文章总结： 文档梳理了电商从传统EC、AICommerce到AgenticCommerce演进中的法律合规变迁。传统阶段聚焦信息透明，AI阶段侧重算法公平与数据合规，智能体阶段则面临责任归属与决策干预等挑战。建议企业建立人工干预机制并明确跨平台责任，强调法律需在AI代决策背景下重新界定主体边界。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,政策法规,数据安全

汇业研究 | 从传统EC到AI Commerce再到Agentic Commerce的主要法律合规变迁

原创

黄春林、冯莉 黄春林、冯莉

网数与人工智能法律实务

2026年2月26日 16:58 上海

回溯现代商业文明的演进，电子商务（E-Commerce）的本质是“人、货、场”三者关系的数字化解构与重组。在传统EC阶段，互联网作为信息的载体，实现了“人找货”的物理位移替代。进入AI Commerce阶段，数据成为了商业交易的关键因素，数据驱动“货找人”，实现了供需的精准匹配。而今，我们正站在Agentic Commerce（智能体电商）的门槛之上，这不仅是技术的迭代，也是商业逻辑从意图点击向意图代理跨越，从而甚至实现法律主体外延的拓展。

本文中，结合最新立法及行业实践，汇业律师事务所黄春林律师团队简要介绍电商变迁三阶段的主要法律合规问题，仅供大家参考。

一、传统EC阶段：

信息时代的产物，聚焦信息内容的确定性

在传统电子商务EC语境下，法律规制的逻辑核心在于信息对称与交易透明。

1.主要特征

以淘宝、京东等平台为代表的传统EC，是以固定货架为核心的展示型商业。其特征表现为典型的三角模式：平台提供虚拟场域，经营者陈列货品，消费者通过主动搜索实现“人找货”，支付与物流体系高度依赖网络环境，交易的绝大部分环节在互联网内闭环。

2.主要法律合规问题

此阶段的主要法律依据是《电子商务法》《消费者权益保护法》及《反不正当竞争法》等。主要法律合规问题在于：

• 经营主体的信息披露责任：传统EC合规的底线在于主体可见。平台、经营者以及直播营销人员必须公示身份信息、行政许可信息等，平台要依法报告主体税务信息，等等。
• 商品信息的真实性与一致性：这是传统EC合规的深水区。从“图片仅供参考”到“所见即所得”，法律要求商品描述必须客观、真实，线上线下一致性。七天无理由退换货制度的确立，本质上是对网络环境下消费者的信息感知误差的法律补偿。
• 营销信息的合法性与可回溯性：互联网广告的瞬间性要求营销内容必须具备可识别性与可回溯性，同时强调网络营销信息不得误导、欺诈，等等。
• 交易信息的有效性与留存：合同何时成立？支付何时生效？在EC阶段，合规要点在于确保交易全链路的电子数据存证完整。
• 平台治理的合规性：作为交易空间的“第二政府”，电商平台需制定公平公正的交易规则，并依法治理违法违规信息，加强平台知识产权的保护，等等。
• 传统商事法律延伸至网络环境：从合同到侵权，再到竞争法律责任等等，尽可能确保线上线下一致性原则。

二、AI Commerce:

数据时代的产物，聚焦算法公平的博弈

移动互联网的快速发展，加速推进传统EC演进至AI Commerce阶段，电子商务的重心由以商家商品为中心的展示，转向以用户数据为中心的推荐，法律规制的逻辑重心也随之从静态信息转向动态数据。

1.主要特征

AI Commerce以动态货架为标志，实现了“货找人”。其核心引擎是海量数据驱动的推荐算法，同时伴随私域流量、D2C的兴起，品牌方不再仅仅依赖大型电商平台，而是建立自己的多源数据中台打造用户数据画像，实现与消费者的深度粘合。这一阶段的另外一个特征是，商户B端利用AI实现从研发、生产、营销及客服等全生命周期的降本增效。

