电子商务中的 AI 代理是专门的系统，用于自动化任务、增强用户体验或优化运营。这些代理利用机器学习、自然语言处理和数据分析来执行特定功能。以下是三个常见示例，并附有技术细节和实际应用。
1. 个性化推荐引擎 推荐引擎是 AI 代理，可分析用户行为以推荐产品。例如，亚马逊的推荐系统使用协同过滤和商品到商品相似性模型。这些模型处理历史数据，例如购买历史、浏览模式和商品属性，以预测用户接下来可能想要什么。开发人员经常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来实现这些系统，并在大型数据集上训练模型，以平衡准确性和计算效率。Netflix 的产品推荐也遵循类似的原则，但针对流媒体内容进行了调整。主要挑战是在扩展到数百万用户和产品的同时保持实时性能。
2. 用于客户支持的聊天机器人 采用 AI 技术的聊天机器人可以处理客户咨询、处理订单和解决问题。例如，H&M 在 Facebook Messenger 等平台上的聊天机器人使用自然语言理解 (NLU) 来解释诸如“我的订单在哪里？”或“我可以退货吗？”之类的问题。这些代理与后端 API 集成，以获取订单状态或触发退款工作流程。开发人员通常使用 Dialogflow 或 Rasa 等工具构建它们，将意图检测与实体识别相结合。高级版本使用基于 Transformer 的模型（例如，BERT）来处理复杂的对话。一个实际的限制是确保聊天机器人能够优雅地处理含糊不清的输入（例如，错别字或俚语），而不会不必要地升级到人工代理。
3. 库存管理系统 AI 代理通过预测需求和自动化补货来优化库存。例如，沃尔玛使用机器学习模型根据季节性、促销活动和当地活动等因素预测销售额。这些模型从销售点系统、供应商提前期和外部数据集（例如，天气预报）中摄取数据。强化学习可以进一步改进决策，例如在短缺期间优先考虑高利润商品。开发人员通常使用 AWS Forecast 等云服务或使用 scikit-learn 构建的自定义解决方案来部署此类系统。主要的技术障碍是最大限度地减少实时库存更新的延迟，尤其是在黑色星期五等购物高峰期。
这些代理中的每一个都解决了特定的电子商务挑战，要求开发人员在算法复杂性与可扩展性和实际约束之间取得平衡。工具和架构的选择取决于数据量、延迟要求以及与现有系统的集成等因素。