告别空谈:灵活运用AI,让购物体验升级

【投稿赢 iPhone 17】「我的第一个开源项目」故事征集:用代码换C位出道! 10w+人浏览 1.7k人参与

过去两年,AI 在电商里的存在,已经不是“会不会来”的问题,而是“用得好不好”的问题。

Adobe 的一份调研显示,近四成美国消费者已经在用生成式 AI 辅助网购,超过一半的人计划在今年尝试;他们最常用的场景包括商品研究、个性化推荐和找优惠。另一边,全球“对话式电商”的规模在 2025 年被认为将接近 2,900 亿美元,且仍在高速增长。

资本和巨头也已经给出了下注方向——从亚马逊的 Rufus,到国内各大平台的 AI 搜索、AI 助手,再到各种 AI 购物插件、智能比价工具,“AI + 购物”几乎成了标配话题。但真实的用户感受却常常很分裂:

有些人体验过几次“AI 导购”后,最后的评价是——“挺炫技,但没帮我省多少力。”

如果想让购物体验真正升级,AI 的价值并不在“会聊天”,而在于三件事:

理解场景、压缩链路、生成决策。

只有把这三件事做扎实,AI 才能在电商页面里变成用户愿意长期依赖的购物入口。

「灵机一物」就是在这样的需求背景下诞生的——与其空谈重构AI电商,不如先拿一个够轻、够日常的小程序,把 AI 真正用在能改善体验的地方。

购物的起点变了:从“搜索商品”到“聊天购物”

从原理上看,所谓 AI 电商代理,并不是在电商里多加一个聊天窗口,而是把“替你去一趟商店”这件事数字化:让一个 AI 驱动的智能体,代替你完成从理解需求、筛选方案,到生成订单、衔接支付的一整套流程。你不再需要亲自打开多个 App、在无数选项之间来回比较,也不必自己摸索复杂的结账路径,而是把“我现在要解决什么问题”说清楚,其余由代理去完成。

灵机一物做的,就是在这个路径上迈出的一个早期实践:它把购物的起点,从“输入一个商品名或品牌”提升到了“描述一段情境”。在小程序里,你可以直接说:

“给我妈妈找一份实用一点的礼物,别太贵,但要她真的会用”

“办公室空气有点干,想让工位舒服一点,但不要太夸张”

系统不会把这些话当成噪音,而是当作完整的任务说明。它会在内部拆出关系对象、场合类型、预算边界、功能诉求、审美偏好以及必须回避的雷区,再据此去外部世界检索和组合合适的商品与方案。

从这个意义上讲,灵机一物并不是在“帮你搜得更快”,而是在接手过去需要你亲自完成的那一部分思考工作:把模糊的意图结构化,把分散的信息整理成可执行的选项,并且在同一条链路里预留好支付和履约的衔接点。购物的起点,不再是“我想到一个词”,而是“我有一个具体的生活场景,希望有人替我跑一遍最合适的解决方案”。

流程被压缩:在灵机一物里,一段对话承接原来的十几步操作

如果把传统的电商下单过程摊开看,大致是这样一串动作:

搜索 → 浏览列表 → 点进详情 → 看评价 → 切换别家比价 → 回来选规格 → 找优惠活动 → 加购物车 → 再确认一次 → 下单 → 支付。

大家的核心需求就是想快速找到一个好用又便宜的商品,灵机一物的目标,是把这一长串过程尽可能收拢到一个对话窗口里。

当你在对话里说出需求、看完解释、选定某个方案之后,剩下的动作——生成订单所需的信息、整理规格与数量、准备收货信息和价格明细——都可以由系统自动补齐。对你来说,界面只在真正需要你确认的地方“展开一下”,比如最终的价格与收货地址;其他时候,它更像一段连续的讨论,而不是一关一关的闯关游戏。

从灵机一物的角度看,这不是给电商加一个“AI 聊天层”,而是用生成式 AI 去重新组织流程: 把原本分散在多个页面上的动作串起来、压缩掉多余的往返,让你用一句话触发决策,而不是用十几个点击拼凑出一张订单。

升级背后的支付体系:智能体可调用的支付架构

灵机一物表面上是一个聊天式购物小程序,背后跑的其实是一套给智能体用的支付架构。它基于 Zen7 Labs 的开源项目 Agentic Commerce,把原本藏在前端页面、商家系统和支付渠道里的规则,抽成了几个可以被智能体调度的角色:负责“花钱”的支付 Agent、负责对接商家与订单的 Seller Agent,以及负责结算与对账的结算 Agent。

在灵机一物的链路里,前端智能体先把用户的一句话拆成结构化的“拟订单”,然后交给支付 Agent 去做额度与规则层面的检查,再通过 Seller Agent 去确认库存、价格、运费和折扣,最后由结算 Agent 去触发实际支付。对前端来说,它只需要“说清楚要买什么”;对后端来说,这一整套支付逻辑已经被规整成一组可以被智能体复用的能力模块。

