a16z 提出 B2A 经济：AI Agent 成互联网主要用户

智东西11月12日消息，硅谷知名风投机构a16z官网近日刊发《Welcome to the B2A Economy》一文。文章给出一个新判断：AI Agent正变成互联网的主要用户，往后企业不光要抢人类消费者，还得抢Agent带来的流量和订单。

过去几十年，互联网公司都在设法拦住机器人访问网站。现在情况反过来了，它们可能要争抢机器人的生意。

AI Agent已经拿下互联网的大部分流量，网上超过一半的新文章出自它手，投入生产环境的大部分代码也由它生成。Agent正从回答问题转向执行任务，接下来它们会越来越多地替人类决定买什么产品、订什么服务，钱往哪里花。

文章把这种商业模式叫作B2A（Business-to-Agent），也就是企业面向智能体的经济模式。

电商平台Shopify披露，2026年第一季度，其商店来自AI的流量同比增长8倍，来自AI搜索的订单量同比增长近13倍。网络安全公司Human Security则发现，今年8月至10月，Agent浏览器流量增长了8倍。

软件开发领域，Agent已经开始直接使用第三方产品。数据库平台Supabase超过60%的新数据库由AI工具创建，云部署平台Vercel由Agent触发的部署次数在过去一年增长了28倍。

在文章看来，B2A能撬动的商业空间并不局限于用AI下单买东西。只要Agent开始替人做选择、调用各类产品，互联网的流量怎么分、软件怎么卖，连同支付与身份验证的方式，恐怕都会跟着变。

01.AI带来的订单一年增近13倍，互联网迎来新流量入口

互联网的每一次平台变革，都改变了用户获取服务的方式，也催生了新的商业模式。

到了Web时代，企业能开一家谁都能进的线上店铺；移动互联网一来，这些店铺又被塞进用户手机里，Uber这类依托移动设备跑起来的新产品正是那时候冒出来的。

AI已经改变了人们能够完成的任务，但它对产品分发方式的改变才刚刚开始。

文章指出，AI在产品能力上的进步速度，明显快过分发渠道的演变，这也是除ChatGPT之外，消费级AI产品至今没能大范围铺开的原因。

如果Agent能够真正进入普通消费者的日常生活，获得广泛使用，AI就有机会完成从技术能力升级到互联网平台变革的跨越。

ChatGPT、Claude、Grok等大模型产品已经成为不少企业的重要流量来源。

Shopify披露，2026年第一季度，其平台商店来自AI的流量同比增长8倍，通过AI搜索产生的订单量同比增长近13倍。

另一组数据来自网络安全公司Human Security。今年8月至10月，该公司观察到的Agent浏览器流量增长了8倍。其中，Muse贡献了约60%的活动量，OpenAI旗下产品合计贡献约30%。

跟传统搜索和广告导流比起来，Agent有望成为更管用的产品推荐通道。用户要什么、偏好什么，Agent掌握得更细，能照着这些条件去挑商品和服务。

AI推荐带来的消费流量已经表现出更高的用户参与度、更好的收入转化效果，以及更低的跳出率。

在美国，约11%的消费者购物流程中，用户会先访问AI服务，再进入实际交易网站。

Agent拿到的操作权限越多，这部分流量就越不必再表现为访问网站。用户直接把需求丢给AI，Agent负责找货、比服务，最后买哪一件也由它定。

对企业来说，消费者能不能找到自己的产品，将越来越取决于Agent愿不愿意推荐和使用它。

02.AI挑选软件，还会推荐用户购买付费套餐

Agent不仅能够为企业带来流量，还开始直接决定调用哪些第三方工具。

眼下多数Agent还是靠浏览器上网：有的直接接管用户手头的浏览器，有的自建虚拟机和浏览器实例，靠点击、输入、翻页这些动作，干起活来跟人差不多。

不过，连接器、插件以及模型上下文协议（MCP）正在给出另一条路子。借助这些接口，Agent能直连第三方工具和网站，不用再靠网页操作那一套。

在文章看来，这类工具生态相当于一个能力更强的Agent应用商店。

以前用户得自己比对软件、注册账号、挑套餐，然后一个工具一个工具地去操作。换成Agent，它围着最终任务转，把多个产品串起来用。

跨产品访问绕不开的身份与授权难题，AI平台也在一点点解决。

比如Sign in with ChatGPT，用户拿ChatGPT身份就能登录第三方产品，Agent调用外部服务时，身份接入因此更省事。

一旦用户可以把身份信息或访问令牌授权给第三方服务，Agent替用户注册、使用乃至支付产品，都会变得更容易。

往后，Agent不必等人一项项插手，自己就能挑好并装上完成任务要用的工具。

Claude这边，企业管理员已经可以为整个组织统一连接插件，员工直接就能用上这些工具。

OpenAI近日也上线了Businesses in ChatGPT，企业能在ChatGPT里认领自家商家信息、添加商品数据源，还能查看用户在ChatGPT中怎么跟自己的业务互动。

