DEMO | 这位前腾讯 T-12 ，做了个给 Agent 用的“POS机”

作者｜Yoky
微信｜ yokyliu617

最近所有人都在聊 Agent 怎么付钱。

回看支付的每一次跃迁，驱动力从来不是支付工具本身。二维码能取代 POS 机，是因为微信和支付宝先用小程序和淘宝把几千万商家搬到了线上。每一代支付基础设施的前提，都是先有一个成规模的商业生态。

AI 时代同理。

Agent 想替你下单、帮你买东西、帮你找服务，它首先得有地方可以买。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，也就是 B2A（Business to Agent）的基础设施，把商家从人类互联网搬到 Agent的世界里。

这就是AI时代的“POS机”。码上飞正在做的就是这件事。

过去20年，中国商家完成了一次搬家：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。

这件事听起来一点也不酷，甚至有点土：帮义乌小老板生成小程序、帮社区送水站做订单系统、帮精油调配师搭客户档案。但这恰恰是它的壁垒所在：真正的革命不在 AI 侧，在商家侧。

一百万注册用户、两百万个已生成应用、链接超过十亿人次、ARR突破一千万……它们的背后是一个个真实的小生意被搬进了 Agent 能触达的世界。

我们和码上飞创始人武鑫前后聊了三次。在 B2A 这张新地图里，我们看到的不只是一个AI Coding工具，而是一台AI 时代的 POS 机。

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给商家做的 AI Coding，长什么样？

成立码上飞前，武鑫曾是腾讯T12级研发效能技术专家，曾于腾讯、字节、滴滴等头部互联网企业负责研发效能体系架构。

在腾讯期间，武鑫曾带领团队3年创收过亿，并通过自动化开发技术实现30%的成本降低，对于软件开发全流程的效率瓶颈和自动化潜力，是他一直关注的方向。

2022年底，大语言模型的代码生成能力出现质变，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，有机会从根本上重塑软件开发的门槛和成本结构。

2023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）创立跨赴科技，核心团队均出身腾讯研发效能体系，具备从工程实践到架构设计的完整能力闭环。

2026年上半年，码上飞开始尝试着把义乌搬到 AI 上。

义乌不是一个普通的城市案例：这是中国最典型的源头供给市场：大量小商品商家、工厂、批发档口，连接着全国无数小 B 和末端长尾需求。他们有海量的商品和服务，但绝大多数既没有 IT 团队，也从没做过数字化。

这些跟开发者完全不同的小商家，真的需要 Coding 么？

武鑫跟我聊到这个问题时反而强调：“商家本身存在真实的需求，但难点不在代码本身，而是理解模糊意图。很多用户上来只会说‘我想做个小店’或‘我想做会员管理’。如果把这句话直接扔给模型，它大概率会生成一个看起来差不多、但没法用的东西。因为模型缺少环境。”

这个环境不只是技术环境，还有业务环境，同样是会员系统，健身房要课时包和教练排期，洗车店要次数卡和车牌识别，精油调配师要肤质档案和复购提醒完全不一样。

用户看到的只是一个聊天窗口，但背后跑的是一整个 Agent Team：有的负责理解需求，有的负责写代码，有的负责做运营物料，任务拆解和分发是自动的，并且有很多工程化的组件供模型选择。

我问他，这听起来像是给 Agent 搭了一个低代码平台？

“从某种程度上是的。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4万个模版，商家不在意模版长什么样，只在意交付结果能不能直接用，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的真实产品。”武鑫回答道。

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，后天某个大模型支持了新的 skill 协议，商家不可能每次都重做一遍系统。

