一个成功的商业代理的工作原理及其最大盈利点

深入解析 Anthropic 商业 AI 代理的架构与我们的实践经验：揭示代理的实际能力，以及在哪些细分市场中，部署回报最为显著。

2026年9月6日

Anthropic 发布了一篇分析，阐述了那些成功投入生产的商业代理是如何运作的：The anatomy of effective commerce agents。这篇文章值得完整阅读。而这里，我们将重点阐述其对那些只希望顾客在晚上十一点也能得到回复的店主有何启示。

我们构建 Commerce Agents 时，遵循的原则与此大致相同。这种不谋而合令人欣慰：这意味着我们走在正确的道路上。

一个代理，而非一群机器人#

这篇文章的第一个结论，对于那些关注多代理方案潮流的人来说，可能会感到意外。购买对话并非一系列可以分配给不同机器人的孤立任务。顾客可能会先问尺寸，再问配送，然后又回到尺寸问题，并说“那来两件吧”。这一切都发生在一个连续的对话流中，每一句话都承接前文。

因此，有效的方案是一个代理负责保持上下文，并根据具体任务加载可插拔的技能。分工很简单：几乎每次对话都需要的功能，会常驻在主指令中；不常用的则按需加载。Anthropic 设定的门槛大致是：如果某项技能在超过三分之一的对话中都需要，那么它就应该常驻在指令中。

在我们的常驻部分，包括目录搜索、店铺条款和业务简介。根据需要加载的功能有商品比较、订单组装、购物车操作以及解析顾客发送的附件。

第二个原则是：代理不应重新发明店铺逻辑。搜索、库存、订单处理等功能已在某处运行——代理的任务是连接这些系统，而不是在旁边构建自己的“真相”版本。

在我们这里，“您的系统”指的是从帖子和网站收集的目录、条款文本、购物车和支付服务商。代理不会凭空捏造配送时间：它会从您的文本中获取。它不会虚构价格：而是从商品卡片中获取。如果没有数据，它会诚实地表示需要核实并请求联系方式——这也是架构的一部分，而非借口。

文章中还有一个独立的观点：商品卡片、按钮和表单也都是工具，它们带有类型和验证功能。正因为如此，代理会展示商品卡片，而不是用文字复述：顾客能看到图片、价格和按钮，而您则能获得可预测的界面，而非模型即兴发挥的结果。

在这里，文章的语气很清醒，这在关于 AI 的文章中并不常见。如果回复质量差，那么追求零点几秒的速度是毫无意义的：影响退货率和平均客单价的是质量，而不是毫秒。但也不必为此支付过高的费用——90–99 % 的上下文缓存命中率和根据任务选择模型（通过实际测量而非凭感觉）都能有所帮助。

我们正是按照这种逻辑划分了模型：与顾客对话时使用快速模型，而计算报告和修改目录时则使用更深思熟虑的模型。店主在“设置”中会看到这是两个独立的字段，通常不会去改动——默认值都是经过测量后选定的。

文章中我们严格遵循的三个规则是：

这是最重要的实际问题，答案并非“处处相同”。在我们的店铺中，效果差异显著。

服务和预约。 投资回报率最高。美甲师、牙科诊所、设备维修、培训、租赁——这些领域，顾客在购买前会问五到十个问题，而且几乎总是在非工作时间。晚上每个未回复的问题，都意味着一个预约流失给了回复更快的商家。代理完全弥补了这一差距：它知道价格、时长、需要带什么以及何时有空档。

带参数的商品。 服装、家具、电器、化妆品——所有需要询问尺寸、成分、兼容性和保质期的商品。这样的对话，销售人员可能需要十分钟，而代理只需几秒，并且它不会厌倦第一百次解释同样的事情。

无网站销售。 Instagram, TikTok, YouTube 和 Telegram，这些平台上的商品目录仅以帖子的形式存在。在这里，代理提供了以前根本没有的功能：商品展示、购物车以及通过个人资料页链接付款，无需开发网站。

夜间、周末及其他时区。 一半的咨询发生在无人回复的时间。这是最容易挽回的收入：它已经存在，只是没有人去处理。

不同语言的顾客。 华沙的一家店铺会收到波兰语、乌克兰语、英语和俄语的提问。代理会用顾客的语言回复，无需聘请内部翻译。

投资回报率较低的场景包括：只有单一特性且价格明显的商品、通过平台内部进行沟通的电商平台销售，以及无论如何都需要谈判才能完成的批发交易。代理在这些场景也能减轻日常工作负担，但不会带来颠覆性的改变。

如何分步操作，请参阅文章首次启动。Anthropic 的架构分析请点击此处。