前腾讯T-12打造Agent专用POS机
码上飞打造面向人工智能智能体的商业到智能体基础设施,帮助小商家将生意从互联网搬运至人工智能世界。平台已拥有一百万注册用户、二百万个生成应用,链接超十亿人次,年经常性收入突破一千万,相当于人工智能时代的收款机。
最近,AI Agent如何完成支付,成了一个高频话题。
回望支付史上的每一次飞跃,你会发现,驱动力从来不是支付工具本身。二维码能取代POS机,说白了,不是因为二维码技术多炫酷,而是因为微信和支付宝先用小程序和淘宝,把数千万商家搬到了线上。每一代支付基础设施的诞生,都离不开一个先行成型的商业生态。
AI时代,道理是一样的。
一个Agent想替你下单、帮你订服务,前提是它得有“地方”能完成这些操作。商家的商品、服务、交易流程,必须以Agent能理解、能调用的方式存在。这意味着需要一套名为B2A(Business to Agent)的基础设施,把商家从“人类互联网”搬运到“Agent的世界”。
这,就是AI时代的“POS机”。而码上飞,正致力于打造这款机器。

过去二十年,中国商家完成了第一次搬家:从线下搬到互联网。码上飞要做的是第二次搬家:从互联网搬到AI上。
这件事听起来可能不够轰轰烈烈,甚至有点“接地气”:帮义乌小老板生成小程序、帮社区送水站做个订单系统、帮精油调配师搭建客户档案。但这恰恰是它的壁垒所在。真正的革命,不在AI的技术侧,而在广袤的商家侧。
一百万注册用户、两百万个已生成的应用、链接超过十亿人次、年经常性收入(ARR)突破一千万……这些数字的背后,是一个个真实的小生意,被搬运进了Agent能够触达的世界。
我们与码上飞创始人武鑫进行了三次深度交流。在这张B2A的新地图里,我们看到的不仅仅是一个AI代码生成工具,更像是一台AI时代的POS机。
给商家做的AI Coding,长什么样?
创办码上飞之前,武鑫是腾讯T12级的研发效能技术专家,曾在腾讯、字节、滴滴等头部互联网公司负责研发效能体系架构。在腾讯期间,他带领团队实现过三年创收过亿的成绩,并通过自动化开发技术成功降本30%。软件开发的流程瓶颈与自动化潜力,是他长期关注的焦点。
2024年底,大语言模型在代码生成能力上迎来质变。武鑫敏锐地判断:将AI能力与多年积累的软件工程自动化经验相结合,有望从根本上重塑软件开发的门槛与成本结构。
2024年8月,他联合前腾讯T11专家隋小波(CTO)、前腾讯T10专家蒋飞(首席架构师)共同创立了跨赴科技。核心团队均出身腾讯研发效能体系,形成了从工程实践到架构设计的完整能力闭环。
到了2026年上半年,码上飞开始尝试着把“义乌”搬到AI上。

义乌不是个普通城市,它是中国最典型的源头供给市场:海量的小商品商家、工厂、批发档口,连接着全国无数的小B和末端长尾需求。他们有数不清的商品和服务,但绝大多数既没有IT团队,也从未做过数字化。
这些完全不同于开发者的“小商家”,真的需要会写代码吗?
武鑫在交流时特别强调:“商家确实有真实需求,但难点不在代码本身,而在于理解他们模糊的意图。很多用户上来的第一句话就是‘我想做个小店’或‘我想做个会员管理’。如果你把这句大白话直接扔给模型,它大概率会生成一个看起来差不多、但根本没法用的东西。因为模型缺少语境。”
这语境不只是技术环境,更是业务环境。同样是“会员系统”,健身房要的是课时包和教练排期;洗车店要的是次数卡和车牌识别;精油调配师需要的是肤质档案和复购提醒。彼此完全不同。

