DEMO | 这位前腾讯 T-12 ，做了个给 Agent 用的“POS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。