技术揭秘：通过 Universal Commerce Protocol (UCP) 和 AI 开启 Agentic Commerce

随着零售业加速迈向自动化未来，Google 驱动的 AI 进步与标准化框架正在深度融合，共同释放"代理商业"（Agentic Commerce）的真正潜力。在本文中，我们将深入探讨通用商业协议 (UCP) 的内部机制，展示它如何与模型上下文协议 (MCP) 协同工作，为智能代理执行复杂交易构建无缝的基础设施。让我们一起拆解这些技术背后的原理，看它们如何在下一波商业自动化浪潮中发挥关键作用。

代理商业的黎明

从人工浏览到 AI 执行

代理商业定义了从手动在线购物到自主采购的转变。人类通过视觉界面寻找产品，而 AI 代理则通过逻辑运算来获取产品。你只需将购买意向授权给软件代理，它就会自动识别最佳方案、商定条款并完成交易。这种模式消除了购买流程中的阻碍。它更看重结构化数据，而非视觉上的美感。

目前的电子商务基础设施阻碍了这种效率。网站优先考虑为人类展示 HTML 页面，这种非结构化数据会让软件代理感到困惑。尝试解析视觉布局往往会导致错误。代理需要价格、库存和规格的明确数值。如果遇到模糊的库存状态或隐藏的运费，它们就会失效。

碎片化难题

如果没有标准协议，开发者将面临"N x N"的集成挑战。每个电商平台都使用独特的 API。将 AI 代理连接到 Shopify 需要一套集成方案，连接到 Walmart 又需要另一套。要在成千上万的商家和代理类型中推广，这几乎是不可能的。这种碎片化破坏了自主购物的可靠性。

集成障碍	运营后果
私有 API	开发者必须为每个供应商构建定制接口。成本随规模线性增长。
非结构化 HTML	网站更新会导致爬虫失效。数据准确率降至 80% 以下。
机器人拦截	防火墙误伤授权代理。交易在结账环节失败。

标准化解决方案

行业需要一个通用代理商业 (UAC) 标准。该协议为买卖双方创造了一种通用语言。它用机器可读的端点取代了视觉界面。标准化让单个代理能够访问数百万商家。

Nextwaves Industries 通过智能供应链数据支持这一转变。我们的 RFID 解决方案提供了代理执行所需的极高准确度。代理需要实时的库存水平，而 RFID 能提供 99.9% 的库存准确率。这些数据直接输入到代理协议中。

采用协议的好处

• 速度：代理在毫秒内即可完成购买。
• 准确性：结构化数据消除了解析错误。
• 规模：一次集成即可连接整个网络。
• 成本：自动化将采购开支降低了 40%。

你必须为这一转变做好基础设施准备。审计你当前的数据访问能力，实施 RFID 以实现精准库存管理，并采用开放的商业标准。Nextwaves Industries 为这一转型提供硬件和软件基础。

拆解 UCP：通用商业协议

定义标准

通用商业协议 (UCP) 为代理商业建立了开放标准。该协议定义了产品发现、购物车管理和结账执行的严格规则。它充当了一种通用语言，让 AI 代理、用户界面和后端系统通过这个单一的抽象层进行通信。你不再需要为每个购物平台开发定制接口。

Google 与 Shopify、Etsy、Target 和 Walmart 共同开发了这一标准。其目标是降低集成复杂度。传统方法需要在代理和商家之间建立 N x N 的连接，而 UCP 将其简化为 1 x N 模式。Nextwaves Industries 支持这种简化方法，以提高物流和库存数据的透明度。

技术架构

UCP 统一了不同的数据结构。像 Shopify、Magento 和 BigCommerce 这样的电商后端使用各自的逻辑，而 UCP 将这些逻辑抽象成统一的模式。你的 AI 代理通过解析此模式与任何兼容的后端交互。代理在运行时无需了解底层平台的具体细节。

该架构依赖于标准化的 JSON 清单。你需要将此文件托管在 /.well-known/ucp。这个清单是各项功能的机器可读声明。代理通过读取此文件来确定支持的端点。你在此处定义 API 界面。该文件还指定了身份验证协议，你可以通过 OAuth 2.0 或 API 密钥确保访问安全。严格的类型定义确保了数据的有效性，格式错误的请求会立即失败。

