To C, To B, and the Next Big Thing Called To A

marsbitPubblicato 2026-06-09Pubblicato ultima volta 2026-06-09

Introduzione

After To C and To B, the Next Wave is To A: Serving AI Agents In a recent quarterly earnings call, Meituan's Wang Xing introduced a new concept: To A (To Agent), signifying that future business services will increasingly target AI Agents as primary clients, not just consumers or merchants. This shift implies that internet giants must now consider how to make their services more appealing for AI Agents to recommend, fundamentally altering traditional distribution logic. This "To A era" is prompting an unusual trend of alliances among major tech companies. Unlike previous competitive battles, firms like Meituan, Tencent, JD.com, Huawei, OPPO, and OpenAI are rapidly forming partnerships. The reason is strategic: as AI Agents become the primary user interface, handling tasks from a single command (e.g., "Book a Japanese restaurant for tomorrow"), the risk for platforms is being bypassed entirely. Companies are positioning themselves within this new value chain. Three primary strategies are emerging: 1. **Super-Entry Points + Service Providers:** Platforms like Tencent's Yuanbao, WeChat, and ChatGPT aim to be the first-stop Agent, integrating various services (food delivery, shopping, travel) from partners like Meituan and JD.com. 2. **Apps as Callable Services:** Companies like Meituan, JD.com, and Uber are ensuring their core services remain accessible and callable by external Agents, shifting from front-end apps to back-end capabilities. 3. **System-Level Agent Entry Poin...

Text | World Model Workshop

A week ago, Wang Xing said something at Meituan's Q1 2026 earnings call that many people might not have fully grasped.

He said that in the future, Meituan's service targets will no longer just be consumers (To C) and merchants (To B); serving AI Agents (To A) is becoming increasingly important.

To C and To B have been the fundamental business models for the internet over the past two decades.

But now, Wang Xing has proposed a new term: To A.

The truly radical part of this statement is that he is not treating Agents as tools, but redefining them as customers.

If Agents are customers, Meituan must consider how to make Agents more willing to recommend Meituan, not just make users more willing to open the Meituan app.

Behind this lies the quiet replacement of the internet's distribution logic.

And the pace of this replacement is faster than imagined.

The To A Era Business War

In the same week Wang Xing put forward his "To A theory," three other things happened simultaneously.

At Meituan's earnings call, Wang Xing announced that the XiaoMei AI Agent would deeply integrate with Tencent's Yuanbao.

When users say "I want to order takeout" in Yuanbao, Meituan takes over the subsequent steps of choosing a restaurant, placing the order, and delivery.

Just recently, JD.com was also revealed to be in talks with Tencent regarding AI Agent cooperation, and is already connecting with terminal manufacturers like Huawei, OPPO, and Honor.

Across the Pacific, OpenAI announced that ChatGPT will transform into a super-app, integrating external applications like Booking, Spotify, Expedia, etc., focusing on Agents that can autonomously help users complete various tasks.

Without any coordination, it seems like a collective action triggered by the same signal—tech giants are beginning to ally.

This is unusual.

In previous business wars, TikTok links were directly blocked by WeChat, Alibaba and Tencent mutually blocked links for nearly a decade, and Meituan and Ele.me fought a fierce subsidy battle.

The culture of internet business warfare has always been open confrontation, a fight to the death.

But this time, they are allying, and allying quickly. Why?

The reason lies in Wang Xing's statement.

Today, the user's path is: wanting to order takeout, open Meituan; wanting to buy plane tickets, open Ctrip; wanting to shop, open Taobao or JD.com.

Each app guards its own entry point, with traffic circulating within its own pool.

But when Agents enter the picture in the future, users only need to say one phrase: "Help me book Japanese food for tomorrow night." The Agent understands the intent, calls the service, completes the order, without needing to open a single app.

This is the real danger that the big players sense.

If users in the future only talk to Agents, will they still be part of the chain?

Looking again at the intensive alliances between the giants this week, the logic becomes clear.

XiaoMei integrating with Tencent Yuanbao, JD.com partnering with Tencent and bringing in Huawei, OPPO, Honor—these are essentially moves to "To A," to secure recommendation slots within Agents.

So this is not an ordinary business war. With the arrival of the To A era, the internet is undergoing a re-division of labor, and all players want to defend their territory.

Different Paths to To A

Notably, different companies are approaching To A differently. Currently, this wave of alliances is taking three paths:

First type: Super entry point + Service providers.

Tencent Yuanbao, WeChat, ChatGPT are all doing this.

Tencent Yuanbao integrating Meituan, Tencent's traffic entry point integrating JD.com, OpenAI bringing Booking, Spotify, Expedia, Canva, etc., into ChatGPT—essentially, these are packaging services like takeout, shopping, travel, content, design, payment into a single Agent entry point.