用户看到的只是一个聊天窗口,但背后跑的是一整套Agent团队。有负责理解需求的,有负责写代码的,有负责做运营物料的。任务拆解和分发是自动完成的,背后还有海量工程化的组件供模型选择。
听起来,这像是给Agent搭了一个低代码平台?
“从某种程度上是的,”武鑫答道,“你只有给Agent一个限定的执行环境,它才能用最低成本完成交付。平台上现在有接近4万个模板。商家不在乎模板长什么样,只在乎交付的结果能不能直接用——得有后台、有数据表、有支付和登录能力、能一键发布到微信小程序和鸿蒙开放平台,这才是真正的产品。”

但比“生成一个应用”更关键的能力,是快速适应正在变化的AI生态。
AI在变,入口在变,协议在变,商家的需求也在变。今天微信开放了小程序的Agent接口,明天鸿蒙上线了元服务,后天某个大模型又支持了新的技能协议。商家不可能每一次都推倒重来。

如果义乌这套样本能够跑通,码上飞验证的将是一个更大的命题:当AI成为新的流量入口,中国最分散、最庞大的小商家群体,能否被重新组织进一张全新的生意网络里。
以下是我们之间对话的实录,围绕B2A的推演展开:商家怎样才能被Agent看见,多平台入口如何适配,以及当商家的生意都被搬到AI上之后,会发生什么。
对话实录
问:支付网络每一次跃迁都需要一台“POS机”。现金时代是真的POS机,移动时代是二维码。AI时代的POS机或支付码,到底是什么?
武鑫:我们得想一下,当年二维码改变的是什么?只是一个支付入口吗?
其实不是。商家因为二维码,把点餐系统、下单、库存和订单系统、会员和复购都做了一遍数字化改革。用户扫码才有意义。C端支付方式的变革,其前提是整个B端的数字化迁移。用户的扫码习惯不是被教育出来的,当你买早餐、打车、点外卖的整条链路都在手机上完成时,你自然就不带现金了。
回到现在,Agent正在变成新的交易主体。但商家不是简单地“开放一个接口”给Agent就结束了,他需要的是把整个生意“AI化”,这是个非常复杂的事。
我们设想,第一层是业务结构化。我们用AI Coding帮助商家搭建的不仅仅是一个对外的展示容器(无论是小程序还是元服务)。定价逻辑、接单规则、库存管理系统、甚至推广文案到后续的用户运营,都会通过Coding更快速、一键式地完成。
第二层是全流程AI化。从前端客户触达、需求匹配、下单、支付、履约、售后到复购,整条经营链路都要能被AI跑通。AI的吞吐量和迭代速度远超人,如果AI时代还是靠人来运营,人力成本依然高企。商家只有实现全流程的AI Ready,才算真正进入了Agent网络。
第三层是Agent可调用。前两层做完后,我们会给每个应用装上AFI(Agent Friendly Interface),让应用能向Agent主动“解释”自己:我提供什么服务,参数是什么,返回什么,哪里涉及支付确认。这是商家被Agent“找到并完成交易”的最后一步,没有这层,Agent就算知道你在,也调动不了你。