AI平台把越来越多的第三方产品拉进自家生态，用户或许不用再直接打开软件或网站，过去要几个应用配合才能干完的活，也能完成。

企业则要面对一个新问题：怎么让Agent找到自己的产品，并且在执行任务时优先用它？

03.B2A经济的四类机会：从Agent应用到支付基础设施

a16z把B2A经济的潜在受益者划成四类，既有直接提供Agent能力的公司，也有给Agent提供产品和基础设施的企业。

• 第一类：Agent及大模型公司。

眼下面向消费者的Agent产品，有Instinct、Muse和Wabi等独立应用。

但Agent能力未必只装在专门的智能体产品里。底层模型行动力变强之后，越来越多的现有产品都能直接执行用户交代的任务。

其中ChatGPT有12亿周活跃用户，往Agent产品转的时候，用户基础相当可观。

• 第二类：由Agent催生的新产品。

亚马逊的商业模式靠的是互联网，Uber则建立在移动互联网普及之上。Agent同样可能催生以前做不出来的产品形态。

a16z提到了三个方向：

一是能自主运营的中小企业，日常经营和管理的大量工作可以由Agent承担。

二是AI充当中介的交易市场或网络型产品，用Agent把不同的用户、商家和服务连起来。

三是自动优化型产品，让Agent持续盯着业务运行情况，再按目标自主调整和优化流程。

这类产品可能不再要求用户一遍遍打开软件操作，改由Agent持续执行任务。

• 第三类企业，则是在现有产品上专门为 Agent 做优化。

大模型成了新的流量入口，围绕生成式 AI 搜索结果做优化的 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）行业也随之出现。

GEO 和传统 SEO 的路子不一样：后者争的是搜索引擎排名，前者帮企业提高自家产品和内容被大模型发现、引用、推荐的概率。

但 GEO 能解决的，主要是产品怎么被看见。

一旦 Agent 有了购买和执行能力，企业光让 AI 知道自己的产品还不够，还得在 Agent 比较多个选项时被挑中，并且让 Agent 顺利走完注册、订阅或购买流程。

说白了，面向 Agent 的优化会从产品发现，继续往产品评估、选择和交易执行这几步延伸。

• 第四类：Agent 基础设施公司。

Agent 要替人完成现实世界里的任务，支付、身份、反欺诈、通信这些配套工具一样不能少。

就算眼下 Agent 的使用规模还比较有限，现有的支付、身份验证和通信系统已经开始吃紧。

举个例子，Agent 发起交易之后，支付平台得分辨哪笔是合法交易、哪笔是欺诈；身份验证系统则要确认这个 Agent 有没有拿到用户授权。

同时，Agent 还得通过 iMessage、电话、电子邮件等渠道，跟外部用户和服务方沟通。

这些系统原本是照人类用户的使用习惯设计的。越来越多 Agent 上手干活后，现有基础设施会迎来新的使用需求。

现在不少大型企业仍然屏蔽 Agent 流量，怕的就是欺诈和拒付。

可要是 Agent 能持续带来高质量客户和交易，这些企业恐怕就得改改访问规则，从防机器人转向主动服务机器人。

04.AI创建六成新数据库，编程Agent已让一批软件公司受益

编程领域已经先一步出现了 Agent 驱动的产品使用方式变化。

GitHub 公布的数据显示，截至 2026年9月，平台上超过 40% 的代码合并请求（Pull Request，PR）以 Agent 生成的初稿为起点，而六个月前这个比例只有 17%。

Agent 不再只是帮开发者写几行代码，而是开始接手从开发到部署的一连串工作。

比如用户让 Agent 搭一个网站，它可能得调用数据库、云托管、身份验证、邮件发送和监控等好几种服务。

用户只管提出建站需求，外部工具选哪个，Agent 在开发过程中自己就定了。

所以，AI 编程带火的不只是 Cursor、Codex、Claude Code、Cognition 这些 Agent 产品，Replit、Lovable 和 Base44 等自然语言编程平台也跟着发展起来。

提供数据库、支付和应用部署服务的公司，同样从 Agent 那里接到了大量使用需求。

数据库平台 Supabase 在 2026年6月披露，超过 60% 的新数据库由 AI 工具创建。

另一家数据库平台 Neon 在 2025年5月披露，自动化 Agent 已经贡献了其 80% 的新数据库部署量。

Stripe在2026年6月透露，自家近40%的文档访问流量由Agent带来，针对API资源的命令行接口（CLI）请求里，Agent占到了70%。云部署平台Vercel则在2026年10月给出数据：过去12个月，Agent触发的部署次数涨了28倍。