如果义乌这套样本跑通，码上飞验证的是一个更大的问题：当 AI 成为新的流量入口，中国最分散、最庞大的小商家群体，能不能被重新组织进一张新的生意网络里。

以下是我们之间的部分对话。它关于 B2A 的推演：商家怎样才能被 Agent 看见、多平台入口怎么适配、以及当商家生意都被搬到 AI 上，会发生什么。

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对话实录：

硅星人：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机或支付码是什么？

武鑫：我们想，当年二维码改变的是什么？是一个支付入口么？

不是的，商家基于二维码把这个点餐系统、下单、库存和订单系统，会员和复购都做了数字化改革，这样用户扫码才有意义。C 端支付方式变革的前提是整个 B 端的数字化迁移，用户的扫码习惯不是被教育出来的，是当买早餐、打车、点外卖整条链路都在手机上发生之后，你自然不带现金了。

对应到现在，Agent 正在变成新的交易主体，但商家不是“开放一个接口”给 Agent 就完了，他需要的是把整个生意“AI化”，那这是一个很复杂的事。

我们认为第一层是业务结构化。我们用 AI Coding 帮助商家搭好的并不只是一个对外的展示容器（无论它是小程序还是元服务），定价逻辑、接单规则、库存管理系统、甚至是推广文案到后续的用户运营，都会通过 Coding 更快速的一键完成。

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、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过人，如果 AI 时代依然是人来运营，那人力成本依旧高企。商家只有全流程 AI Ready，才算真正在 Agent 网络里。

第三层是 Agent 可调用。前两层做完之后，我们给每个应用装上 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，也调不动你。

而且 Agent 入口不止一个：微信、鸿蒙、通义、豆包协议都不一样。我们的 AI Coding 负责适配：哪个生态开放就生成对应容器，新协议出来就快速适配，数据回流到同一套经营系统。商家不需要理解这些，他只管讲清楚自己的生意。

硅星人：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年我们也做过大客户。外面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1.2亿商业体，上了电商平台的大概两千万。剩下的不是没需求：社区送水站要桶数管理和路线规划，精油调配师要肤质档案和复购提醒，私人健身教练要体测追踪和饮食方案。这些生意靠口碑、靠私域、靠微信群，不是标准商品，没法在淘宝美团上表达清楚。

过去没人服务他们，因为传统软件开发的账算不过来。AI Coding 把生成和迭代的成本压下来之后，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 拿什么调用你？

硅星人：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。他只在意一件事：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，这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，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。

这里面的技术难度不是单点的，是系统性的。比如支付：微信支付的接入需要商户号、需要证书配置、需要回调地址、需要处理退款逻辑，这些全是工程细节，商家完全不可能自己做。

我们把它做成了预制件，服务了大量商家之后沉淀下来的标准化模块，调用一次就接通了。类似的预制件我们有接近4万个，覆盖了从会员体系到库存管理到分销裂变的各种场景。

再比如发布：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。这些全在系统里自动完成。商家点一下“发布”，剩下的事不用管。

这基本上不是一个 AI 能力问题，是一个工程闭环问题。

硅星人：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”是两件事。

Agent 替用户找服务的时候，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”，一个商家只有一个模糊的服务介绍页面，另一个商家能告诉 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、下单后多久到。Agent 一定优先选后者，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 真的理解你能做什么。

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。

微信文档里有这个方向：接口描述、参数描述、Skill 文档都有了，但端口还没真正打开，现在还是 GUI 操控。百度 那边我们是 AI 搜索开发平台首批合作伙伴，搜索端有入口直接导流。

这里面有一个时间窗口的问题：当各个平台的 Agent 端口陆续打开的时候，谁的商家供给已经是结构化的、Agent Ready的，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。

硅星人：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，是 Agent 在一张供给网络里替人把事办了。

如果跑通，义乌的小商品、云南的鲜花、广州的服装，就不是一个个孤立的小程序了。它们是 Agent 能直接调用的供给节点，连在一张网里，产生新的生意机会。

你问这张网最终叫什么我觉得是 AI 时代的1688，因为每一个 Agent 入口其实就是一个“淘宝”，码上飞要做的就是这张供给网络，一边连接能连接的 B 端，一边给所有的 A 端供货。

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