AI 代理通过自动化决策制定、提高效率以及通过数据驱动分析降低成本来优化物流和供应链管理。它们实时处理大型数据集，以识别模式、预测结果并动态调整运营。 例如，AI 代理可以通过分析交通、天气和车辆容量来优化交付路线，从而确保更快的交付并降低燃料消耗。 这取代了耗时且容易出错的手动规划。
一个关键的应用是需求预测。 AI 代理使用历史销售数据、市场趋势和外部因素（例如，假期或经济变化）来准确预测未来需求。 这有助于企业保持最佳库存水平，避免库存过多或缺货。 例如，零售商可能会使用在过去销售额和季节性模式上训练的机器学习模型，在购物高峰期之前将产品分配到仓库。 同样，AI 可以监控供应商绩效并检测风险（如延误或质量问题），自动触发替代采购策略以防止中断。
在仓库自动化中，AI 代理协调机器人和物联网设备，以简化分类、包装和补货等任务。 计算机视觉系统识别传送带上的物品，而强化学习优化机器人路径以最大限度地减少行程时间。 例如，AI 系统可能会指示自动叉车在高峰时段优先处理高需求物品。 这些系统还可以适应意外变化，例如在通道被阻塞时重新规划机器人路线。 通过与现有企业软件（例如，ERP 系统）集成，AI 代理可以实现端到端的可视性，从而使开发人员能够构建可随业务需求扩展的模块化解决方案。