UCP, ACP, MCP v agentic commerce: AI už jen nedoporučuje, ale opravdu nakupuje

Současná situace

Za posledních pár měsíců se v oblasti AI a e-commerce objevilo několik zásadních novinek:

• Google představil UCP (Universal Commerce Protocol) – otevřený standard pro „agentic commerce“, který sjednocuje, jak AI agent mluví s merchantem: katalog, košík, doprava, platba, objednávka.
• OpenAI a Stripe dříve uvedli ACP (Agentic Commerce Protocol) – standard pro agentní checkout v ekosystému ChatGPT.
• Současně se rozšířil MCP (Model Context Protocol) jako obecný standard pro volání nástrojů a služeb a OpenAI Apps SDK jako produktová/distribuční vrstva pro agentní aplikace.

‍

Jinými slovy: internet si začíná definovat standardizované „koleje“, po kterých budou AI agenti nakupovat. A trh se posouvá od režimu „AI něco doporučí“ k režimu „AI nákup skutečně provede“.

‍

V článku probereme:

• co znamená agentic commerce v praxi,
• jak spolu souvisí UCP, MCP, Apps SDK a ACP,
• co tyto protokoly řeší – a co naopak neřeší,
• a kde dává smysl custom agentic commerce – přesně typ práce, které se věnujeme v BigHub.

‍

Co je agentic commerce

Agentic commerce je forma digitálního obchodování, kdy autonomní AI agent obslouží část nebo celý nákupní proces za člověka či firmu – od hledání přes porovnávání až po zaplacení.

Typický scénář:

„Najdi mi běžecké boty na maraton do 3 000 Kč, které mi stihnou přijít do dvou týdnů.“

‍

Agent poté:

1. pochopí zadání,
2. projde nabídky více obchodníků,
3. porovná parametry, recenze, cenu a dopravu,
4. připraví shortlist,
5. po schválení uživatelem nákup dokončí – ideálně bez toho, aby člověk musel řešit klasický webový košík.

‍

Podobné scénáře se netýkají jen B2C. Stejný princip lze použít pro:

• interní nákup materiálu,
• B2B objednávky,
• opakované doplňování zásob,
• servisní a reklamační procesy.

‍

Směr je jasný: AI se posouvá z roviny „pomoz mi vybrat“ do roviny „postarej se o to“.

‍

MCP, Apps SDK, UCP, ACP

MCP – obecný standard pro nástroje a capabilities

MCP (Model Context Protocol) je:

• obecný standard pro to, jak agent volá nástroje, API a služby,
• doménově neutrální vrstva („umím mluvit s CRM, pricingem, katalogem, ERP…“),
• způsob, jak agent „vidí“ svět skrz capabilities, které má k dispozici.

Zjednodušeně: MCP = jak agent sahá do vašich systémů.

‍

OpenAI Apps SDK – produktová a distribuční vrstva

OpenAI Apps SDK:

• řeší UI, runtime a distribuci agentů (ChatGPT Apps, rozhraní pro uživatele),
• umožňuje rychle zabalit agenta do produktu:
  • chat, formuláře, akce,
  • publikace do ekosystému ChatGPT,
  • základní správu a běh.

Zjednodušeně: Apps SDK = jak z agenta udělat reálně používaný produkt.

‍

UCP – doménový standard pro commerce workflow

UCP (Universal Commerce Protocol) od Google a partnerů:

• je doménový standard pro commerce,
• sjednocuje, jak agent mluví s merchantem o:
  • katalogu, variantách a cenách,
  • košíku, dopravě, platbě, objednávce,
  • slevách, věrnostních programech, refundech a trackingu,
• je navržený tak, aby fungoval napříč Google Search, Gemini a dalšími AI surfaces.

Zjednodušeně: UCP = konkrétní jazyk a workflow nákupu.

ACP – standard pro agentní checkout v ChatGPT

ACP (Agentic Commerce Protocol) od OpenAI/Stripe:

• řeší podobnou doménu z pohledu ChatGPT ekosystému,
• soustředí se silně na checkout, platby a objednávku,
• stojí za funkcemi typu Instant Checkout v ChatGPT.

Z pohledu obchodníka jsou UCP a ACP konkurenční commerce standardy (nikdo nechce tři různé integrace).

Z pohledu architektury jde ale o možné „dialekty“, které může agent používat podle kanálu, odkud přichází (ChatGPT vs. Google / Gemini).

Co tyto standardy řeší – a co ne

Společné je jedno - UCP ani ACP z agenta neudělají „mozek“. Jen mu dají jednotný jazyk.

Standardy typicky řeší:

• jak agent formálně komunikuje s merchantem a checkoutem,
• jak strukturovaně vypadají nabídky a objednávky,
• jak bezpečně probíhá platba a autorizace,
• jak se dá nákup zpracovat napříč různými AI kanály.

