在過去二十年的互聯網結構中，電子商務平台始終佔據交易路徑的中心位置：消費者進入平台、搜索商品、瀏覽推薦、最終完成交易。平台既控制流量入口，也影響消費決策過程。
人工智慧代理的出現，正在改變這一結構。用戶不再需要親自進入平台完成搜索與比較，而是可以將購物任務交由 AI 系統執行。AI Agent 可以在後台自動搜索商品、比較價格，並直接完成下單。此時，平台不再是消費行為的必經入口，而只是交易執行的基礎設施。
近期，美國法院審理的Amazon v. Perplexity案，正是這一結構性變化的首次司法碰撞。Perplexity 的 AI Agent 可以代表用戶登錄 Amazon 賬戶完成購物，而 Amazon 則主張該行為屬於未經授權訪問其系統，並成功獲得法院發布的初步禁令。
儘管本案以「賬號授權」的面目出現，但卻觸及了更深層次的問題，即：當 AI 開始代表用戶做出消費決策時，電商平台在數字商業結構中的位置將如何變化？
一、案件事實
原告為美國電子商務平台運營商Amazon。被告為人工智慧公司Perplexity AI，其開發的瀏覽器產品Comet內置所謂「AI Agent」功能。該系統能夠在用戶授權的情況下自動執行多步驟網路任務，包括搜索商品、比較價格、加入購物車以及完成下單。
在具體運作方式上，用戶向 AI Agent 提供自己的賬戶憑據，並授權該系統在後台自動登錄電商網站完成購物流程。Perplexity的系統隨後通過其瀏覽器模擬普通用戶訪問行為，使 AI Agent 在技術層面表現為一個標準網頁瀏覽器，而非自動化程序。
Amazon 指控該 AI Agent 在未獲得平台許可的情況下訪問 Amazon 用戶賬戶，並通過自動化腳本完成商品瀏覽與下單操作。Amazon 進一步主張，Perplexity 在技術設計上刻意隱藏自動化行為，將其偽裝為普通用戶瀏覽，以繞過平台針對機器人訪問所設置的技術限制。
在 Amazon 發出停止函並要求其停止相關行為之後，Perplexity 仍繼續運行該系統。Amazon 因此在 2025 年向加州北區聯邦法院提起訴訟，並申請初步禁令。
二、爭議焦點
本案圍繞人工智慧代理與平台訪問權之間的法律關係，主要涉及三個問題：
其一，用戶授權 AI Agent 登錄網站並執行操作，是否足以構成對平台系統的合法訪問。
其二，當網站運營者明確拒絕自動化訪問時，繼續訪問是否構成未經授權的計算機系統訪問。
其三，AI Agent 模擬人類瀏覽行為以繞過平台限制，是否違反美國計算機訪問相關法律。
三、裁判規則
Amazon 的主要法律依據為美國《計算機欺詐與濫用法》（Computer Fraud and Abuse Act，CFAA）以及加州計算機數據訪問法。
根據 CFAA 的基本結構，若行為人 未經授權訪問計算機系統 或 超越授權範圍訪問系統，並獲取信息或造成損害，即可能構成違法行為。
在網路平台語境中，法院通常通過兩個維度判斷授權：
第一，用戶是否擁有訪問系統的賬戶許可權。
第二，平台運營者是否允許該類訪問方式。
若平台通過技術措施或明確通知撤銷某種訪問方式的許可，則繼續訪問可能構成未經授權訪問。
四、法院分析
法院在初步禁令階段重點審查 Amazon 在實體法主張上的勝訴可能性。
首先，法院承認涉案訪問行為確實取得了用戶授權。AI Agent 使用的是用戶真實賬戶，並在用戶許可下完成購物操作。然而，法院指出用戶授權與平台授權屬於兩個不同層級的法律關係。網站運營者對其伺服器系統具有獨立控制權，即使用戶授權第三方程序訪問賬戶，也不能自動取得平台系統的訪問許可。
其次，法院審查 Amazon 是否已經明確撤銷相關授權。證據顯示 Amazon 在訴訟前已經向 Perplexity 發出停止函，並明確要求其停止通過 AI Agent 訪問 Amazon 系統。此後 Perplexity 仍繼續運行該程序。
