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项目概览
把多轮对话、商品知识库、实时比价、组合推荐打包成一个 Agent，上线首月即带来 18% GMV 增长。这是一个从 PRD 到全量上线的完整产品交付案例。
电商导购 Agent 项目完整案例。多轮对话理解购物意图，调用 5 个工具完成比价、组合推荐、下单。从 0 到 1 完整交付，上线后 GMV 提升 18%，转化率提升 9 个百分点。
核心能力包括：基于 RAG 的商品知识库检索、多轮意图理解与上下文记忆、动态定价与库存数据源对接、结构化的比价与推荐输出、微信/Web 双端接入。
方案与亮点
🔍
智能商品理解
基于 RAG 检索商品知识库，精准匹配用户描述中的模糊需求，支持品牌、价格、规格多维筛选
💬
多轮对话引擎
上下文记忆 + 意图追踪，支持用户反复对比、追问细节，平均 8 轮完成购买决策
⚡
实时比价推荐
接入动态定价接口，同一商品多平台比价，自动推荐最优组合方案
📊
结构化输出
推荐结果以结构化卡片呈现，含商品图、价格、评分、理由，一键跳转下单
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双端一致性
微信小程序 + Web 双端同步，对话历史跨端共享，无缝切换购物场景
🛡️
安全边界设计
工具调用权限分级，敏感操作需用户二次确认，全链路日志审计
采用 RAG + Tool-use 架构，将商品数据库、用户行为、促销策略作为外部工具注入 Agent。核心设计思路是让模型决定调用什么工具，而非硬编码流程。
交付成果
18 %
GMV 增长
9 pp
转化率提升
200 万
覆盖日活用户
8.2 轮
人均会话轮次
项目上线后覆盖 200 万日活用户，人均会话轮次 8.2 轮，商品发现效率提升 3 倍。团队从 12 人扩展到 3 个并行产品线。
2026-01
项目立项与需求调研
2026-02
原型设计 + 技术选型，确定 RAG + Tool-use 架构
2026-03
内测版本上线，覆盖 500 名种子用户
2026-04
全量发布，日活突破 50 万
2026-05
微信端上线 + 双端同步，日活突破 200 万
客户评价
"ShopGPT 彻底改变了我们的导购模式。上线三个月后，AI 导购的转化率已经超过了人工客服的最高水平。"张总 · CTO · 某头部电商平台
技术栈
Python
LangChain
RAG
FAISS
Redis
PostgreSQL
React
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