文章摘要
Meta推出的Muse智能助手推动Agent to Agent（A2A）AI购物商业兴起，原有商家电商体系无法适配智能体读取需求，创业公司DeepLumen推出适配AI的Agentic Page，补齐商家侧基建，可实现AI订单精准归因，目前已服务近2000家Shopify商家，当前赛道增长提速，商家提前布局可抢占流量红利。

近期，AI智能体购物的概念从理论走向大众视野，Meta推出的Muse智能助手引发行业广泛关注。这款工具可以根据用户的预算、购物偏好筛选匹配商品，协助议价，还能帮助追回忘记取消的订阅服务，尽管因隐私与安全问题引发过讨论，但它让Agent购物第一次被大众直观感知。

在这场刚刚开启的Agent to Agent（A2A）商业赛道中，平台与支付机构纷纷加快布局，而不少创业公司则瞄准了平台尚未覆盖的细分领域，DeepLumen正是其中的代表企业之一。

自2025年12月成立至今，DeepLumen已经完成三轮融资，累计融资金额达数千万美元。该公司的核心产品Agentic Page于今年6月上线Shopify平台，目前累计安装服务近2000家商家，产生了超过40万美元的可归因GMV。根据9月的店铺大盘数据，平台整体AI订单占比环比实现翻倍，其中合作的家具类客户中，AI带来的订单占比最高达到10.7%。

DeepLumen的合伙人徐鑫拥有清华大学数学系背景，曾任职保险精算师，后转型互联网产品，曾在抖音电商任职。他在2025年底选择加入这家创业公司，当时捕捉到了明确的行业信号：OpenAI推出了Agentic Commerce Protocol，意味着购物入口正在发生根本性变化——AI不再只是回答问题，而是开始理解商品、比较供给并执行购物任务。

在传统电商模式中，用户需要自行搜索、浏览商品页面、对比信息后完成下单，而现在用户开始直接向AI助手提出购物需求，原本由人完成的“找商品、比价格、完成购买”等动作，正逐步交给智能体。但当时商家侧的基建存在明显空白：过去商家打造的商品页面、广告与运营体系都是面向人类用户设计的，商品信息分散在标题、描述、图片、FAQ、政策页和库存系统中，很难被智能体稳定识别与理解，面向Agent的商品表达、调用权限与效果核验能力尚未搭建起来。

DeepLumen要解决的核心问题，就是在商家侧补齐面向Agent的商品表达、调用权限与效果核验能力，让商品和服务能够被智能体理解、调用，并最终完成交易。徐鑫表示，他们判断这将是长期存在的需求，这层基础设施需要提前建设。

DeepLumen的品牌名称寓意为“深层世界里的一束光”，“Deep”代表深层，“Lumen”代表光。徐鑫解释，过去的电商主要是为人浏览而设计，用户可以查看图片、阅读详情页获取商品信息，但今天在这些界面背后，正在形成一个由智能体读取、理解和交互的商业世界。品牌与商品已经存在，用户需求也真实存在，但两者未必能被智能体清晰连接起来，DeepLumen的愿景就是成为这束光，帮助品牌走进正在形成的A2A世界，让商家的商品被Agent准确理解，让商家的能力被可靠调用，真正参与到用户的购物决策中。

很多人会有疑问，商家原本的商品页面已经包含了所有信息，为什么还需要专门的Agentic Page？其实人与机器读取页面的方式存在本质差异：人类可以等待页面加载、展开折叠内容、查看尺码图等，但智能体的很多抓取链路只能获取初始HTML，藏在脚本、图片或者PDF里的重要信息，并不会进入它的判断逻辑。

Agentic Page的核心作用是将商家已有的信息整理为更适合AI读取的版本：首先输出不依赖JavaScript执行的语义化HTML，让商品属性、适用场景、关键规格等信息在一次读取中就能完整呈现；其次补齐大模型更容易理解的摘要、FAQ、规格清单和结构化数据，明确品牌、商品与评价之间的关系。此外，团队还会将图片、视频和PDF中的购买信息转换为可检索的文字，比如家具客户的餐桌套装商品图中标注的尺寸、适用人数等信息，只有转化为可读取的文字，才能让智能体准确判断商品的适用范围。

