Universal Commerce Protocol з'являється як відкритий стандарт для агентів штучного інтелекту
Google та Shopify спільно розробили Universal Commerce Protocol (UCP), відкритий стандарт, що дозволяє агентам штучного інтелекту взаємодіяти з продавцями для пошуку продуктів, перегляду та здійснення транзакцій. Анонсований нещодавно, UCP отримав підтримку від понад 20 роздрібних продавців і платформ, стандартизуючи взаємодії в середовищах для спілкування, таких як AI Mode Google Search та додаток Gemini [1][5]. Вбудовані функції покупок з'являться незабаром, дозволяючи користувачам завершувати покупки, не виходячи з чатів, а також підтримуючи розширення для програм лояльності, підписок та динамічного ціноутворення.
Shopify доповнює UCP оновленнями, включаючи прямі продажі через канали штучного інтелекту Google, інтеграцію Microsoft Copilot Checkout та доступ до свого Catalog через новий Agentic план — навіть для брендів, які не належать Shopify. Це розширює інфраструктуру для ширшої участі роздрібної торгівлі. Тим часом JD Sports Fashion використовує альтернативний варіант через commercetools' Agentic Commerce Suite (ACS) зі Stripe, що дозволяє здійснювати покупки в один клік AI на таких платформах, як Microsoft Copilot, Google Gemini та ChatGPT.
Технічні основи UCP
UCP структурує комерцію за допомогою багатошарових можливостей: основні примітиви, такі як сесії checkout та line items, модульні розширення для варіацій виконання (доставка, попередні замовлення, підписки) та state machine, що переходять від incomplete (відсутність даних) до readyforcomplete. Продавці оголошують підтримувані функції; агенти узгоджують сумісність, використовуючи transport, такі як REST, GraphQL, JSON-RPC або A2A [4]. Платежі узгоджуються динамічно для кожної транзакції, розміщуючи будь-який процесор або гаманець з урахуванням вподобань покупця.
Коли автономність агента досягає меж — наприклад, при виборі вікон доставки — UCP запускає graceful handoffs через continue_url та Embedded Checkout Protocol (ECP), вбудовуючи merchant UI в surface агента з двонаправленим обміном повідомленнями. Це гарантує, що жодна транзакція не зупиниться, поєднуючи автоматизацію з людським наглядом [3][4]. Специфікація, яка зараз є публічною, базується на мільярдах транзакцій Shopify для масштабованості.
Розбіжні шляхи в Agentic Commerce
Шлях JD Sports ACS підкреслює різноманіття екосистеми: тоді як UCP робить акцент на універсальній interoperability, ACS адаптується до певних стеків для таких платформ, як ChatGPT. Обидва прагнуть до масштабованості розмови, але вибір роздрібних продавців відображає alignment інфраструктури — UCP для відкритих екосистем, ACS для composable альтернатив [1]. Перші користувачі, такі як Etsy, Target, Walmart та Wayfair, сигналізують про імпульс, але фрагментована адаптація може випробувати довгострокову єдність.
Наслідки для інфраструктури електронної комерції
UCP стандартизує handshakes між AI та продавцями, безпосередньо впливаючи на product feeds, вимагаючи структурованих даних каталогу в реальному часі для виявлення агентів — підвищуючи якість feed вище статичного XML до динамічних, оголошених схем. Стандарти каталогізації набувають точності: продавці повинні відкривати розширення для підписок або fulfillment, зменшуючи невідповідності в контекстах штучного інтелекту та покращуючи завершеність card з точною інформацією про ціни, запаси та умови [4][6].
Впровадження асортименту прискорюється, оскільки агенти обходять традиційний перегляд, запитуючи catalog в розмовній формі; інструменти без коду інтегруються через negotiation layer UCP, дозволяючи таким платформам, як Shopify Admin, централізовано розгортати AI storefront, не потребуючи спеціальних збірок [1]. Product feeds стають ще важливішими в цьому новому середовищі. AI підсилює це: агенти обробляють 80% потоків автономно, ескалуючи лише edge cases, скорочуючи латентність від discovery до checkout. Для інфраструктури контенту це вимагає більш насичених, машиночитаних card — повні зображення, варіанти, відгуки — для підживлення agentic рішень, чинячи тиск на legacy feeds, щоб вони розвивалися або ризикували залишитися невидимими в чатах. Щоб дізнатися більше про цей процес, перегляньте нашу статтю про як створити описи продуктів, що приносять продажі, не витрачаючи купу грошей.
InternetRetailing; Shopify Engineering.
Цей зсув вбудовує commerce в AI surfaces, де robustність feed диктує видимість; неповні дані дають неповні транзакції, підкреслюючи роль UCP у створенні стандартів, готових до агентів.
З точки зору NotPIM, розробка UCP знаменує собою критичний перехід до commerce на основі штучного інтелекту, корінним чином змінюючи важливість високоякісних product data. Акцент на структурованій інформації каталогу в реальному часі ідеально узгоджується з нашою основною місією: дозволити підприємствам ефективно управляти та оптимізувати свої product data. Оскільки агенти штучного інтелекту стають все більш поширеними, забезпечення точності, повноти та узгодженості даних стає першорядним для продавців, які прагнуть процвітати в середовищах для спілкування в електронній комерції. Ця тенденція підкреслює зростаючу цінність таких платформ, як NotPIM, у наданні можливості роздрібним продавцям відповідати на вимоги ландшафту електронної комерції, що розвивається. Це також впливає на потребу в product feed. Це також узгоджується з важливістю delta feed для економії ресурсів. І вимагає чіткого розуміння product matrix в e-commerce.