当AI Agent开始接手找商品、比价和下单，Mastercard也开始往付款之前走。
支付之家获悉，Mastercard正式推出Mastercard Agent Connect，并同步扩展面向商户的Agent Suite。此前Mastercard主要围绕Agent身份、授权和支付持续加码，这一次，它把能力进一步伸到了Agent与商户之间。
按照Mastercard公布的产品设计，AI Agent可以通过Agent Connect获取商户提供的商品目录、价格和库存，形成购物车，确认税费、配送和最终价格，再使用安全支付凭证完成交易。商户则可以自行决定接入哪些AI体验，并继续控制价格、履约、客户关系、品牌和业务规则。
过去，Mastercard首先解决的是AI Agent怎样进入支付网络。Agent Connect则把这条路线继续往商户一侧推进。
AI Agent与商户之间，多了一层Mastercard
Agent Connect首先解决的是连接问题。
今天的网络购物基础设施大多围绕人来设计。消费者打开网站或App，浏览商品、查看价格和库存，把商品放进购物车，再选择配送方式并付款。商户围绕这些操作习惯建设商品系统、订单系统和支付系统。
AI Agent加入以后，这套连接关系开始变化。
如果用户直接告诉AI，“帮我找一台适合出差的轻薄电脑，预算8000元以内，明天能送到”，后续搜索、比较、筛选乃至下单，都可能由AI Agent完成。它需要知道哪些商户有货、价格是多少、有哪些型号、能否配送，然后形成购物车和订单，最后才进入支付。
这些信息过去主要通过网页和App呈现给消费者。Agent要稳定、大规模地完成交易，就需要直接读取和调用商户的商品与交易能力。
Mastercard公布的Agent Connect能力覆盖商品目录、实时价格、库存、购物车、税费、配送、履约以及最终交易价格等环节。到了支付阶段，Agent还可以继续使用安全支付凭证完成交易。
Mastercard还特别强调一对多连接。
如果未来同时存在大量购物Agent，每一家商户都分别对接不同Agent，每一个Agent再逐一连接不同商户、平台和支付服务商，智能体商业很快就会出现大量重复的点对点集成。
Agent Connect试图减少这类重复连接。
商户通过一个连接点，可以接入多个AI体验。Agent也可以通过这一连接体系触达更多商户、商业平台和支付服务商。
首批探索新商业体验并预计使用Agent Connect的机构，已经覆盖支付、收单、电商、终端和数字服务等不同类型，包括Global Payments、Nexi、Network International、Getnet、Samsung、Tripcom、Wompi等。
Agent Connect把Mastercard的能力进一步延伸到AI Agent与商户之间。
Mastercard开始把能力推到付款之前
过去一段时间，Mastercard的智能体支付布局主要围绕支付环节展开。
Agent Pay首先解决AI Agent怎样以可信身份进入支付网络。围绕这一目标，Mastercard逐步引入Agent身份、支付Token、消费者授权等机制，让支付系统能够识别由Agent发起的交易，并判断它代表谁行动。
Verifiable Intent进一步处理授权和意图验证，为消费者交给Agent的任务留下可验证的授权记录。Agent Pay for Machines又把这套能力推向机器与机器之间更程序化的交易。
到这一步，Mastercard解决的仍主要是AI Agent如何安全、可信地付款。
商品在哪里，库存还有多少，价格是什么，Agent怎样形成购物车，税费和配送怎样确认，这些原本更靠近商户和电商系统的环节，开始进入Mastercard的智能体产品体系。
与此同时，Agent Suite则从商户侧推进AI购物能力。
Mastercard既在让外部AI Agent接入商户，也在帮助商户建设自己的购物智能体。此次扩展中，Mastercard还把Anthropic的Commerce Agent Blueprint引入Agent Suite，帮助商户基于Claude建立自己的AI购物体验。
Agent Pay解决的是Agent怎样安全付款，Agent Connect开始进入一笔交易在付款之前怎样形成。
AI开始替消费者完成“支付之前”的事情
AI Agent正在接手越来越多过去由消费者自己完成的购物环节。
传统电商中，搜索关键词、打开商品页面、比较价格、判断库存、选择商户、确认规格、加入购物车，通常都由消费者自己完成。
支付网络主要在流程后端出现。
当消费者最终确定买什么、在哪里买、花多少钱以后，支付系统才开始处理账户、银行卡、授权、风控和清算。
现在，这些交易前动作正在逐步交给AI Agent。
未来消费者可以先提出需求，再把搜索、比较、下单等部分环节交给AI完成。
对商户来说，商品、价格、库存和下单能力，也开始需要被AI Agent读取和调用。
商品能不能被Agent理解，价格和库存能不能实时获取，购物车和订单能不能由机器建立，都会影响商户能不能进入Agent的推荐和购买决策。
过去，商户最重要的机器接口主要服务网站、App、电商平台和支付系统。现在，AI Agent开始成为新的调用方。
如果支付网络仍然只在最终付款时出现，那么无论Agent在前面承担多少搜索、筛选和决策工作，卡组织仍主要停留在交易链条末端。
Mastercard继续让商户掌握商品信息、定价、履约、品牌体验、客户关系和业务规则。Agent Connect把商户授权开放的这些能力接入Agent交易流程。
Mastercard开始在付款发生之前，就进入Agent与商户的交易流程。
Mastercard把卡组织的网络模式带进AI商业
大规模连接，本就是卡组织过去几十年最核心的能力之一。
如果每一家发卡机构都要分别连接全球每一个商户，每一个商户又需要逐一接入不同银行，银行卡支付很难形成今天这样的规模。
Visa、Mastercard等卡组织建立的是一套多边网络。
大量发卡机构、收单机构、商户和持卡人进入共同的规则和技术体系以后，不需要再进行大规模两两连接，也能完成跨机构、跨市场交易。
到了智能体商业，大量Agent与商户之间同样面临连接复杂度问题。
一边可能是越来越多的AI Agent，另一边是大量商户、电商平台、收单机构和支付服务商，同时还可能存在不同的Agent协议、身份体系和交易标准。
如果每个Agent分别连接每一个商户，每一个商户再分别适配不同Agent，新的商业体系同样会面临巨大的连接成本。
Agent Connect沿用了Mastercard熟悉的一对多网络方式。
它强调一次连接和一对多触达，并采用协议中立的架构，计划支持多种协议。商户可以减少逐一适配不同Agent的工作，Agent也可以通过一个连接点触达参与其中的商户、商业平台和支付服务商。
Mastercard明确将Agent Connect定义为把其长期建立的可信网络模式延伸到智能体商业。
过去，Mastercard连接银行、商户和消费者。现在，AI Agent也开始进入这套交易关系。
如果未来越来越多的商品发现、比较和下单由Agent完成，卡组织要处理的问题也会向付款之前延伸。
Agent身份、消费者授权、商户能力调用以及Agent与商户之间的连接效率，都可能成为智能体商业基础设施的重要组成部分。
对Mastercard来说，Agent Connect是在智能体商业时代提前布局新的连接位置。它正在把银行卡时代积累的连接、规则和网络能力，延伸到AI Agent参与的新交易体系。
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