Apizo.io｜把大模型，从“能用”变成“长期可用”

最近，韩国互联网平台 Naver 宣布将推出面向购物场景的 AI 购物代理，预计在 2026 年第一季度上线。它不只是“更聪明的搜索框”，而是要读懂你在问什么、你喜欢什么、你买过什么，并把“发现商品—比较—下单”这条链路串起来。对做电商、SaaS 或内容工具的团队来说，这意味着：用户不再愿意自己翻十页列表，而是期待一个能替他做决策辅助的助手。读完这篇，你会学到如何从 0 到 1 设计一个 AI 购物代理的关键模块：意图识别、用户画像、商品理解、推荐与约束、以及下单闭环，并能按步骤落到可跑的工程方案。

AI购物代理到底是什么：从“推荐”升级为“代办”

所谓 AI 购物代理（Shopping Agent），是一个以“完成购物任务”为目标的智能系统：用户提出问题（例如“推荐适合我的护肤品”），它会结合用户的历史行为与偏好，理解真实需求，给出可执行的建议，并在需要时引导完成下单。

可以把它类比成“线上导购 + 采购助理”的组合：导购负责问清楚你要什么、预算多少、肤质/使用场景是什么；采购助理负责在你偏好的品牌、可买渠道、可接受的价格区间里筛选，并把最终选择变成一个明确动作（加入购物车/下单）。Naver 的方向之所以重要，在于它从传统搜索平台向更 场景化电商服务 转型：不只提供信息，而是把用户带到结果。

搭建闭环的三件事：懂需求、懂商品、能行动

要做出“从问题到下单”的体验，建议先抓住三条主线。

第一步：意图识别，把一句话拆成可计算的需求

用户问“推荐适合我的护肤品”，真正包含的要素通常是：

• 任务类型：推荐/对比/补货/找替代

• 约束条件：预算、肤质、成分偏好、品牌偏好、是否敏感肌

• 成功标准：保湿更强、清爽不油、温和不过敏、性价比

实操做法是把自然语言变成结构化字段（JSON/表单都行）。例如在对话的前两轮用“少问关键问题”的策略补齐缺失信息：预算没说就问区间；肤质没说就给选项；如果用户不想回答，就用“默认值 + 可修改”继续推进。这样模型才能稳定地输出可控结果，而不是泛泛而谈。

第二步：用户画像不是“越多越好”，而是“能用就行”

购物代理需要画像，但画像应以可解释、可更新为原则。你可以从低成本信号开始：

• 显性偏好：常买品牌、常用价位、黑名单（过敏成分/不喜欢的香型）

• 行为信号：浏览/收藏/加购/购买、复购周期

• 情境信号：季节、地区气候、促销期、送礼/自用

举个例子：用户过去半年反复购买 A 品牌的温和洁面，同时对“无香精”有明确偏好。当他问“想换个更适合冬天的”，代理就应把“温和、保湿、无香精、同价位或可接受略上浮”当作硬约束，并优先在相似定位商品里找替代，而不是直接推荐爆款。

第三步：商品理解决定推荐质量：把“标题党”还原成真实属性

电商商品信息往往噪声很大：标题堆词、详情页夸张、规格多变。要让代理可靠，你需要一层“商品结构化”。最小可用集包括：

• 类目与用途（精华/面霜/洁面；补水/抗老/控油）

• 关键属性（成分、规格、适用肤质、功效宣称）

• 价格与库存、发货时效、退换政策

实操上可以先用“规则 + 模型抽取”组合：规则处理规格/价格/库存等确定字段，模型抽取功效、适用人群、成分风险点，并把抽取结果落到可检索字段里。这样你才能做“先过滤后排序”的推荐，而不是让模型在一堆文本里凭感觉挑。

从推荐到下单：让代理“敢负责”的关键机制

做闭环最容易翻车的地方，是模型说得很好听，但不符合约束、不可购买、或用户不信任。这里建议加三道保险。

约束优先：先筛掉不可能，再谈“更喜欢”

把约束分为两类：

• 硬约束：预算上限、过敏成分禁用、仅自营/仅旗舰店、到货时间

• 软约束：品牌偏好、包装喜好、香味喜好

执行顺序是：硬约束过滤 → 软约束打分排序 → 输出理由。比如“敏感肌 + 无香精”是硬约束，任何不满足的商品直接不进入候选池。这样推荐理由也会更可信：你能明确告诉用户“为什么是这 3 个”。

可解释输出：给“选择理由 + 替代方案”，而不是单一答案

在购物场景里，用户更愿意接受“有根据的建议”。建议输出模板包含三段：

1. 结论：推荐 1-3 个可买链接/SKU

2. 理由：每个对应 2-3 条与用户需求匹配的证据（如成分、肤质、价位、发货）

3. 备选：如果用户要更清爽/更便宜/更高端，分别给一个替代

例如推荐护肤品时，明确写出“满足无香精、主打神经酰胺修护、价格在 200-300、次日达”，用户会更容易下单。

动作闭环：把“建议”变成“下一步按钮”

代理要真正完成下单，需要动作层：加入购物车、生成购买清单、跳转结算、或创建比价列表。最简单的闭环是“清单 + 选项确认”：

• 先生成一份购物清单（SKU、数量、价格、链接）

• 让用户确认关键选项（规格、是否套装、是否需要赠品/凑单）

• 确认后再执行加购/下单动作

这一步的价值在于降低出错：把不可逆的动作（下单）放到最后，并保留“可回滚”的确认点。

实操建议：用四步做出能上线的最小版本

想从 0 到 1 落地，建议先做一个 MVP，用最少模块跑通闭环，再逐步增强。

1. 定义场景边界：先选一个垂直品类（如护肤/数码配件），明确用户任务（推荐、替代、补货）与成功指标（转化率、客单、退货率）。

2. 设计结构化意图：把用户输入解析成固定字段（品类、预算、偏好、禁忌、使用场景），并用 1-2 轮追问补齐缺失。

3. 做商品结构化与检索：把商品信息抽取为可过滤的属性，先“过滤再排序”，输出可解释理由与备选。

4. 接入动作层闭环：先实现“生成购买清单 + 一键加购/跳转结算”的流程，并在关键节点加确认与失败兜底（无货、超预算、配送不可达）。

如果你需要同时调用多家顶尖模型、并减少跨境账号与支付门槛，可以在实践中通过 Apizo 的统一接口来更快完成多模型接入与稳定调用。

购物代理的本质不是“把推荐写得更像人”，而是把用户的约束、商品的事实、以及可执行动作串成一个可信的决策流程。

最后回到 Naver 的趋势：当平台把 AI 引入电商，竞争点会从“谁的列表更全”转向“谁能更快、更准、更稳地帮用户完成购买”。把意图结构化、把商品属性落地、把动作做成闭环，你就能做出真正可用的 AI 购物代理。