颠覆互联网的下一波浪潮：Agentic Web来了

你不会再「上网」，而是说出一个目标，然后由一群AI自动完成。

——未来互联网使用场景设想

过去三十年，互联网经历了从静态网页到智能推荐的深刻演变。如今，我们正站在互联网的另一个重大转折点上。

这一转折，来自一种全新的范式设想——AgenticWeb，一个由AI智能体组成的、目标导向型的互联网系统。在这个新框架中，用户不再手动浏览网页、点击按钮，而是通过自然语言向智能体发出一个目标，AI会自主规划、搜索、调用服务、协调其他智能体，最终完成复杂任务。

这不是幻想，而是由UCBerkeley、UCL、上海交通大学、上海创智学院等机构的研究者联合提出，并在论文中系统论述的Web重构方案。

论文标题：AgenticWeb:WeavingtheNextWebwithAIAgents

作者：YingxuanYang,MuleiMa,YuxuanHuang,HuacanChai,ChenyuGong,HaoranGeng,YuanjianZhou,YingWen,MengFang,MuhaoChen,ShangdingGu,MingJin,CostasSpanos,YangYang,PieterAbbeel,DawnSong,WeinanZhang,JunWang

单位：上海交通大学，UniversityofCalifornia,Berkeley，UniversityCollegeLondon，上海创智学院等

链接：https://arxiv.org/abs/2507.21206

Github：https://github.com/SafeRL-Lab/agentic-web

这是一次对互联网底层逻辑的全面「改写提案」：人类不再是唯一的网络使用者，智能体将成为Web的主要操作者。任务由人类发起，但由AI执行。在这个新架构中，网页、服务、平台不再是面向人的交互界面，而是为智能体而生的协作接口。

本文将从技术架构、理论模型、系统协议、典型应用与挑战五个方面，深度解析这场关于「智能体驱动互联网」的范式革命。

一、三次范式跃迁：Web正在走向「自动化」

互联网的演化是一部「人–信息」关系的技术史。过去三十年，Web主要经历了三次范式转变：

PCWeb：关键词驱动的「目录网络」

在PCWeb时代，网页以静态内容为主，信息由机构集中生成，并通过人工分类和超链接构成一个「数字黄页」。用户必须主动发起搜索、点击浏览，任务执行线性、明确但效率不高。

商业模式以关键词搜索广告为主，代表性系统如GoogleAdWords，依赖点击率(CTR)和每次点击成本(CPC)来衡量效果，形成了基于「人类意图」的搜索营销生态。

MobileWeb：推荐驱动的「内容爆炸」

伴随社交平台、短视频、电商UGC的激增，信息量呈指数增长。传统搜索引擎难以应对如此庞大的内容分发压力，取而代之的是推荐系统主导的信息分发范式。

用户逐渐从「搜索者」变为「消费者」，算法根据行为数据动态推荐内容，平台从内容聚合器变为算法中介。商业模型转向精准推荐与信息流广告，强调停留时间、转化率和千次展示成本(eCPM)。

AgenticWeb：智能体驱动的「行动网络」

如今，我们正步入第三次变革浪潮：AI智能体成为主角，Web从「人读内容」转向「智能体执行任务」。信息不再静态储存在网页中，而是被嵌入LLM参数中，被智能体调用、组合与再加工。

Web的角色不再是信息仓库，而是一个充满「可行动资源」的生态系统，供智能体发现、协调、调用。任务不再依赖用户逐步操作，而是由AI智能体全流程完成，从发现信息到调用服务再到反馈结果。

这一趋势预示着：未来的Web，将由AI智能体构建、运营与使用。我们需要重新理解什么是「网页」、什么是「流量」、甚至什么是「用户」。

互联网不再只是人类的空间，它正逐步变成一个由智能体共同参与、协作、创造价值的生态系统。

二、什么是AgenticWeb？

论文中的定义指出：

AgenticWeb是一个分布式、交互式的互联网生态系统，其中由大语言模型(LLMs)驱动的自主软件智能体，能够持续规划、协调、执行目标导向的任务。在这个范式中，网络资源和服务不仅可供人类使用，还可以供智能体访问，使得智能体与智能体之间(Agent-to-Agent)的互动成为常态。

简言之，它是一个由AI来「上网」、执行任务、人类只是「发出指令」的网络形态。

AgenticWeb的核心在于「委托+执行」

在AgenticWeb中，用户不再需要手动搜索、点击、复制或粘贴内容，而是可以通过与智能体的对话来委托任务。比如用户只需说：

「帮我规划一个周末东京行程，预算3千元，要避开台风。」

之后，剩下的所有工作都由智能体自动完成——从查询天气、搜寻航班、比对价格，到预定酒店、整合日程，整个过程完全自动化。而且，这些智能体可以与其他智能体(如航司API、酒店API、旅游数据智能体等)协作与谈判，实现任务目标。这不仅仅是像ChatGPT那样的单轮问答，而是通过多个步骤和多智能体协作来完成的，代表着AI真正参与到了Web的操作层面。

Agent在系统中的身份是「双重」的：

Agent-as-User(作为用户)