They are competing for the user's first stop when making a request.

Second type: Apps packaging themselves into callable services.

Meituan XiaoMei, JD.com AI Agent, Taobao, Uber, Expedia, OpenTable belong to this category.

Their logic is pragmatic: if users no longer open us directly in the future, then I must at least ensure that when the Agent makes decisions for users, I can still be called.

Better to retreat from the front-end entry point to a back-end capability layer than to be completely bypassed.

Third type: Smartphone manufacturers building system-level Agent entry points.

Huawei's Xiaoyi, Honor's YOYO, OPPO, Xiaomi are taking a more fundamental route.

They may not necessarily build their own takeout, shopping, or social apps, but they control the smartphone system's entry point.

The user's first spoken request might be heard first by the phone's AI assistant, then distributed to WeChat, JD.com, Meituan.

This is an opportunity for smartphone manufacturers, who lost the entry point in the App era, to re-position themselves using Agents.

However, some companies have taken a completely different path.

For example, Alibaba has chosen to first integrate internally.

Qianwen, Taobao AI shopping guide, Alipay AI wallet, DingTalk AI travel all connect Alibaba's own services. Fliggy, Amap, Taobao Quick Buy—all are within the integration scope.

Alibaba is choosing to first turn itself into a complete closed loop, so when it exports externally, it's already a packaged Alibaba service layer.

Regardless of the path, what everyone is competing for is an irreplaceable position in the new To A chain.

Where Will To A Lead?

Alliance is the first step in this business war, but not the end.

The current landscape seems like a win-win:

Tencent Yuanbao gains Meituan and JD.com's service capabilities; Meituan and JD.com gain WeChat's entry point traffic; Huawei, OPPO, and other smartphone manufacturers get on board, each getting what they want.

But there is a natural crack in these collaborations: the interests of the entry point holder and the service provider have never been completely aligned.

Could Yuanbao, which calls Meituan today, directly allow restaurants to register on its own platform tomorrow, skipping the Meituan layer?

Could ChatGPT, which integrates Booking today, connect directly to hotel inventory tomorrow, no longer needing the OTA as a middleman?

This is not a conspiracy theory; it's a commercial temptation any platform that controls a sufficiently large entry point would face.

When WeChat launched Mini Programs, countless lightweight apps were absorbed; when Google Maps went online, local navigation apps collectively disappeared.

This time, if a super-app could truly enable suppliers to be directly dispatched by its own Agent—restaurants, hotels, ride-hailing, shopping, all bypassing existing aggregation platforms—then the existence of apps like Meituan and Ctrip would be in danger.

Although this path is difficult, it's not entirely impossible.

Therefore, today's alliances among giants are essentially service providers securing their spot before the window closes, preferring to be called than to be bypassed.

They are betting that their service capabilities are solid and hard to replace, making the Agent entry point dependent on them.

Beyond this, there are other questions in this To A battle.

For example, could Agent service recommendations eventually evolve into a new form of paid placement advertising?

If so, Meituan and JD.com would have to pay for the user traffic they originally owned, adding an extra layer of toll.

Another example: if the Agent's recommendation results have problems, who is responsible? The entry point holder or the service provider?

No one knows the answers, but everyone has already started running.

After all, in this To A reconstruction, the greatest danger is not losing the race, but not hearing the starting gun.

Domande pertinenti

QWhat is the new business model proposed by Wang Xing in the article?

AThe new business model proposed by Wang Xing, co-founder of Meituan, is 'To A', which means treating AI Agents as clients rather than just tools. This represents a shift beyond the traditional To C (consumer) and To B (business) models.

QWhy are tech giants forming alliances in the To A era according to the article?

ATech giants are forming alliances because the rise of AI Agents threatens to replace traditional app-based distribution channels. By allying, they aim to secure their position in the new service chain, ensuring their services are still accessible and recommended by Agents, thus preventing being bypassed or marginalized.

QWhat are the three main strategies or routes that companies are adopting in the To A landscape?

AThe three main strategies are: 1) Super-entry + Service Providers (e.g., Tencent Yuanbao, ChatGPT integrating various services). 2) Apps turning themselves into callable services (e.g., Meituan Xiaomei, JD's AI Agent). 3) Smartphone manufacturers creating system-level Agent entries (e.g., Huawei Xiaoyi, Honor YOYO).

QWhat potential conflict of interest is highlighted in the alliances between entry platforms and service providers?

AA potential conflict is that entry platforms (like Tencent Yuanbao or ChatGPT) might eventually try to connect directly with end suppliers (like restaurants, hotels), bypassing the service platforms (like Meituan, Booking.com). This could make the middleman service providers obsolete if the entry platform can provide the same services without them.

QWhat are two key challenges or questions raised about the future development of the To A model?