核心操作

• 发现：代理无需针对特定站点进行爬取即可查询目录。
• 交易：标准化的 POST 请求处理购物车修改。
• 结账：统一的数据负载处理支付详情。
• 同步：Nextwaves RFID 输入实时更新库存水平。

标准化让开发不再需要自定义解析器。工程团队维护的代码更少，部署速度更快。系统会自动拦截无效架构，确保整个供应链的数据准确无误。

实施步骤

在服务器上部署 UCP 中间件。将内部数据库字段映射到 UCP 架构，Nextwaves 提供了专门的工具来处理。接着把 RFID 读写器连接到库存接口，这样实物库存的变动就能直接同步到线上。

使用 UCP Validator 验证集成情况。这个工具可以模拟 Agent 的行为并检查响应格式。你会收到一份合规报告，修复错误后即可将验证过的接口部署到生产环境。现在，你的基础设施已经支持 Agent 电商模式了。

MCP (Model Context Protocol) 的作用

Model Context Protocol (MCP) 就像是 AI 应用的 USB-C 接口。它规范了大语言模型 (LLM) 与外部数据源之间的连接。以前开发者要为每个数据库或 API 编写自定义集成，现在有了 MCP，这种重复劳动就消失了。它为 AI 模型连接 Nextwaves 库存数据库等系统提供了一个通用的开放标准。

UCP 作为 MCP 服务器运行

Universal Commerce Protocol (UCP) 负责构建电商架构，而 MCP 提供传输层。在这种架构中，UCP 充当 MCP 服务器。位于 /.well-known/ucp 的 UCP JSON 清单是唯一的数据来源。MCP 主机会读取这个清单，并将 UCP 的功能转化为 AI Agent 可以执行的工具。

Agent 不需要去学习 Shopify 商店或 Nextwaves RFID 读写器的具体 API 接口。MCP 服务器会直接提供标准化功能。Agent 看到的工具是 search_products、add_to_cart 或 get_rfid_read_count。这种职责分离让系统更容易扩展，一个 MCP 客户端就能连接成千上万个符合 UCP 标准的商家。

请求流程

该架构遵循从用户意图到后端执行的线性路径，确保了过程的安全和可控。

1. LLM (用户意图)： 物流经理让 Agent "为达拉斯仓库订购 5,000 个 UHF RFID Inlays"。
2. MCP 客户端： AI 模型识别出需要执行外部电商操作，向 MCP 客户端发送工具调用请求。
3. UCP 服务器： MCP 客户端将请求转发给特定的 UCP 服务器。服务器根据电商架构验证数据。
4. 商家后端： UCP 服务器执行逻辑，在 Nextwaves 供应链系统中创建购物车并预留库存。

解决上下文窗口限制

LLM 的上下文窗口有限。如果把每个供应商的完整 API 文档都塞进去，窗口很快就会满，导致模型没法进行逻辑推理。MCP 解决了这个效率问题。它只向模型展示轻量级的工具定义，而具体的实现细节则隐藏在服务器端。

这种方法优化了 Token 的使用。模型可以留出足够的空间处理复杂逻辑，比如对比运费或核实批量折扣。UCP 定义执行逻辑，MCP 负责编排。这种组合防止了 AI 幻觉，让 Agent 依靠结构化的机器可读数据工作，而不是去抓取 HTML 页面或猜测 API 参数。

Nextwaves Industries 利用这种协同效应来推动供应链现代化。我们的 RFID 硬件与符合 UCP 标准的软件集成。Agent 通过 MCP 查询读写器状态，并利用 UCP 自动订购备件。这为提高运营效率构建了一个闭环系统。

为什么结构化数据对 Agent 至关重要

网页抓取的局限性

AI Agent 的运作方式与人类购物者不同。人眼可以忽略弹窗广告，或者在混乱的布局中找到"加入购物车"按钮。但 Agent 看到的是代码，而不是像素。依靠 Agent 通过网页抓取来解析原始 HTML 会让系统变得非常脆弱。如果前端开发人员改了一个 CSS 类或移动了一个

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