно управлять и оптимизировать свои product data. По мере того, как AI-агенты становятся все более распространенными, обеспечение точности, полноты и последовательности данных становится первостепенной задачей для продавцов, стремящихся преуспеть в среде conversational commerce. Эта тенденция подчеркивает растущую ценность платформ, таких как NotPIM, в расширении возможностей ритейлеров для удовлетворения меняющихся потребностей e-commerce. Это также влияет на необходимость в product feed. Это также согласуется с важностью delta feed для экономии ресурсов. И требует четкого понимания product matrix в e-commerce.