如同人类访问网页一样，智能体可以模拟点击、填写表单、读取接口，进行市场分析、数据抓取、自动交易等任务。

Agent-as-Interface(作为接口)

智能体也可以作为「超级助手」，接收用户的自然语言指令，自动解析、调用多个服务、整合结果，执行多步流程。

一个完备的智能体，常常同时具备这两个角色：既能代表人类与系统交互，也能作为系统对人类的接口，真正实现「意图—执行」的闭环。

三、理解AgenticWeb的「三个核心维度」

论文从三个核心维度全面理解AgenticWeb的结构：

智能维度(Intelligence)AI智能体需要具备真正的「认知能力」，包括：

上下文理解：能读懂网页、结构化数据、自然语言

长程规划：能分解复杂任务，生成执行计划

适应性学习：通过经验不断优化策略

多模态整合：同时处理文本、图像、API、数据表格等

这些能力意味着智能体不是被动的「响应工具」，而是具有持续学习和自主策略的「数字行动体」。

交互维度(Interaction)AgenticWeb打破了「人类点击网页」的操作范式，转向基于语义的智能交互：

使用MCP(ModelContextProtocol)、A2A(Agent-to-Agent)协议，实现智能体之间的发现、能力描述、状态共享

支持多步任务语境保持(如购物流程、问诊流程)

实现Agent-to-Agent协作与任务拆解

智能体之间不是「调用」，而是协商、协同执行，如一个旅游智能体主动向天气智能体请求数据，再联动地图与订票工具，完成任务。

经济维度(Economy)

AgenticWeb中，最具突破性的设想是：AgentAttentionEconomy(智能体注意力经济)

传统广告模型追求「人类点击」；AgenticWeb中，资源方争夺的对象变成「AI智能体的调用」。

这意味着未来将出现：

面向智能体的推荐系统；

为智能体投放的广告；

服务市场中按「智能体调用率」竞价；

智能体的调用频次、完成率、效率将成为新的「流量指标」，商业竞争的重心也将从争夺用户注意力，转向争夺智能体「注意力」。

四、应用场景：从搜索替代到智能事务系统

为了更好地理解它的实际价值，我们可以将AgenticWeb的核心能力拆解为三大类：事务型(Transactional)、信息型(Informational)和交流型(Communicational)。它们共同构成了智能体参与数字世界的三种基本方式。

事务型：从「点击下单」到「全自动完成任务」

传统Web中，用户需要逐页浏览、搜索信息、逐步操作才能完成一项任务，例如订酒店、买机票、办签证。而在AgenticWeb中，你只需告诉智能体一句话：

「帮我订一个下周三从上海到东京的往返机票，经济舱，避开台风。」

剩下的——查询航司、比价、确认时间、填写资料、支付确认——都由智能体自主完成。它不仅调用航司API，还能根据你过往偏好(如信用卡积分、环保航线)进行权衡，甚至在发生变更时自动重订。

这种智能化的事务处理能力，正在由「MobileAgents」「AppAgents」进一步延展到设备层。例如，智能体可以在你的手机上同步日程、修改会议安排、甚至整合多个应用自动执行跨平台任务。

信息型：从「搜索引擎」到「持续知识发现」

今天的信息检索依赖搜索引擎和社交推荐，但在数据过载的背景下，我们获取的是信息洪流。

AgenticWeb支持的「信息型智能体」，则更像是一个长期陪伴式研究助理。以「DeepresearchAgent」为例：

它可以持续追踪一个研究领域的新论文；

自动梳理引用网络和方法论差异；

合理推断趋势、生成研究摘要；

甚至根据你的研究兴趣，推荐潜在合作者。

这种智能体并不是一次性地「查一查」，而是具备长期「认知记忆」和动态「学习能力」的信息分析引擎。它们协作构成一个持续进化的知识网络，大大提升了信息筛选和洞察能力。

交流型：智能体之间能沟通、协作、谈判

相比以人为中心的传统Web，AgenticWeb真正的变革在于让智能体可以与其他智能体协作，形成类似「数字组织」的多体系统。

在科研领域，一个跨国研究项目中，不同学校的智能体可以：

自动同步实验时间表；

共享数据集；

生成联合成果；

自动分配署名与经费比例。

在制造业或供应链中，不同企业的智能体可实时对接需求、响应变化、自主协商条款。这种跨智能体协同工作流，依赖于一整套新型通信协议(如MCP、A2A)，支持语义对齐、任务协同与多方自治。

简而言之：Web不再是人和机器之间的桥梁，而是智能体之间的操作舞台。

五、挑战：AgenticWeb的复杂难题与未来瓶颈

虽然AgenticWeb展现出令人兴奋的前景，但要真正落地为现实中的下一代互联网，它面临的是一组系统性、相互交织、跨学科的复杂挑战——远不只是提升AI智能体的能力，更关乎整个网络基础设施、经济体系与人机协作范式的重构。

这不仅是个技术性难题，更是一个需要全局观的系统性工程。构建AgenticWeb的难题，远不仅仅是提高个体智能体的能力，而是如何在现有互联网基础上，架构出一个可靠、安全、可信的全新计算层。这些挑战跨越了多个领域，彼此之间存在深刻的相互依赖与关联。接下来，我们将逐一解析这些挑战。

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