예를 들어 기존 검색은 이렇게 이루어졌다.
"남성 러닝화 쿠션"
반면 AI 에이전트에게는 이렇게 말할 수 있다.
"무릎 통증이 있어서 러닝머신용 러닝화가 필요해요. 500위안 이하였으면 좋겠어요."
AI는 이 요청을 해석해 다음을 수행한다.
일부 시스템은 브랜드 선호도, 배송 속도, 예산 등을 추가로 질문하며 결과를 더 정교하게 만든다.
핵심은 키워드 매칭에서 ‘사용자 의도 이해’로 중심이 이동한다는 점이다.
알리바바는 자사의 AI 어시스턴트 Qwen을 타오바오(Taobao)와 티몰(Tmall) 같은 이커머스 플랫폼에 통합하고 있다.
이 시스템은 방대한 상품 카탈로그에 접근해 검색창 대신 대화로 상품을 추천한다.
보도에 따르면 Qwen은 수십억 개의 상품 목록에 접근해 재고를 탐색하고 제품을 비교해 사용자에게 제시할 수 있다.
또한 이 AI는 알리바바 소비자 앱에서 수억 명 규모의 월간 이용자를 확보하고 있으며, 일부 구매는 대화 인터페이스 안에서 바로 결제까지 진행된다.
예를 들어 AI가
까지 한 번의 대화 흐름 안에서 처리할 수 있다.
중국의 생활형 슈퍼앱 메이투안(Meituan)은 **샤오메이(Xiaomei)**라는 AI 에이전트를 도입했다.
회사 내부에서는 이를 단순 챗봇이 아니라 **“오케스트레이터이자 실행 에이전트(orchestrator plus execution agent)”**라고 설명한다.
즉, 단순 추천을 넘어 실제 작업을 수행한다.
예를 들어 사용자가 이렇게 말할 수 있다.
"오늘은 평소 점심 메뉴를 주문해줘. 그런데 배송은 20분 늦게."
샤오메이는 다음을 수행한다.
이처럼 AI가 **사용자를 대신해 거래 과정을 수행하는 ‘위임형 커머스’**가 등장하고 있다.
JD.com 역시 AI 기반 쇼핑 가이드와 지능형 추천 시스템을 개발하며 리테일 전반에 AI를 통합하고 있다.
중국 기술 업계에서는 이러한 흐름을 **‘에이전틱 커머스(agentic commerce)’**라고 부른다.
이 모델에서는 플랫폼 경쟁의 기준이 바뀐다.
이전에는 다음이 핵심 경쟁력이었다.
하지만 이제는 **“사용자의 구매 의도를 누가 먼저 파악하느냐”**가 중요한 경쟁 요소가 되고 있다.
대화형 쇼핑은 상품을 찾는 방식을 근본적으로 바꾼다.
기존 이커머스 검색은 키워드 매칭과 랭킹 알고리즘에 의존했다. 반면 AI 에이전트는 맥락과 의도를 분석한다.
주요 차이는 다음과 같다.
결과적으로 쇼핑 과정은 검색 결과 페이지를 탐색하는 경험보다 매장 직원과 상담하는 경험에 더 가까워진다.
AI 에이전트는 여러 데이터를 동시에 활용할 수 있다.
예를 들어 다음 요소가 결합된다.
이 덕분에 AI는 수백 개의 상품 목록 대신 몇 가지 핵심 후보만 요약하고 각각의 장단점을 설명할 수 있다.
대형 플랫폼들은 이미 AI를 활용해 사용자 행동에 따라 맞춤형 쿠폰을 자동 제공하는 시스템도 운영하고 있으며, 일부 실험에서는 구매 전환율이 상승한 사례도 보고됐다.
전통적인 온라인 쇼핑은 보통 다음 단계를 거친다.
AI 에이전트 환경에서는 이 과정 대부분이 자동화될 수 있다.
AI는
을 수행하고 대화 안에서 바로 결제까지 진행할 수 있다.
하지만 이러한 편의성은 새로운 질문을 낳는다.
추천을 누가 통제하는가?
AI가 수십억 개 상품 중 몇 개만 보여준다면 그 결정은 매우 큰 영향력을 갖는다.
가능한 우려로는 다음이 있다.
즉 AI 에이전트는 **소비자와 시장 사이의 새로운 ‘게이트키퍼’**가 될 가능성이 있다.
중국의 실험은 전 세계 온라인 쇼핑이 어디로 향할지 보여주는 사례로 평가된다.
앞으로 쇼핑 인터페이스는 검색창과 상품 그리드 대신 다음과 같은 형태가 될 수 있다.
이 환경에서 승자는 단순히 상품이 많거나 배송이 빠른 플랫폼이 아니라 가장 똑똑한 AI 쇼핑 에이전트를 가진 플랫폼이 될 가능성이 높다.