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The Verge 於 10 月 17 日刊出〈Websites are closing their doors to AI agents〉，整理出了近期代理人受阻的案例。
這篇報導中，便包含 9 月時 LS-Labs 提到的，Amazon 擋下 Meta 推出的 Muse 代理人代客購物。除此之外，10 月中旬，摩根大通與嘉信理財相繼表態，不讓外部代理人拿客戶帳密登入，以及代為操作服務。
隨著 AI 代理人逐漸開始普及，融入人們的日常，從電商購物到理財規劃，AI 代理人已經開始碰到許多信任邊界，尤其當 AI 接觸到金錢交易。
當前許多平台仍在早期階段，很多時候哪怕使用者同意交辦任務，平台依舊會限制哪些服務能進來、可以讀取哪些資料，以及能代為執行哪些動作，因為他們不敢去賭錯判的風險。
銀行為什麼不讓代理人登入？
本次快訊當中，摩根大通之所以拒絕第三方取得客戶的銀行帳號密碼，再代為登入。發言人於 Fortune 表示，是因為這種做法有安全風險；銀行仍支持透過開放銀行（open banking）業者，分享經客戶授權的資料，只是當前限制了透過 AI 代理人操作服務的功能。
這也是 AX 代理人體驗要檢查的存取與授權邊界：代理人能操作介面，不代表它已取得執行任務的權限。
這兩種授權的範圍不盡相同。允許服務取得帳戶資料，不代表同意它拿密碼登入，更不等於讓它轉帳或繳費。
除摩根大通外，嘉信理財也有類似顧慮。據 The Verge 轉引 Bloomberg 訪問，執行長 Rick Wurster 表示，不允許 Meta 的 Muse 拿客戶密碼代為操作。這是由於若代理人出錯，客戶與銀行都未必能控制，責任也難以釐清。
兩家業者本質上當前都是在阻止外部代理人進入客戶帳戶，並進行代操。可見當 AI 實際能夠接觸使用者的金錢時，須拿出十二分的嚴謹來看待，並且要有明確的規範和授權，避免權益受損。這不僅是使用者該做的，同時也是平台或機構方在防範的。
巨頭開始管控代理人入口
從本次事件回顧 Amazon 封鎖 Muse 的消息，可以發現，除了金融機構基於資產安全與責任歸屬限制代理人，電商平台面臨的問題還涉及既有的商業模式，以及對消費流程的控制權。
例如 Amazon 對 Muse 的限制，就涉及商家是否同意參與。據 GeekWire 報導，Amazon 要求第三方購物應用公開運作，並尊重商家是否接受代理人代客購物的決定。
但如果從商業角度來看，LS-Labs 認為這件事還有另一層值得探討的問題：當消費者開始習慣透過 AI 代理人購物，Amazon 原本掌握的消費入口，是否會逐漸轉移到外部服務手中？
過去，消費者通常會先開啟電商平台，搜尋商品、比較價格、閱讀評論，再決定是否購買。這個過程不只是購物體驗的一部分，也讓平台得以蒐集使用者的搜尋與瀏覽行為，並透過商品推薦、站內廣告等方式創造收益。
然而，當 AI 代理人能夠替消費者完成商品搜尋、比較與篩選，這些原本發生在電商網站上的行為，就可能轉移到代理人的介面。
舉例來說，使用者只需要告訴 AI 自己的預算與需求，由代理人跨平台比較商品，最後再前往 Amazon 完成下單。即使交易仍然發生在 Amazon，平台也可能失去部分搜尋流量、廣告曝光機會，以及消費者做出購買決策時的行為資料。
更值得注意的是，誰負責替消費者挑選商品，誰就有機會影響商品的曝光與購買決策。
這意味著，代理人不只是替使用者省去操作網站的時間，也可能改變電商平台與消費者之間的關係。當消費者越來越依賴外部 AI 提供建議，平台原有的搜尋排名、推薦機制與廣告版位，對購買決策的影響力便可能下降。
當然，目前沒有足夠證據認定 Amazon 封鎖 Muse 的主要目的，就是為了保護站內廣告收入。商家的參與意願、交易安全，以及第三方應用是否遵守平台規範，都是實際存在的考量。
