主要观点总结
本文描述了AI智能代理的发展及其对商业模式的影响。AI智能代理能够自主规划和采取行动，从而实现用户定义的目标。它们在企业中的渗透率将迅速提升，为企业提供一种虚拟劳动力，能够分担和补充人类及传统应用的工作。文章还讨论了AI智能代理如何改变商业模式，从以产品为中心转变为以服务为中心，强调价值共创和互动生态。最后，文章指出AI智能代理参与各种交易和资源整合，激发新的协同与信任机制，创新商业模式。
关键观点总结
关键观点1: AI智能代理的发展
AI智能代理能够自主规划和采取行动，实现用户定义的目标。它们正在改变企业的工作方式和商业模式。
关键观点2: AI智能代理对商业模式的影响
AI智能代理的出现使商业模式从以产品为中心转变为以服务为中心。强调价值共创和互动生态，赋予商业生态中“参与者”的新含义——AI智能代理本身成为服务生态系统中的主动“行动者”。通过动态协同与资源整合，价值共创与角色转变等，推动商业模式的演化。
关键观点3: AI智能代理在商业模式中的应用
AI智能代理不仅应用于电商、金融、物流等行业，还激发出服务流程中新的协同与信任机制，创新商业模式。通过参与各种交易与资源整合，实现价值共创的商业新篇章。
正文
“万物皆服务”
要回答这个问题，我们可以应用现代营销理论中的服务主导逻辑
（Service-Dominant Logic，SDL）
，该SDL理论认为，服务
（即知识和技能的应用）
是所有交换的基础，商业模式正是这种“为他人提供服务以实现自我价值”之理解的表现形式。SDL认为所有经济交换本质上都是服务
（价值应用）
的交换，产品仅是传递服务的媒介。在传统工业时代，企业被视为价值的生产者、顾客是被动消费者；而SDL则强调价值共创和互动生态，即价值由企业、顾客及其他参与者共同创造，商业模式是各方互动的动态组合。
AI 智能代理的出现，赋予了商业生态中“参与者”的新含义——AI智能代理本身成为服务生态系统中的主动“行动者”。这些代理能够自主整合资源、执行服务与人类共同参与价值创造活动。例如：
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动态协同与资源整合：
根据Wieland、Hartmann与Vargo
（2017）
的定义，商业模式可视为一组动态的制度拼组，通过行为者的实践，将技术创新与市场创新联结起来，从而促进各行为者和整个服务生态系统的生存力。智能代理正是新的行为者，它们通过执行算法和策略，参与到资源整合过程。例如，在共享出行生态中，AI代理整合车辆、乘客、路线等资源，动态调配以提供最优服务。
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价值共创与角色转变：
SDL强调顾客不再是价值消耗者，而是价值共创者。智能代理的引入进一步模糊了生产者与消费者的界限。很多情况下，客户让AI代理代表自己参与价值创造过程。例如消费者授予购物AI代理权限，由它在多个商家之间比价下单，消费者成为价值共创网络的一环；企业则部署内部AI代理与客户的AI代理直接交互，协同定制最合适的服务方案。这样，企业、客户及AI代理三方交织，共同塑造服务体验。这体现了一种从“以产品/企业为中心”向“以服务/赋能为中心”的根本转变。
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从交易到关系——持续的赋能创新：
传统商业模式以交易完成为结束，而服务主导逻辑下的商业模式则持续演进。AI智能代理能够持续学习和适应用户需求，推动企业不断调整和创新服务。比如，一款智能家居Agent会随着用户生活习惯的改变而自动调整服务配置或推荐新功能，实现持续的客户关系维护。这种持续性正是SDL所提倡的：价值在使用过程中不断产生和评估，而非在交换时一次性决定。AI智能代理确保服务在整个使用生命周期内保持优化，体现出高度的赋能导向战略。
图2 AI智能代理不仅由技术，也由参与行动者推动商业模式演化
AI智能代理是服务主导逻辑在当代技术条件下的体现和加速器。它强化了“以服务为中心”的商业哲学—企业通过AI代理，更好地赋能他人即成就自己。
乘物游心：
如何写好A2A服务剧本？
商业模式因AI智能代理从静态的产品售卖蓝图，变为动态演化的“服务剧本”：
在这个剧本中，人类与AI代理共同扮演角色，遵循一定制度
（规则、规范）
，不断演绎出新的价值创造场景，从而推动商业模式从根基上完成由产品导向至服务导向的转型。
根据服务主导逻辑，Wieland等人提出了“服务剧本”的构想，我们以“理财即服务”
（Wealth-as-a-Service，WaaS）
的案例勾画一个场景。该场景由智能理财代理主导，为用户提供个性化的投资和财富管理服务。
清晨，用户小李在家中一边吃早餐，一边通过手机上的语音助手与她的智能理财代理进行每日财务沟通。AI代理亲切地向小李问好，汇报其投资组合的最新动态：“早上好！截至今日，您的投资组合总价值增长了0.5%。昨天科技板块略有回调，但能源板块收益良好。” 这项汇报利用了昨夜的平台账户数据和市场行情数据
（由第三方数据源提供）
，体现了服务对用户日常生活的嵌入：小李像查看天气一样获取理财信息，已成为生活惯例的一部分。
随后，AI代理根据用户的既定目标给出个性化建议：“鉴于您计划明年购房，我建议我们稍微降低高风险股票的比例，今早逢高减持一部分科技ETF，转入收益较稳健的债券基金。这样能更好地保护您一年内的资金安全。” 这个建议综合了用户提供的目标和偏好
（购房计划、风险厌恶程度）
以及第三方数据
（市场走势、利率预测）
。小李仔细听取建议后提出疑问：“减持科技ETF会不会错过后续反弹机会？我的长期收益会受影响吗？” AI代理随即调动资源进行解释：它查询了最近的市场分析报告和平台内置的风险模拟模型，回答道：“根据模拟，如果减持10%，您的全年预期收益可能降低0.2个百分点，但组合波动率将减少约5%。鉴于您一年内需要这笔钱，这样调整更稳健。”
经过这一交互，小李理解了取舍，最终与AI代理共同决定调整投资组合。她在手机上点下确认，授权AI代理执行该调整交易。整个过程中，价值创造不是AI单方面完成的：小李提供了自己的生活情境和偏好，AI代理提供专业分析，双方互动达成最符合小李利益的方案，体现了价值共创而非传统式由顾问直接给出结论的单向服务模式。
与图2的理论一致，剧本的场景体现了不同参与者的互动关系、制度拼组与资源整合及如何动态形成协作，以及服务如何共创价值，嵌入用户的日常生活并实现动态适配。
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参与者互动网络：场景中多元行动者紧密互动，形成服务生态系统。用户、AI理财代理、金融平台、数据提供商和监管者各司其职又相互协作。用户提出需求并参与决策，AI代理在前台与用户交流，并在后台协调资源，平台和第三方共同支持服务的交付，监管机构提供规范与信任环境。这种网络化协作取代了以厂商为中心的传统单向服务关系。