来同一套支付架构也可以被其他智能体前端复用,拓展到更多平台、场景甚至跨境业务上。支付不再只是一个页面上的最后一步,而是一层可以被编排、被授权、被审计的“智能体基础设施”。

告别空谈:AI 先帮你省力,再谈更远的事情

从更长的时间尺度看,AI 电商代理真正要改变的,其实是「消费者—商户—支付」这三者之间的关系结构。 过去二十年,这个结构基本没变:人面对平台,平台面对商户,支付只是链路末端的一次点击。AI 电商代理出现之后,中间多出了一层“为你行动的智能体”——它既懂你的长期偏好,也懂商家的供给结构,还能直接调度支付与结算能力。入口、决策和支付,不再是三段割裂的流程,而是交给同一个智能体连续地处理。

在这种结构下,电商不再只是多了一个“会聊天的销售渠道”,而是开始向一种新的数字运营模式过渡:

  • 对消费者来说,购物从“自己操作”变成“委托一个足够可信的数字伙伴去打理”,关系更像“长期的消费管家”;

  • 对商户来说,服务对象不再只有终端用户,还包括越来越多的 AI 代理,它们按场景和规则批量撮合需求与供给;

  • 对支付和结算体系来说,角色从“最后一步的基础设施”,升级为“由智能体动态调用的价值路由层”,在不同场景之间自动分发和结算资金。

灵机一物现在扮演的,就是这一新结构里的一块早期拼图,它验证了一种新的分工方式:让智能体长期站在消费者这一侧,代表你和商户、平台、支付系统打交道

如果把视角再往前推几年,灵机一物可能会被看作是一个小小的起点:从这里开始,AI 不再只是电商系统里的一个插件,而是逐渐变成围绕个人的“消费操作系统”。而 Agentic Commerce 这类支付与结算底座,则为这一层操作系统提供了可以持续扩展的价值通路——让智能体不仅能“帮你想清楚买什么”,还能在清晰规则之内,真正接手那部分“反复却又必需”的交易动作。

🛰️ 添加Zen7Labs,了解更多前沿AI资讯!

06-22
### 得物技术栈及开发者文档分析 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,其技术栈和开发者文档主要围绕电商平台的核心需求展开。以下是对得物技术栈及相关开发资源的详细解析: #### 1. 技术栈概述 得物的技术栈通常会涵盖前端、后端、移动应用开发以及大数据处理等多个领域。以下是可能涉及的主要技术栈[^3]: - **前端开发**: 前端技术栈可能包括现代框架如 React 或 Vue.js,用于构建高效、响应式的用户界面。此外,还会使用 Webpack 等工具进行模块化打包和优化。 - **后端开发**: 后端技术栈可能采用 Java Spring Boot 或 Node.js,以支持高并发和分布式架构。数据库方面,MySQL 和 Redis 是常见的选择,分别用于关系型数据存储和缓存管理。 - **移动应用开发**: 得物的移动应用开发可能基于原生技术(如 Swift/Kotlin)或跨平台框架(如 Flutter)。这有助于确保移动端应用的性能和用户体验一致性。 - **大数据与云计算**: 在大数据处理方面,得物可能会使用 Hadoop 或 Spark 进行数据挖掘和分析。同时,依托云服务提供商(如阿里云或腾讯云),实现弹性扩展和资源优化。 #### 2. 开发者文档分析 类似于引用中提到的 Adobe 开发者文档模板[^2],得物也可能提供一套完整的开发者文档体系,以支持内部团队协作和外部开发者接入。以下是开发者文档可能包含的内容: - **API 文档**: 提供 RESTful API 或 GraphQL 的详细说明,帮助开发者快速集成得物的功能模块,例如商品搜索、订单管理等。 - **SDK 集成指南**: 针对不同平台(如 iOS、Android 或 Web)提供 SDK 下载和集成教程,简化第三方应用的开发流程。 - **技术博客**: 分享得物在技术实践中的经验与成果,例如如何优化图片加载速度、提升应用性能等。 - **开源项目**: 得物可能将部分技术成果开源,供社区开发者学习和贡献。这不仅有助于提升品牌形象,还能吸引更多优秀人才加入。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过 RESTful API 调用得物的商品搜索功能(假设接口已存在): ```python import requests def search_items(keyword, page=1): url = "https://api.dewu.com/v1/items/search" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } params = { "keyword": keyword, "page": page, "size": 10 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch data"} # 调用示例 result = search_items("Air Jordan", page=1) print(result) ``` 此代码片段展示了如何通过 Python 请求得物的 API,并获取指定关键词的商品列表。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值