但這些事件也顯示，AI 代理人的發展並不只是技術問題。當代理人逐漸具備替使用者完成交易的能力，它勢必會與既有平台的商業利益產生交集。
因此，LS-Labs 認為，未來代理人業者除了提升模型能力與自動化程度，還需要思考如何取得平台的合作與授權。畢竟，即使 AI 已經具備操作網站的能力，也不代表平台有義務讓它自由使用所有服務。
稀缺資料成為平台的談判籌碼
當 AI 代理人的競爭逐漸從模型能力延伸到平台入口，另一個值得思考的問題是：如果 AI 能夠快速複製應用功能、整合公開資訊，那麼企業真正難以被取代的價值還剩下什麼？
過去，企業可以憑藉一套便利的應用程式、一個資訊整合平台，甚至是更好的使用者介面建立競爭優勢。但隨著 AI 降低軟體開發門檻，許多原本需要獨立應用才能完成的工作，如資訊查詢、商品比較、行程規劃，逐漸能透過通用型 AI 代理人完成。
這不代表應用程式將失去價值，而是單純依靠功能與介面差異化所建立的護城河，可能變得越來越脆弱。
資訊本身也面臨相似的處境。當大量公開內容能被低成本地搜尋、彙整與重新生成，單純將網路資訊重新包裝成產品，已經很難構成持久的競爭優勢。
然而，公開資訊變得容易取得，不代表所有資料的價值都會跟著下降。恰恰相反，越是容易複製的資訊，越能凸顯那些難以取得、難以替代的獨特資料有多麼珍貴。
例如企業長期累積的第一手交易紀錄、即時更新的庫存與供應資訊、具備可信來源的專業資料庫，以及經使用者授權的個人化資料。這些資訊的價值不只是因為它們沒有公開，更在於其真實性、時效性與難以複製的累積過程。
Yelp 就是一個值得觀察的案例。其 2025 年報指出，合作夥伴可透過 Yelp AI API，在對話式產品中查詢、呈現 Yelp 的內容，並支付相應授權費用。
值得注意的是，Yelp 的大量商家評論原本就能在公開網頁上閱讀，但這不代表其他 AI 業者就能不受限制地將整個資料庫轉化為自己的服務。
對 AI 業者而言，零散擷取幾則網路評論，與合法取得一套持續更新、具備一定規模與結構化能力的商家資料庫，是兩回事。
Yelp 年報也明確提及，未經許可複製內容可能讓消費者轉向其他服務，進而影響自身流量與資料授權業務。
這反映出一個正在發生的轉變：資料平台不一定需要親自打造最強大的 AI 代理人，也有機會憑藉既有的資料資產，在 AI 生態系中占據重要位置。
而這種資料價值的提升，也正在改變網站與 AI 業者之間的關係。
例如 Cloudflare 9 月的公告，便將搜尋索引、模型訓練與 AI 代理人代訪等用途區分管理，讓網站經營者能針對不同的資料使用目的設定規則。
過去，網站公開內容往往意味著允許搜尋引擎索引，藉此換取流量。但當 AI 可以直接利用這些資訊生成答案，甚至讓使用者不再造訪原始網站，內容提供者便有理由重新思考：為什麼自己投入成本累積的資訊，應該被其他服務無償用來創造商業價值？
當然，並非所有資料都具備收費能力。缺乏獨特性、容易從其他來源替代的公開資訊，即使設下存取限制，也未必能讓 AI 業者願意付費。真正具有談判能力的，仍然是那些能持續創造價值、具備可信品質，且難以從其他地方取得的資料資產。
回頭看 Amazon、摩根大通與 Yelp 的案例，其實可以發現，這場競爭不只是誰能掌握使用者入口，而是進一步涉及誰擁有不可替代的資源，以及誰有權決定這些資源如何被 AI 使用。
在 AI 時代，打造一個應用或複製某項功能的成本可能持續下降，但累積可信任的資料、建立真實的商業關係，以及取得平台允許執行交易的權限，卻不是單靠更強大的模型就能解決。
未來 AI 代理人的競爭，或許不再只是誰能提供更多功能，而是誰能取得其他競爭者無法輕易取得的資料、資源與操作權。
當技術能力逐漸普及，真正的稀缺性也可能從軟體本身，轉移到軟體背後所連接的真實世界。
