A公司采用主子Agent协同模式覆盖全链路AI化，C公司自研大模型实现“大模型决策+RPA执行”闭环，E公司构建“代理式商业”智能体系使客单价提升35%——零售行业正在从使用通用AI工具迈向构建垂直AI系统的新阶段。商务部研究院这份报告从系统架构角度，全景展示了网络零售与实体零售领域垂直AI系统的设计逻辑与实践成效。
网络零售垂直AI系统——全链路AI化与生成式导购
A公司：全链路AI化体系。 AI系统应用场景覆盖商家运营、货品运营、流量运营、供应链运营等全链路。基建层包含核心知识库、大模型能力和工具集合；代理层采用主子Agent协同模式，主Agent负责任务规划与多轮对话，子Agent针对各环节专项执行。AI系统已与核心业务全面打通，能在单一对话界面完成“商品推荐—下单—支付”完整交易流程，支持超400项真实消费任务。
B公司：生成式AI导购系统。 核心架构遵循典型AI智能体系统范式——大语言模型理解自然语言意图生成结构化响应；系统指令定义行为边界与推荐策略；上下文记忆通过跨轮次对话保持用户偏好连贯性；检索工具实时调用产品数据库与外部资源。用户数据、产品数据、语言模型知识、外部网络资源动态融合，共同支撑推荐输出。
F公司：端到端生成式搜索与推荐。 用端到端模型直接理解搜索意图并匹配商品，替代传统分步检索，使用隐式推理范式大幅提升对复杂查询的理解，商品点击率提升3.98%。推荐系统重构为端到端自回归生成任务，引入基于奖励机制的偏好对齐。
实体零售垂直AI系统——专用模型、AI原生与代理式商业
C公司：自研零售专用大模型。 在大规模预训练基础上融入零售行业数据进行专项微调，业务处理准确性与效率显著提升。全流程智能架构覆盖采购、销售、管理、运营各环节；轻量化部署解决边缘部署难题；多模态识别复杂场景下资质核验准确率达90%以上；融合多智能体与RPA实现“大模型决策+RPA执行”闭环。
D公司：AI原生技术体系。 自主研发零售科技系统，构建面向零售行业的AI原生技术体系，驱动零售全链路智能化升级。门店部署悬挂链、电子价签、智能导购屏等硬件，AI陈列算法自动生成最优货架方案，AI智能秤支持500+生鲜SKU自动识别、准确率超98%。
E公司：“代理式商业”智能体系。 围绕消费者服务、门店运营与供应链管理构建智能体系，在购物、导购、供应链等环节辅助或代替人工完成复杂判断与执行。智能客服助手使平均客单价提升约35%；智能导购机器人承担门店智能引导；供应链AI系统覆盖需求预测、库存管理与物流调度。
垂直AI系统的关键能力——从数据到决策的闭环
零售垂直AI系统的核心能力体现在四个维度：数据整合能力——打通“人、货、场”多源数据，构建统一数据中台；模型适配能力——在通用大模型基础上融入零售行业数据进行专项微调，提升业务场景准确性；多智能体协同能力——采用主子Agent或并行Agent架构，实现复杂任务的分解与协同执行；决策执行闭环——从数据分析到方案生成到自动执行，形成“感知—决策—行动—反馈”的完整闭环。
垂直AI系统与通用AI工具的本质区别在于：通用AI提供的是“能力”，垂直AI系统提供的是“解决方案”。前者需要使用者自行适配业务场景，后者已深度嵌入业务流程，能直接产生业务价值。这一区别决定了大型零售企业和平台正在从“使用AI工具”向“构建AI系统”升级。
