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

marsbitPublicado em 2026-06-09Última atualização em 2026-06-09

Resumo

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.

Perguntas relacionadas

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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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. Como Funciona o SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ emprega uma estrutura multifacetada que o distingue de projetos de criptomoeda convencionais. Aqui estão algumas das características-chave que sublinham a sua singularidade e inovação: Governança Descentralizada: O SPERO,$$s$ integra modelos de governança descentralizada, capacitando os utilizadores a participar ativamente nos processos de tomada de decisão sobre o futuro do projeto. Esta abordagem promove um sentido de propriedade e responsabilidade entre os membros da comunidade. Utilidade do Token: O SPERO,$$s$ utiliza o seu próprio token de criptomoeda, concebido para servir várias funções dentro do ecossistema. Esses tokens permitem transações, recompensas e a facilitação de serviços oferecidos na plataforma, melhorando o envolvimento e a utilidade gerais. Arquitetura em Camadas: A arquitetura técnica do SPERO,$$s$ suporta modularidade e escalabilidade, permitindo a integração contínua de funcionalidades e aplicações adicionais à medida que o projeto evolui. Esta adaptabilidade é fundamental para manter a relevância no panorama cripto em constante mudança. Envolvimento da Comunidade: O projeto enfatiza iniciativas impulsionadas pela comunidade, empregando mecanismos que incentivam a colaboração e o feedback. Ao nutrir uma comunidade forte, o SPERO,$$s$ pode melhor atender às necessidades dos utilizadores e adaptar-se às tendências do mercado. Foco na Inclusão: Ao oferecer taxas de transação baixas e interfaces amigáveis, o SPERO,$$s$ visa atrair uma base de utilizadores diversificada, incluindo indivíduos que anteriormente podem não ter participado no espaço cripto. Este compromisso com a inclusão alinha-se com a sua missão abrangente de empoderamento através da acessibilidade. 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Agent S: O Futuro da Interação Autónoma no Web3 Introdução No panorama em constante evolução do Web3 e das criptomoedas, as inovações estão constantemente a redefinir a forma como os indivíduos interagem com plataformas digitais. Um projeto pioneiro, o Agent S, promete revolucionar a interação humano-computador através do seu framework aberto e agente. Ao abrir caminho para interações autónomas, o Agent S visa simplificar tarefas complexas, oferecendo aplicações transformadoras em inteligência artificial (IA). Esta exploração detalhada irá aprofundar-se nas complexidades do projeto, nas suas características únicas e nas implicações para o domínio das criptomoedas. O que é o Agent S? O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. Versatilidade: A sua adaptabilidade em diferentes ambientes operacionais, como OSWorld e WindowsAgentArena, garante que pode servir uma ampla gama de aplicações. À medida que o Agent S se posiciona no panorama do Web3 e das criptomoedas, o seu potencial para melhorar as capacidades de interação e automatizar processos significa um avanço significativo nas tecnologias de IA. Através do seu framework inovador, o Agent S exemplifica o futuro das interações digitais, prometendo uma experiência mais fluida e eficiente para os utilizadores em diversas indústrias. Conclusão O Agent S representa um ousado avanço na união da IA e do Web3, com a capacidade de redefinir a forma como interagimos com a tecnologia. Embora ainda esteja nas suas fases iniciais, as possibilidades para a sua aplicação são vastas e cativantes. Através do seu framework abrangente que aborda desafios críticos, o Agent S visa trazer interações autónomas para o primeiro plano da experiência digital. À medida que avançamos mais profundamente nos domínios das criptomoedas e da descentralização, projetos como o Agent S desempenharão, sem dúvida, um papel crucial na formação do futuro da tecnologia e da colaboração humano-computador.

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