过去开发软件，开发者得亲自跑数据库、部署、支付这些平台，一个个弄清楚功能再做配置。如今Agent能自己读文档、调API、建数据库，还能把应用部署上云。

换句话说，软件公司的直接用户正从开发者变成替开发者干活的Agent。放到全球劳动力里看，软件开发人员占比不到1%。编程Agent已经把数据库和云部署的使用量拉了起来；等剩下99%以上的人也开始用Agent做事，相关服务市场会变成什么样，还有得看。

文章的看法是，拿“AI电商”来概括这个市场并不够。Agent带动的除了实体商品和服务交易，数字产品之间的流量怎么分、Token怎么消耗、收入往哪流，都会跟着变。

05.从找工作到炒股，a16z梳理七大Agent应用赛道

编程之外，AI Agent也在进入普通人的工作和生活。a16z在文章末尾放了两张Agent经济生态图，一张是面向用户的Agent应用，一张是支撑Agent运行的基础设施。应用这张图分成七个方向：通用型智能体、工作、旅行、家庭、社交、招聘，以及个人理财与投资。

a16z整理的Agent应用生态版图

通用型智能体这条线上，Meta、xAI和OpenAI等巨头都已推出独立产品。今年9月，Meta发布个人AI Agent Muse，能替用户发邮件、订旅行、填表单、买东西。Muse配有独立的云端虚拟机和浏览器，用户关掉应用后它还能接着跑任务。Meta还给它接上了Stripe旗下的支付工具Link，购物结账可以直接完成。

马斯克旗下的xAI今年8月推出Grok Bot，定位是能全天候干活的AI队友。每个Bot都有自己的电脑，可登录用户平时用的软件，跨应用处理销售拓客、营销活动、日常办公和代码修复等任务，遇到需要用户拍板的事会发起确认。

OpenAI 9月推出Dots，同样带独立云端计算机，全天候执行任务。Dots通过插件能连接超过4000款应用，还会根据长期互动慢慢摸清用户的偏好和工作方式。

工作场景里，Manus是较早跑出规模化商业收入的代表。它能按用户要求自主做资料研究、数据分析、网页制作等。今年Manus披露，年经常性收入（ARR）已突破1亿美元（约合人民币6.67亿元），从上线到做到这个规模只花了8个月。

Manus还披露，平台累计处理超过147万亿Token，创建的虚拟计算机环境超过8000万个。

旅行、家庭、社交这些垂直领域的产品，路子跟通用型Agent不同，更多是围着具体的生活需求来提供服务。

旅行方向的Lola，想把订酒店、找餐厅、安排行程装进一次AI对话里。它由旅游预订巨头Booking Holdings支持，能按用户的预算、旅行偏好和目的地推荐酒店、餐厅、演出及其他活动，实时价格和预订服务一并给出。

举个例子，用户告诉Lola自己要去某地看演唱会，AI就会围绕活动时间排行程，再推荐附近的酒店和餐厅。Lola还做了会员服务，VIP套餐每月25美元（约合人民币166.7元）。

家庭方向有Ohai.ai，试着让Agent接手日程协调、提醒和预约这类家务管理。用户可以叫Ohai汇总家庭成员的日历、整理学校和活动通知，再给其他家庭成员发任务提醒。今年8月，Ohai与Ferry Health合作上线医疗预约功能，用户可以直接让Agent帮家人预约、改期或取消医生诊疗预约。

Alfi在社交场景已经处理了6000多万条消息。这款产品出自Text.ai之手，能进到用户的群聊里，帮朋友张罗聚会、推荐餐厅、建日程提醒，甚至把餐厅预订直接在聊天中办妥。目前它的用户超过50万，累计消息量同样突破6000万条。和一般聊天机器人不一样，Alfi会记下群聊成员的饮食偏好和共同经历，为多人社交活动出主意。

招聘同样是Agent扎堆的方向。Jack & Jill就同时服务求职者和招聘企业，两边各配一个AI Agent。

求职者找AI Agent Jack聊期望的岗位、薪资、地点，由它帮忙物色合适机会；企业那边则通过Jill搜寻和联系候选人。Jack & Jill今年11月发布的招聘报告显示，已有超过40万名候选人与Jack对过话。

Sonara也在这一版图里，主攻求职自动化。用户设好求职偏好，Sonara便持续搜索符合条件的职位，并代用户走完申请流程。

个人理财与投资领域，Agent正从提供投资信息，往制定交易策略的方向走。今年9月，风险投资机构Union Square Ventures推出孵化项目Supertake，想让用户把对市场趋势的判断变成实际投资组合。

