亚马逊的AI购物应用 - 公司应用生成式和智能体人工智能来简化在线购物，旨在减少用户寻找、比较和评估产品所需精力[1] - 公司面临的挑战是规模问题：平台拥有数亿商品跨越数十个类别，选择可能带来摩擦[1] - 公司扩展了AI驱动的搜索和发现工具，超越关键词匹配以解读客户意图，使用的信号包括评论、价格敏感度、配送速度、退货率和历史浏览行为[3] - 目标是帮助客户更快做出自信决策，尤其是在比较耗时的复杂商品类别中[3] - 新功能通过更具对话性和类似智能体的界面提供，例如购物AI助手Rufus、通过Amazon Lens的视觉搜索以及可代表客户完成购买（包括非亚马逊直接销售商品）的智能体服务"Buy for Me"[4] - 这些系统旨在让客户委托部分购物旅程，从追踪价格、总结评论到重新订购商品或完成交易[4] - 公司强调这些功能经过迭代测试并根据客户反馈改进，反映其将AI作为嵌入整个购物体验的基础设施而非独立新奇事物的更广泛战略[4] - 公司相信AI将改变几乎所有的客户体验，并将继续测试、学习和开发帮助客户发现和评估产品的功能，使购物更加便利[5] 谷歌对零售业智能体AI的观点 - 公司认为零售业正进入智能体应用的新阶段[5] - 公司将智能体AI定义为能够推理、理解上下文并以更接近人类决策方式采取行动的技术[5] - 对于零售商，这一转变使得AI能够解读细微请求（如视觉风格或情境需求），而非依赖关键词或预定义规则[6] - 公司将此演进定位为改善日益复杂的购物旅程中的发现、个性化和参与度的基础[6] - 智能体AI最直接的影响不仅限于客户，还包括员工和运营[6] - 公司举例说明零售商使用AI智能体来增强门店店员、客服中心员工和规划人员的能力，处理信息检索、选项推理和跨系统协调[6] - 这使得员工能专注于人类判断和关系建立，而AI则管理上下文、数据和执行[6] - 成功采用更少依赖于技术能力，而更多取决于组织准备度，包括流程重新设计、数据基础和员工技能提升[7] - 公司预计零售商将部署多个协调工作的智能体，在幕后协同工作，为客户呈现单一、无缝的体验，能够预测需求而非仅仅响应需求[7] 全球视野与塔塔咨询的观点 - 智能体对零售业的影响不限于美国，零售业正达到传统AI驱动自动化的极限，必须转向智能体AI以保持竞争力[8] - 智能体AI被定位为零售运营的结构性重新设计，从辅助人类的系统转向能够自主决策和行动的系统[8] - 塔塔咨询描述的模式并非依赖大型单体AI平台，而是建立在更小、专门的AI智能体之上，这些智能体管理定价、库存、劳动力规划和供应商协调等离散任务[9] - 智能体AI的战略价值在于其大规模处理复杂性的能力[10] - 突出应用案例包括主动购物车挽回和实时供应链中断管理，其中自主智能体检测风险信号、选择适当响应并随时间优化策略，无需人工干预[10] - 成功采用需要超越技术投资，零售商必须重建数据基础、重新设计工作流程并采用分阶段路线图，从AI辅助决策支持开始，逐步迈向完全自主的协调[10] - 将智能体AI视为基础能力而非渐进式升级的组织，将更有能力提供超个性化体验，同时实现更精简、更具韧性的运营[11]