‍

Neřeší (a ani nemůžou řešit):

• kvalitu a strukturu produktového katalogu, atributů a dostupnosti,
• integraci do ERP, WMS/OMS, CRM, věrnostního systému, pricing enginu, kampaní,
• business logiku – marže vs. SLA vs. zákaznická zkušenost vs. obrat,
• governance, risk, schvalování – kdo má právo co objednat, kdy musí zasáhnout člověk, jak se auditují rozhodnutí.

‍

Prakticky to znamená:

• můžete být formálně „UCP/ACP ready“,
• ale agentická zkušenost bude pořád špatná, pokud:
  • data jsou nekonzistentní,
  • doručovací sliby se nedají splnit,
  • pricing a promo logika nedrží v multi-channel světě pohromadě,
  • agent nemá přístup k reálným stavům a interním pravidlům.

‍

Standard je nutné technické minimum, ne hotové řešení.

‍

Jak k agentic commerce přistupujeme v BigHub

V BigHub vnímáme UCP, MCP, ACP a Apps SDK jako stavební bloky infrastruktury. Na projektech se soustředíme na to, co nad nimi vytvoří skutečnou konkurenční výhodu.

Stavíme ML-powered commerce agenty, kteří umí:

• dynamické nabídky a cenotvorbu (bundly, alternativy, chytré trade-offy podle marže, SLA a priorit),

• personalizované vyhledávání a shortlist (kontext zákazníka, preference, rozpočet, historie interakcí),

• argumentaci a práci s námitkami (proč právě tahle varianta, srovnání možností, vysvětlení trade-offů),

• a v neposlední řadě hladký checkout, přes platbu a finální nákup.

Nad tím stavíme integrační vrstvu přes MCP (capabilities + napojení na core systémy). Jako UI a distribuční vrstvu často používáme OpenAI Apps SDK, když potřebujeme rychle dostat agenta k reálným uživatelům. Tam, kde to dává smysl, využíváme standardy jako UCP/ACP, místo abychom psali proprietární integrace pro každý kanál zvlášť.

‍

Kde dává smysl custom agentic commerce

Standardy (UCP/ACP/MCP) mají velkou hodnotu tam, kde:

• nechcete vymýšlet vlastní protokol pro napojení na AI kanály,
• potřebujete interoperabilitu (ChatGPT, Google/Gemini, další),
• chcete snížit integrační zátěž na straně merchantů.

Custom přístup dává největší smysl v těchto oblastech:

‍

1) Propojení agenta s core systémy

• ERP, WMS/OMS, CRM, věrnostní programy, pricing engine, reklamace, call centrum…
• agent musí žít v reálné provozní architektuře, ne v izolovaném sandboxu.

Typicky je potřeba vlastní integrační a orchestrace vrstva, která:

• „nahoru“ mluví UCP/ACP/MCP,
• „dolů“ mluví vašimi konkrétními systémy a API.

‍

2) Doménová logika a business pravidla

Tady vzniká skutečná konkurenční výhoda:

• kdy může agent objednat autonomně a kdy má jen doporučovat,
• jak balancuje marži, SLA, dostupnost, zákaznickou zkušenost a obrat,
• jak zachází s akcemi, věrnostními body, cross-sell / up-sell scénáři.

Tohle už není otázka protokolu, ale konkrétních pravidel nad daty a KPI vaší firmy.

‍

3) Multi-kanál a mix B2C / B2B / interních agentů

Reálný svět vypadá takto:

• B2C e-shop,
• B2B portál,
• interní agent pro nákup,
• prodejní asistent na prodejně,
• agent v zákaznické péči.

Custom framework umožní:

• sdílet logiku napříč rolemi a kanály,
• pracovat s oprávněními a limity,
• řešit scénáře typu „AI začne v chatu, dokončí na pobočce“.

‍

4) Evropský kontext: regulace, bezpečnost, data residency

U evropských firem hraje velkou roli:

• regulace (EU AI Act, GDPR, sektorová regulace),
• bezpečnostní politika, interní audity,
• kde běží data a modely (US vs. EU),
• jak vysvětlitelná a auditovatelná jsou rozhodnutí agenta.

Standardy jsou globální, ale architektura a governance musí být lokální a na míru.

‍

Co si z UCP a spol. odnést jako retailer / enterprise

Pokud přemýšlíte o agentic commerce, stojí za to položit si několik praktických otázek:

• Jsme „agent-ready“ nejen na úrovni protokolu, ale i dat a procesů?
• Ve kterých use-casech chceme, aby agent nákup opravdu provedl, a kde má zůstat jen u doporučení?
• Jak agentic commerce zapadne do našich stávajících systémů, pricingu, kampaní a SLA?
• Kdo u nás vlastní agentní iniciativy (KPI, P&L) a jak je budeme měřit?
• Které části dává smysl řešit přes standardy (UCP/ACP/MCP) a kde už potřebujeme vlastní agentní framework?