团队还搭建了工程化的A/B测试体系，对比不同内容表达在AI可见度和引用率上的表现，并将优化结果反馈到后续的内容迭代中。同时他们坚持一个重要原则：表达可以重组，但事实必须有来源。比如长段营销文案可以拆分为清晰的短句，但价格、库存、型号等核心字段必须直接从商家后台同步，绝对不能让模型自行生成。

商家接入Agentic Page后，不需要放弃原有站点，只需一键部署即可完成升级。当商品上新时，对应的Agentic页面也会自动同步，无需商家重新整理。同时系统会抓取访问链路，将AI来源访问与订单记录关联起来，让商家能够清晰看到商品在Agent世界中的真实表现。

在A2A商业赛道中，不少团队都在做类似的业务，商家选择DeepLumen的核心原因是什么？徐鑫表示，可以从四个维度来衡量，这也是DeepLumen可以向商家承诺的优势：

第一，商品信息有可靠来源。商品、价格、库存、配送和退货等核心事实，必须来自商家授权的数据源，团队不会替商家编造卖点，也不会让模型自行决定价格或合规承诺。

第二，可沿用商家现有系统。Agentic Page是运行在商家已有站点之上的AI优化层，不要求商家放弃原有的建站平台，未来开放调用和交易交接时，也会沿用商家现有的结账、订单和售后体系。

第三，适配不同AI入口。团队关注的不只是品牌在某一个AI回答中出现，而是同一份商品事实能否适配页面、Catalog、Feed或者API等不同入口，并在多个AI渠道中持续维护。

第四，结果可核对。团队会区分AI抓取、明确AI来源访问、Agent参与、订单和退款回执，将来源不明的流量排除出合格结果，能核对到哪一步，就只对外说到哪一步。对商家来说，这比一个模糊的“AI影响”数字更重要。

为了真正实现AI订单的可归因，系统会将Agentic Page的访问日志与Shopify平台的浏览、成交记录进行交叉核对，通过UTM来源标记、访问路径追踪等方式，完整还原用户从哪个AI入口进入、经过哪些页面、最终完成哪笔订单的全流程。

归因真正的难点在于交易的细节：不同品类的商品毛利不同，CPS费率也需要差异化设置；运费、税费、保险等附加费用需要从佣金计算基数中扣除；用户退款后，订单状态和佣金也需要同步调整。团队与典型商家持续沟通，将这些情况都纳入归因和结算规则中，确保真实交易中遇到的每一个问题都能得到解决。

徐鑫强调，团队的目标是成为商家敢用来结算的一本账，而不只是一个看起来漂亮的增长数字。“说不清楚、核对不上的订单，我们坚决不收钱。”

比如合作的一家户外相机商家，在8月31日记录到一位用户从ChatGPT入口进入商品页面，购买路径经过了Agentic Page，约13分钟后用户完成了金额为74.22美元的支付订单，Shopify平台的访问记录也完整匹配了ChatGPT来源、Agentic Page标记与最终订单信息，清晰还原了整个交易链路。

如果出现Agent完成下单但不返回回执的情况，最终还是要回到商家的订单系统进行核对：如果能拿到订单号、授权交易请求和成交会话，就会沿着这些记录核对支付和订单状态；如果只有金额、时间碰巧接近，不足以确认是同一笔交易，就会暂时留在待核验列表中。退款、重复请求、价格变化等情况，也都会追溯执行过程中的细节，与商家真实的订单结果进行对应。

目前DeepLumen采用CPS收费模式，费率根据商品品类在5%到15%之间。不同品类的毛利结构、客单价和获客成本差异较大，团队还推出了前3单免费的推广策略，让商家先看到真实的订单效果，稳定出单后再按约定规则收费。

从实际合作案例来看，不同商家的表现差异较大，主要取决于品类、商品信息的复杂度以及用户在AI平台上的问询情况。目前表现最好的家具客户，9月期间AI订单占全店订单的比例达到10.7%，对家具商家来说，这已经达到了值得单独运营的渠道水平。