ATwo key challenges are: 1) Whether Agent recommendations might evolve into a new form of paid advertising or bidding for rankings, forcing service providers to pay for traffic they previously owned. 2) Determining liability when an Agent's recommended service fails or causes a problem - whether the entry platform or the service provider is responsible.

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This article explores how the AI Agent paradigm is fundamentally transforming Web3 gaming, moving from a disruptive force to a core, legitimized element. It begins with the controversy in the competitive baking game Rugpull Bakery, where automated scripts caused fairness issues. Instead of banning them, the developers integrated AI Agents into the official gameplay by providing technical documentation (skill.md, agent.json), marking a shift towards "Agentic Gaming." The piece outlines three primary implementation models for AI Agents in Web3 games by 2026: 1. **Autonomous Competitors & Economic Entities:** AI Agents act as independent players with unique strategies. Examples include TEN Protocol's poker agents, AI Arena's trainable NFT fighters, and Satoshi Strike Force's "Digital Athletes" trained on player data. The Somnia blockchain is highlighted as a dedicated "Agentic L1" infrastructure supporting this model at scale. 2. **Modular Infrastructure & Programmable Environments:** This model, exemplified by EVE Frontier, allows AI Agents to program game world logic itself. Using "Smart Assemblies" (e.g., Smart Turrets, Smart Gates), Agents can modify shared economic and physical rules on-chain, creating dynamic, player/AI-built worlds. The ERC-8183 standard further enables these automated entities to hire other AI services for complex tasks. 3. **Hybrid Companions & Dynamic Adaptation:** Here, AI serves as a collaborative partner. In Parallel Colony, highly autonomous AI Avatars work alongside human players who provide high-level guidance. Illuvium plans to use AI to make NPCs dynamic and responsive, creating personalized, emergent narratives for each player. The conclusion posits that Web3 gaming has reached a "post-human" inflection point. Blockchains' transparency and programmability, combined with new standards and infrastructure like Somnia, make integrating and governing AI Agents not just viable but essential. The future lies in a symbiotic digital order where players transition from manual laborers to commanders and partners of algorithmic intelligence.

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**Title: Saylor's Purchase of 1,550 Bitcoins Was a Bad Trade** The article critically analyzes Strategy's recent move of selling 32 bitcoins followed by a much larger purchase of 1,550 bitcoins. While appearing bullish, the author argues this trade is detrimental to MSTR shareholders. The core argument revolves around the concept of "breakeven modified Net Asset Value (mNAV)," a key metric for Strategy. To increase Bitcoin per share (BPS) for MSTR holders, Strategy must issue new shares at a premium high enough that the funds raised can buy more bitcoin than the bitcoin backing each existing share. Currently, this breakeven mNAV is estimated at 1.30. The recent trade failed on two counts: 1. The shares for the $181 million raise were issued at an mNAV *below* the 1.30 breakeven point. Selling "cheap" shares to buy bitcoin actually *reduces* BPS. 2. Only $101.3 million of the raised funds were used to buy bitcoin; the rest went to boost the company's dollar reserves. The breakeven mNAV calculation assumes *100%* of proceeds are used for bitcoin purchases. Diverting funds, even if mNAV were high, dilutes BPS. The result is an estimated 0.19% decrease in Bitcoin per share for MSTR holders. In exchange, Strategy merely extended its operational runway for its dollar reserves from ~6.3 months to 7 months. The author interprets this as Strategy prioritizing the survival and development of its STRC business over its stated core goal of increasing MSTR's BPS. This constitutes a gamble: if sacrificing MSTR value leads to improved market sentiment and a recovery in STRC's price (and thus mNAV), the whole system could work. If not, Strategy may be forced into a cycle of further diluting MSTR to stay afloat, potentially leading to deferred STRC dividends or corporate decline. The article concludes with a hope for price recovery for Bitcoin, MSTR, and STRC.

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Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. Questa mancanza di trasparenza può derivare dall'impegno del progetto per la decentralizzazione—un ethos che molti progetti web3 condividono, dando priorità ai contributi collettivi rispetto al riconoscimento individuale. Centrando le discussioni attorno alla comunità e ai suoi obiettivi collettivi, SPERO,$$s$ incarna l'essenza dell'empowerment senza mettere in evidenza individui specifici. Pertanto, comprendere l'etica e la missione di SPERO rimane più importante che identificare un creatore singolo. Chi sono gli Investitori di SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ è supportato da una varietà di investitori che vanno dai capitalisti di rischio agli investitori angelici dedicati a promuovere l'innovazione nel settore crypto. Il focus di questi investitori generalmente si allinea con la missione di SPERO—dando priorità a progetti che promettono avanzamenti tecnologici sociali, inclusività finanziaria e governance decentralizzata. 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75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

537 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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1.1k Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.15Aggiornato il 2026.06.02

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