Instacart通过新兴的 Agentic Commerce Protocol 在 ChatGPT 中部署了嵌入式结账体验。
通过此次部署，该公司成为首个在 ChatGPT 上推出应用程序的合作伙伴，该应用程序提供完整的购物周期——从查询到付款——而无需用户离开对话界面。
代理商业的运作
此次集成修复了对话式商务中的一个关键环节：流程交接。以往，人工智能模型可以推荐产品或生成膳食计划，但执行阶段需要跳转到单独的应用程序或网站，这往往会导致用户放弃购物车。
在这项新部署中，用户可以与人工智能互动进行膳食计划，系统会根据本地零售商的库存自动生成购物车。其独特之处在于结账流程。通过利用代理商务协议，交易直接在聊天界面内完成，并使用 Stripe 提供的信用卡支付流程。
ChatGPT 副总裁兼负责人 Nick Turley 表示，其目标是将 AI 建议直接与现实世界的服务连接起来。
“通过将 Instacart 应用直接集成到 ChatGPT 中，用户可以在一次流畅的对话中完成从膳食计划到结账的整个流程，”Turley 说。“这是我们实现愿景的又一步——人工智能提供有用的建议并直接连接到现实世界的服务，从而节省人们日常生活中的时间和精力。”
此次集成远不止于标准的API使用。Instacart是OpenAI Operator研究预览版的早期贡献者，提供了反馈意见，以确保该技术能够在遵守既定规范的同时，应对现实世界的限制。
这种“预览”参与表明，Instacart复杂的数据环境——涉及数万个SKU和动态库存水平——成为了OpenAI智能体功能的试验场。Instacart并非简单地采用该工具，而是帮助定义了AI智能体如何与外部物流系统交互的参数。
Instacart 的部署凸显了在与大型语言模型 (LLM) 集成时，结构化实时数据的重要性。人工智能代理的有效性取决于其能够访问的数据；在商业环境中，诸如销售缺货商品之类的错误行为会带来财务和声誉风险。
Instacart首席技术官Anirban Kundu指出，为人工智能助手提供购物功能需要能够解读高度本地化且不断变化的库存信息的技术。Instacart试图通过将人工智能的响应建立在其庞大的数据集之上来降低“错觉”风险，该数据集涵盖了10万家门店的超过18亿个产品实例。
“Instacart 和 ChatGPT 正在重新定义人工智能驱动的购物的可能性，”Kundu 说。“基于 Agentic Commerce Protocol，这种体验为日常生活中最基本的一部分——购买食品杂货养家糊口——带来了智能化的实时支持。”
“我们共同打造了一种无缝且安全的方式，让人们能够将简单的对话转化为实际行动——帮助顾客轻松地从灵感迸发到完成购物车，并将商品从商店送到家门口。”
双重采用：面向客户和内部效率
虽然嵌入式结账功能吸引了众多眼球，但 Instacart 的更广泛计划涉及大规模的内部部署。该公司利用 ChatGPT Enterprise 来简化内部工作流程，旨在加速提升客户体验。此外，他们还部署了 OpenAI 的 Codex 来驱动内部编码代理。
这种双管齐下的方法——利用人工智能进行销售（Agentic Commerce）和人工智能进行构建（Codex）——为运营提供了一种模式。它超越了孤立的试点项目，迈向了一种整体性的姿态，在这种姿态下，生成式模型能够同时提升收入和研发效率。
此次部署表明品牌对线上店铺的看法正在发生转变。Instacart 的做法似乎承认消费者入口点正在分散。该公司并没有强制所有流量都通过其自有应用程序，而是将其基础设施定位为第三方人工智能平台的后端履行层。
该公司已明确表示，其目标是将人工智能的灵感与现实世界的实现相结合，并成为包括OpenAI、谷歌和微软在内的主要人工智能公司的主要合作伙伴。通过将其服务嵌入这些覆盖面广的平台，Instacart旨在获取其原生生态系统之外的新增需求。
ChatGPT中Instacart的实现和可用性
目前，桌面和移动网络平台的用户已可体验到该功能，而 iOS 和 Android 应用的原生移动版本也即将推出。
要使用此功能，用户必须在 ChatGPT 界面中调用特定的 Instacart 应用程序（例如，提示“Instacart，你能帮我购买苹果派的食材吗？”），并关联他们的账户。这种选择加入机制确保数据共享基于用户同意，这是部署面向消费者的AI 代理的企业必不可少的治理步骤。
此次整合可作为商业领域智能体人工智能的案例研究。对于零售和科技高管而言，Instacart 的模式表明，数字化转型下一阶段的关键在于构建 API 架构和数据管道，以便像服务人类客户一样可靠地服务“非人类”客户（人工智能代理）。
必须始终关注数据的准确性和实时可用性；如果没有这些基础，代理工作流程将无法带来投资回报。