还有一家德国的箱包配件品牌，原本月均订单八千多单，安装Agentic Page的首月就记录了近两千次AI访问，带来了近一百笔AI渠道订单。从客户安装到产生第一笔AI出单的周期平均在1到2周左右，也有商家仅用25小时就完成了首单，比如一家人体工学椅商家。

徐鑫表示，团队更关注首单之后的稳定出单能力，因为一次购买只能证明链路可以走通，能持续带来有价值的访问和订单，才值得商家长期投入。

目前DeepLumen的客户主要分布在服饰配饰、3C品类、家居园艺、健康美容、户外工具与运动领域。其中服饰类商家的订单数量较多，家居和户外类的客单价更高。

团队的目标客户是那些商品本身有价值，但消费者在购买前需要花时间理解、比较和确认的品牌商家，既包括每月百单左右的小店，也包括有稳定订单规模的成熟品牌，这些商家通常都有自己的网站和交易基础，优先从Shopify生态切入试水。

在客户服务上，团队除了关注行业和客单价，也会更关注商家当前最需要解决的经营问题：小商家更关心能否多一条获客来源，降低对付费广告的依赖；成熟品牌则更关心AI能否成为值得长期经营的新渠道。接下来团队会沿着真实交易挑选重点品类合作，一方面看商家是否有成交基础，另一方面也看商品经营本身有哪些可以提升的空间。

这一波电商变革涉及模型、身份、支付、建站和商家系统等多个环节，任何一家公司都很难独自推动整个生态的发展，DeepLumen选择与两类伙伴合作：一类是离商家很近的代理渠道、建站和电商服务商，他们已经理解当地商家的经营方式，也与商家建立了长期的信任关系；另一类是行业基础设施建设者，比如Visa这类机构，他们负责解决Agent如何获得支付授权、如何确认交易责任等问题，而DeepLumen则从商家侧切入，将商品、供给和实际交易场景连接起来，把Agentic Commerce的能力融入商家的日常经营中。

有观点认为Shopify推出的Agentic Storefronts会与DeepLumen形成直接竞争，对此徐鑫表示，双方确实存在业务重叠，但DeepLumen的差异化优势在于从商家侧切入，补齐商品事实标准化、跨入口运营与结果核验的能力。大平台更适合解决消费者从哪里发起购物、用通用格式连接商品以及完成交易等基础问题，而商家更需要解决的是细分经营问题：比如为什么同一款商品在不同AI入口的展示效果不同、商品的适配信息是否被AI准确理解、修改商品信息后AI的识别结果是否发生变化等。这些问题需要结合品类特性、商品细节与经营数据持续优化，而这正是DeepLumen的聚焦方向。

徐鑫提到，Agentic Page只是DeepLumen的第一步，解决商品能否被AI读取和理解的问题，长期来看，团队还会将这层能力升级为面向Agent的商家经营底座，也就是Agentic Store。

Agentic Store就是为商家打造的一站式AI经营后台，商家可以通过这个系统统一查看不同AI入口带来的访问量、订单数据、归因结果与交易回执，统一维护商品信息与服务规则，而交易流程依然可以沿用商家原有的结账、支付与履约系统。“过去商家花很多精力让页面更有吸引力，未来商家还需要向智能体清晰表达“我能卖什么、在什么条件下能交付、我愿意承担什么责任”，而且商品介绍是相对静态的，但能成交的供给是动态的，比如价格、库存、配送范围变化等，都需要及时跟进处理，这正是Agentic Store要解决的问题。”

目前DeepLumen团队规模约20人，团队的核心特点是同时具备AI技术能力与商家经营经验，能够兼顾技术实现与商家实际需求。这笔融资最重要的投入方向是持续建设商家侧的基础设施，因为Agentic Commerce市场是随着入口、协议和商家的真实需求一起演进的，团队既要把当下的Agentic Page做到让商家愿意使用、愿意付费，跟随商家的需求迭代，成为他们值得信赖的合作伙伴；同时也要为后续的Agentic Store积累商品、系统接入和交易经验。

徐鑫还提到，近期市场有明显的提速迹象，从8月到9月，合作店铺大盘的AI订单占比整体上涨了一倍，这表明AI渠道正在逐步成为重要的流量来源，商家现在值得开始做准备了，谁先布局，谁就能先掌握这波流量红利。

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