2.主要法律合规问题

此阶段的主要法律依据是《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等。主要法律合规问题在于：

• 数据收集与使用的合规性：在AI Commerce的全生命周期中，确保数据收集、使用坚持合法、正当及必要原则，充分保障用户的数据权益，全面遵从政府监管制度。
• 用户知情权与算法透明度：算法推荐不应是黑箱。企业应向用户披露算法的基本原理、目的意图和主要运行机制等情况，确保用户知情权。
• 用户决定权的实质化：AI Commerce必须允许用户说“不”。法律明确要求企业提供不针对个人特征的选项，或者提供便捷的关闭算法推荐的开关，保障用户的决定权。
• 算法公平与反歧视：这是该阶段合规最具挑战性的领域。所谓的大数据杀熟本质上是算法歧视。企业应确保定价模型、搜索排序不因用户的消费习惯、支付能力而产生不合理的差别待遇。
• 算法监管合规：对于具有舆论属性或社会动员能力的算法推荐服务，企业必须履行算法备案手续；基于AI生成合成的内容，依法履行相应的标识标注义务；等等。

三、Agent Commerce:

大模型时代的产物，聚焦Agent责任的归属

我们正在步入一个无货架的时代，语音意图正在替代物理点击。Agentic Commerce不仅改变了购物方式，更在法律上带来了智能体法律地位的新挑战。

1.主要特征

• 意图驱动与代理决策：消费者不再浏览网页，而是对Agent（例如千问APP）下达意图，Agent自主完成搜索、比价、决策甚至支付。
• 跨平台连接：通过模型上下文协议（MCP）或其他接口，Agent能够链接不同平台，在AI入口、电商平台、商户、支付、物流之间实现业务流转与数据共享，进而实现消费者的无感购物。

2.主要法律合规问题

目前，该阶段还面临诸多法律问题，有待立法进一步明确，当前主要回归《民法典》关于代理、合同及人格权等的深层思考。

• Agent的法律地位与责任归属：Agent行为结果受算法、数据、算力、用户prompt等多重因素影响，最终行为责任到底是坚持“技术中立”还是“主体责任”？当Agent在执行任务中产生幻觉导致用户损失（如错订高价票），法律责任应归属于用户、模型开发者还是Agent运营方？
• Agent决策的公平性与信赖保护： Agent是否会优先推荐自家生态产品，会不会成为新一个竞价排名？这种内嵌式的竞争不公将引发反垄断监管。合规要求Agent的决策逻辑必须具备可信赖性与可审计性。
• 用户意图的精准捕获与干预机制：法律行为的核心是意思表示。在Agent代为下单的过程中，如何确保用户的真实意图未被误解？企业必须建立“人工干预点”（Human-in-the-loop），对于涉及首次授权、跨平台调用、金额较大或敏感类型的交易，设置强制性的人工确认环节，不能一味追求无感购物。
• 跨平台责任的连带与隔离：在Agent穿透多平台的链路中，接口安全成为合规命门。如果上游接口数据被篡改，下游服务商是否承担责任？这要求企业在签订跨平台合作合规协议时，必须详尽约定数据共享的合规标准与责任分担矩阵。
• 新型风控挑战：包括但不限于越狱攻击与身份识别，例如Agent可能被恶意诱导执行非法指令（如通过Prompt Injection获取他人收货地址），准确识别操作背后究竟是真实的用户意图还是被劫持的AI，甚至是批量操作的黄牛。
• 组织架构再造：例如，在Agent时代，搜索引擎优化（SEO）正让位于生成式引擎优化（GEO），这就需要内部组织及资源做出相应的调整；再例如，精美的商品PDP页面（货架）对于Agent来说已经不再重要。

回首三个阶段的发展，贯穿其中的主线是：人类越来越“懒”了。开始，勤劳的人类还愿意去“逛淘宝”“种草”；后来，人类只想躺平，等着算法“精准投喂”；再后来，拇指点一点都懒得动了，只想靠“意念驱动世界”。

或许，未来的核心问题，不再是商品信息是否真实，也不是算法推荐是否公平，而是当AI开始频繁替人类做决策时，我们的法律如何重新界定“人”？

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