再次，法院關注技術實現方式。Amazon 提供證據顯示 Comet 瀏覽器在訪問過程中偽裝為普通瀏覽器，並未標識為自動化代理。這一設計在法院看來屬於刻意規避平台控制機制的行為。
基於上述事實，法院認為 Amazon 已提出「強有力證據」，表明 Perplexity 的行為可能構成未經授權訪問 Amazon 系統，並違反 CFAA。
五、裁判結果
法院發布初步禁令，禁止 Perplexity 通過 Comet 瀏覽器或其他 AI Agent 訪問 Amazon 的賬戶系統； 禁止被告創建或使用賬戶以支持 AI Agent 在 Amazon 平台執行購物操作； 要求被告停止相關自動化訪問行為，並刪除通過該系統獲取的 Amazon 數據。
禁令執行暫緩七日，以便被告向上訴法院申請暫緩執行。
六、對電商平台企業的策略啟示
儘管本案仍處於訴訟程序當中，但法院在本案中做出的推理過程仍具有重要的啟示意義，即：對於電商平台公司而言，AI Agent 的出現，使原本由平台控制的消費路徑可能被第三方系統重新組織。面對人工智慧帶來的變化，平台公司應當考慮：
其一，賬戶訪問權與系統訪問權須在制度上加以明確區分。 傳統電商平台在賬戶體系設計上，通常默認賬戶持有人即為實際操作主體。AI Agent 出現之後，賬戶控制權與操作主體開始分離。若平台未在服務條款、技術規則與介面體系中明確限制自動化代理訪問，則未來在法律上可能難以阻止此類系統進入平台生態。故在制度設計層面，應當提前確立自動化訪問規則，包括機器人訪問限制、自動化交易規則及賬戶授權範圍界定。
其二，技術識別機制應當從「流量來源識別」轉向「行為模式識別」。 傳統反爬蟲技術主要識別請求頻率、IP來源及訪問路徑。然而 AI Agent 的行為更接近真實用戶，其訪問頻率與瀏覽模式具有高度擬人特徵。若仍採用傳統識別方式，則難以有效區分人工操作與自動化代理。平台技術體系需要逐步引入行為序列分析、設備指紋及會話模式分析等技術路徑，以識別高度自動化但低頻的代理行為。
其三，平台商業模型需要預先評估 AI Agent 對流量結構的影響。 當前電商平台的核心收入來源之一在於廣告展示與推薦排序。AI Agent 若直接為用戶篩選商品並完成交易，則用戶將不再通過平台瀏覽、比價與篩選。廣告位、推薦流量及搜索排序在交易路徑中的作用可能明顯下降。由此產生的並非單純技術問題，而是平台商業結構的再分配問題。企業應當評估代理型消費模式下新的價值節點，例如介面訪問費、代理交易傭金或數據服務收費。
其四，平台應考慮主動構建「官方代理介面體系」。 若平台完全排斥AI Agent，可能在技術發展階段形成生態孤島。若完全開放，則平台可能失去交易路徑控制權。一種較為穩健的技術路徑是建立官方代理介面體系。即允許第三方 AI Agent 在明確協議下訪問平台系統，並通過 API 或標準化介面完成搜索、比價及交易操作。平台可以在介面層面設置訪問規則、數據使用範圍及費用結構，從而在技術演進中保持一定控制力。
其五，人工智慧能力的內部布局應圍繞「交易決策層」展開。 多數電商平台目前在人工智慧領域的投入主要集中於推薦演算法與廣告優化。AI Agent 所涉及的則是更高層級的能力，即幫助用戶完成完整的消費決策鏈條，包括需求理解、商品篩選、價格判斷及交易執行。若競爭對手已經在該領域取得進展，則平台在戰略層面需要重新評估人工智慧研發重點，使其逐步從流量分發工具轉向交易代理能力。
綜上，電商交易結構正在由「平台主導型消費路徑」向「用戶代理型消費路徑」轉變。在此過程中，平台若僅以傳統反爬蟲與訪問控制手段應對，可能難以維持長期競爭優勢；技術介面、商業模式與人工智慧能力三者之間的協同安排，將逐漸成為平台競爭的新基礎。