而且,Agent的入口不止一个:微信、鸿蒙、通义、豆包,协议各不相同。我们的AI Coding负责适配:哪个生态开放,就生成对应的容器;新协议出来,就快速适配。数据最终回流到同一套经营系统。商家不需要理解这些,他只需要讲清楚自己的生意就行。
问:理论上所有商家都需要这样一套系统,你们为什么选择从长尾小商家开始做?
武鑫:2024年我们也尝试过做大客户。外面报价100万的项目我们50万交付,毛利40%,能赚钱。但做大就得“堆人”:堆销售、堆交付、堆项目经理,这不是我们想走的路。
而且,大客户并不需要我们。他们有IT团队,有系统集成商,Agent时代一样能找到人帮他们适配。
真正需要这台“POS机”的是另外一亿商家。中国有1.2亿商业体,上了电商平台的才大概两千万。剩下的不是没需求:社区送水站需要桶数管理和路线规划;精油调配师需要肤质档案和复购提醒;私人健身教练需要体测追踪和饮食方案。这些生意靠口碑、靠私域、靠微信群,它不是标准商品,没法在淘宝美团上清晰地表达出来。
过去没人服务他们,因为传统软件开发的账算不过来。只有AI Coding把生成和迭代的成本降下来后,这些长尾商家才第一次有可能被数字化。而只有先数字化,他们才有资格进入Agent网络。你连线上的存在都没有,Agent拿什么来调用你?
问:但这群商家几乎是离AI最远的人群,服务他们的困难具体是什么?怎么帮他们搬过来?
武鑫:这群人跟开发者完全不同。开发者要的是工具,但商家要的是结果。
他不在乎你用了什么模型、什么架构、什么Agent协同,他甚至不在乎这件事是不是AI做的。他唯一在意的就是:我的东西能不能直接拿来做生意。
这意味着你不能只做其中一个环节。你不能只帮他生成代码,中间的任何一个环节断掉,对这群人来说就等于整件事没做。
所以,我们必须做全流程闭环交付。从意图理解到产品结构设计,到数据库建表,到前端生成,到支付接入,到后台搭建,到测试,再到一键发布上线,整条链路都在系统内部完成,商家不需要碰任何一个技术环节。
这里的技术难度不是单点的,是系统性的。比如支付环节:微信支付的接入需要商户号、证书配置、回调地址、退款逻辑处理,这些都是繁琐的工程细节,商家完全不可能自己搞定。
我们把它做成了“预制件”。在服务了大量商家后,我们沉淀了接近4万个标准化模块,覆盖从会员体系到库存管理到分销裂变的各类场景,调用一次就能直接接通。再比如发布环节:生成的应用要上微信小程序,要走审核、要配域名、要做备案;要上鸿蒙,要适配元服务的规范;要上支付宝,又是另一套流程。这些全部在系统里自动完成。商家点一下“发布”,剩下的事就不用管了。
这基本上不是一个AI能力问题,而是一个工程闭环问题。
问:应用做出来了,怎么让Agent找得到它?通过码上飞形成的应用,会更加AI Friendly或者说AI Ready么?
武鑫:前面说了,我们给每个应用配了AFI,让它能向Agent解释自己。但“能被找到”和“能被优先匹配到”是两回事。
Agent替用户找服务时,它面对的是一个供给池——里面可能有几十个商家都能满足这个需求。谁被选中?取决于谁的供给描述得更精准、更结构化。
举个例子:同样是“附近能做上门按摩”的商家,一个只有模糊的服务介绍页面,另一个能告诉Agent:我提供哪些项目、每个项目多长时间多少钱、哪些时段有空、服务范围覆盖哪些区域、下单后多久能到。Agent一定会优先选择后者,因为它能直接跑通交易,不需要再去猜。
所以,AFI不只是“让Agent能调用你”,它直接决定了你在Agent供给池里的排序。你的描述越完整、越结构化,被匹配到的概率越高。AFI是让Agent真正理解你能做什么的关键。
现在,各个平台对这件事的开放程度差别很大。鸿蒙和荣耀已经在主动接收应用侧发出的结构化信息,我们生成的应用在那些生态里已经能被Agent识别和调用。微信的文档里有这个方向:接口描述、参数描述、技能文档都有了,但端口还没真正打开,目前还是GUI操控。百度那边,我们是AI搜索开发平台的首批合作伙伴,搜索端已经有入口可以直接导流。
这里面有一个时间窗口的问题。当各个平台的Agent端口陆续打开时,谁的商家供给已经实现了结构化、Agent Ready,谁就能第一时间吃到流量。这不是等到那天再做来得及的,你得提前把商家的供给准备好,端口一开就能接上。我们现在就在做这个储备。
问:当大量商家都被接入之后,这张网最终会是什么?
武鑫:我们实验室里已经在做这件事:把多个Agent放进同一个网络空间,让模型自己去探索交易机会。不是人在平台上逛,而是Agent在一张供给网络里替人把事办了。

如果这条路能跑通,义乌的小商品、云南的鲜花、广州的服装,就不再是孤立的一个个小程序了。它们会成为Agent能直接调用的供给节点,连在一张巨大的网络里,产生全新的生意机会。这张网最终叫什么?我觉得它会是AI时代的1688。因为每一个Agent入口,本质上都是一个“淘宝”。码上飞要做的,就是构建这张供给网络——一头连接着所有能被连接的B端,另一头给所有的A端供货。

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