比如用户提出某行业未来会快速增长的投资观点，Supertake就用AI分析相关市场和资产，围绕这个观点搭出投资组合。

另一款投资Agent Volaren能连上用户的银行和证券账户，监测持仓变化、分析市场信息，并在用户设定的权限和预算内准备或执行交易。它通过短信与用户交互，AI给出交易建议时，用户直接回复确认即可。

消费、工作、金融这些场景，如今都进了Agent能管的范围。用户要做的只是把需求告诉它，找服务、调服务都由它完成，不必再挨个打开不同软件。

06.Agent需要自己的浏览器、邮箱和钱包，Infra公司也开始抢生意

AI Agent要替人完成上面这些任务，得能访问网站、登录账号、联系外部服务，还要完成支付。a16z把Agent基础设施划成七大方向：搜索与访问、账户访问、现实世界任务、电脑与手机使用、消息通信、记忆与个性化，以及支付与结算。

a16z整理的Agent基础设施生态版图

搜索与访问领域，Exa已经是Agent搜索市场的代表性公司之一。它和面向人类用户的传统搜索引擎不同，主要通过API向AI应用提供网页搜索和数据检索能力。

市场研究机构Sacra今年11月披露，Exa的月搜索量从4月的约10亿次涨到10月的约20亿次，9月年化收入估计达到1亿美元（约合人民币6.67亿元），同比增长约10倍。

这一领域还有帮Agent获取商品信息的Shopify Catalog、帮Agent调用外部工具的Composio，以及提供人员数据搜索的Ploid。

账户访问领域，密码管理公司1Password已经推出专门面向Agent的产品。今年10月22日，1Password发布1Password for Agents，让Agent在不直接获取和保存用户密码的前提下，登录第三方网站和服务。

举例来说，Agent需要登录某个网站完成任务时，1Password可以向用户发起授权请求。用户批准后，系统把登录凭据直接填进页面，Agent无需读取实际密码。

现实世界任务领域，还出现了让AI雇佣人类的平台。

以RentAHuman为例，Agent能借API或MCP挂出有偿任务，招募能把活干完的人。现场拍照、巡店、代取东西，乃至需要真人参与的产品测试、数据采集，都算这类任务。需求发布、人员筛选、任务管理、付款安排由Agent承担，干活的人完成后交上相应凭证。

电脑与手机使用这块，Browserbase、E2B等公司开始给Agent搭运行环境。

Browserbase拿出的是云端浏览器，让AI能像人一样打开网站、填表、操作页面。平台每月跑出的浏览器会话超过3500万次，客户超过1万家，微软、Ramp、Lovable都在名单里。

E2B提供的是隔离的云端计算环境，AI可以在里面跑代码、做开发任务、测试应用。到今年10月，其累计启动的沙盒环境已逾20亿个，相关SDK每月下载量超过1500万次。

手机这一侧，Phone Use等产品也在供应云端手机和模拟器，Agent能调用手机应用、读取屏幕，完成点击、输入等动作。

消息通信这块，Agent开始有自己的手机号和电子邮箱。

Linq做的是iMessage、RCS和SMS通信API，开发者把这些能力接进Agent，它就能用短信和人类用户对话。其基础设施已处理的消息超过2亿条。

邮箱方面，AgentMail专为AI Agent提供邮箱服务。开发者通过API给Agent开独立邮箱，让它自己收发邮件、管理对话，也能借邮件跟其他服务打交道。

记忆与个性化这块，Mem0等公司想解决的是Agent的长期记忆难题。

用户过去的偏好、做完的任务、长期项目的进展，Agent都得记住。Mem0给出独立的记忆存储和检索能力，从对话里挑出重要信息，后续任务再调出来用，重复输入和长上下文吃掉的Token因此减少。

支付与结算这块，a16z又拆成代理支付、Agent账户与支出控制、身份与信任、结账四个方向。

其中Crossmint推出面向Agent的支付工具，Agent可用银行卡或稳定币买东西、买服务。

今年10月，Crossmint发布Agent Commerce Toolkit，把银行卡凭据管理、Agent支付、商家结账等能力装进同一个开发工具包。

Nevermined盯的是Agent的支付授权与支出控制。支付预算、交易次数、有效期都能提前设好，Agent在授权范围内去买外部API、计算资源或其他服务。

身份验证公司Prove推出Agent身份认证及支付产品，帮商家弄清这个Agent代表哪位用户、拿到了哪些交易权限。

结账环节，Rye提供通用结账API，商品价格、税费、运费、订单支付这些流程交给Agent处理。

比如Agent已经帮用户挑好商品，Rye接着走商家网站的结账流程，把商品链接变成实际订单。

Exa管搜索，Browserbase管网页操作，1Password管登录，Crossmint管支付——Agent执行一项任务，后台可以连着调用多家公司的基础设施。

这些公司不必直接面对终端消费者，随着Agent用量变大，API调用量、软件订阅收入和交易收入也可能跟着涨。