The Agentic Commerce Stack — Ahnaf Prio, Best Buy

한 줄 핵심

Best Buy의 Agentic Commerce 경험을 바탕으로, 현재의 쇼핑 에이전트는 MCP·A2A·ACP/UCP·AP2 같은 표준을 통해 인간 개입을 유지한 채 상품 탐색·체크아웃·결제를 연결하는 방향으로 빠르게 정리되고 있다.

시간별 요약

1. 0:00
   Best Buy에서 바라보는 Agentic Commerce의 의미 Agentic Commerce는 AI가 쇼핑 여정 전반을 보조하는 방식이며, Best Buy는 고객이 이미 에이전트를 쓰는 새로운 접점에 맞춰 이를 해석하고 있다. 쇼핑은 오래된 행위지만, 이제는 에이전트가 그 여정의 일부가 되는 전환점을 맞고 있다.
2. 1:28
   에이전트 세션의 45%가 쇼핑 주요 제공자에서 발생하는 에이전트 세션의 약 45%가 쇼핑과 관련되어 있어, 쇼핑은 이미 핵심 사용 사례로 자리 잡고 있다. 현재는 인간이 최종 결정을 내리는 human in the loop 단계지만, 장기적으로는 에이전트가 협상과 결제까지 맡는 자율 쇼핑을 지향한다.
3. 3:08
   스크린샷과 DOM 기반 에이전트가 실패한 이유 브라우저를 조작해 화면을 읽고 DOM을 따라가는 방식은 느리고 취약하며, 머천트 입장에서도 봇처럼 보여 경보를 유발하기 쉽다. 특히 결제 단계에서 막히기 쉬워서, 실사용 가능한 쇼핑 에이전트로 이어지지 못했다.
4. 4:56
   머천트가 ACP와 UCP가 필요했던 이유 장바구니 추가나 수량 변경처럼 소비자에게 비슷해 보이는 행동도 머천트 관점에서는 서로 다른 커머스 원자 단위이므로, 이를 표준화하지 않으면 연동이 계속 불안정해진다. 그래서 ChatGPT 쪽의 ACP와 Google 쪽의 UCP가 머천트와 대화하는 공통 원시 동작을 정의하게 됐다.
5. 6:11
   MCP, A2A, ACP, UCP, AP2의 관계 MCP는 에이전트가 어떤 도구를 쓸 수 있는지 연결하는 계층이고, A2A는 에이전트끼리 통신하는 표준이며, ACP와 UCP는 커머스 원시 동작을 정의한다. AP2는 그 위에서 자율 결제를 가능하게 하려는 지불 프로토콜로, 각 계층의 역할이 분리되어 있다.
6. 8:18
   카탈로그 검색 대신 상품 피드 ACP와 UCP는 PDP를 크롤링하거나 실시간 검색으로 상품을 찾게 하기보다, 사전에 정리된 product feed를 받는 방식을 선호한다. 이는 대규모 머천트·상품 조합에서 검색 비용을 줄이고, 인덱싱된 데이터를 바탕으로 더 안정적으로 응답하기 위한 선택이다.
7. 10:01
   현재의 결제 방식과 AP2가 추가하는 것 현재는 ChatGPT가 shared payment token으로, Gemini UCP가 Google Pay로 결제를 받는 등 제한된 결제 경로만 지원한다. AP2는 누가 에이전트를 승인했는지, 무엇을 살 수 있는지, 최대 금액은 얼마인지, 어떻게 취소할 수 있는지까지 포함해 더 자율적인 결제를 위한 권한 정보를 추가한다.
8. 10:50
   Ginny 베이커리 에이전트 데모 고양이 Ginny를 머천트 에이전트로 설정한 데모에서, 고객 에이전트가 MCP의 product search를 호출해 상품을 찾고, A2A로 주문 의도를 전달하며, UCP checkout 상태를 통해 장바구니와 결제 진행을 확인한다. 할인코드 문의와 체크아웃 전환까지 포함해 실제 대화형 쇼핑 흐름이 어떻게 이어지는지 보여준다.
9. 13:30
   AP2 토큰과 ACP로 본 동일한 흐름 AP2 토큰은 결제 가능 금액, 통화, 단일 사용 여부, 취소 가능성 같은 조건을 담아 실제 권한을 명시한다. 같은 체크아웃 흐름을 ACP 스키마로도 보여주며, 상품 피드 동기화를 통해 재고와 카탈로그를 지속적으로 맞추는 구조까지 함께 설명한다.
10. 16:28
    Evals, Chipotle, 그리고 끝없는 땜질 에이전트 기반 커머스는 eval 없이 운영하면 예기치 않은 질문이나 정책 우회가 계속 생기는 whack-a-mole 문제가 된다. 행동 테스트, 프로토콜 준수 테스트, 지연 시간 벤치마크, LLM 품질 판정 같은 eval을 먼저 설계해야 실제 배포가 가능하다.
11. 19:08
    템플릿, eval 시작점, 카탈로그 동기화 발표 자료와 함께 3개 서비스로 된 스타터 템플릿, eval 템플릿, 여러 머천트에 대응하는 catalog sync 프로세스를 제공한다. 핵심은 표준화된 구성요소를 재사용해 자체 머천트 에이전트나 외부 커머스 채널을 빠르게 만들 수 있게 하는 것이다.

실무 인사이트

• 쇼핑 에이전트를 만들 때는 브라우저 자동화보다 MCP, ACP/UCP, AP2 같은 표준 인터페이스를 먼저 설계하는 편이 안정적이다.
• 카탈로그와 결제는 실시간 탐색보다 feed·token 기반으로 분리해 다루면 확장성과 감사 가능성이 높아진다.
• 출시 전 eval은 선택이 아니라 필수이며, 행동·정책·지연 시간·품질 기준을 함께 넣어야 운영 중 땜질을 줄일 수 있다.