门店聚类引擎：这个 AI Agent 做什么，以及如何使用它

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它做什么

商品企划人员需要先看数据，再听观点。这些 Agent 会读取您的商品目录和销售数据，解释哪些业务表现好、哪些不好，并给出行动建议。门店聚类引擎 Agent 就是这项工作的专家：按各门店的销售情况对门店进行分组，从而为每个门店群量身定制商品组合与空间规划。

它适合谁

您的团队。 它在控制台中为您的员工运行，并通过 REST API 提供服务。它是团队 Agent，绝不会暴露给购物顾客。

它能回答的问题

您可以用我们支持的任何语言向它提问，例如：

• “按品类组合对我们的门店进行聚类”
• “哪些门店的美妆品类卖得最好？”
• “不同门店组的商品组合应有哪些差异？”

在线演示会用您的语言展示这些示例提示词，并基于一家虚构门店的数据。

它是如何工作的

1. 理解问题——它理解问题所用的语言，即使您的商品目录使用另一种语言。
2. 通过工具查询数据，绝不凭记忆作答：

• 对您的零售数据进行只读 SQL 查询（每个工作区相互隔离）

3. 基于您的数据作答，使用您的品牌语气和货币，并展示它使用了哪些工具。
4. 规则保留在代码中。 价格、资格条件和权限均来自您的数据和设置；Agent 负责解释这些规则，但不会凭空编造。为什么这一点很重要。

它需要哪些数据

订单、订单行、商品、库存、门店。这些表一加载完成，Agent 即可随时启用。 文件可以使用您自己的列名：系统会自动进行映射。请参见连接您的数据。

与之配合良好的 Agent

• 商品企划 Copilot：用数字回答商品组合和业绩问题，然后推荐行动。
• 畅销与滞销商品：按收入或销量对任意时段、任意部门的 SKU 和品类进行排名。
• 商品组合缺口发现：对照需求，找出覆盖不足的颜色、价位或品类。
• 商品文案撰写：根据商品数据撰写利于 SEO 的标题、描述和要点亮点。
• 品类评审准备：为品类评审做准备：组合、销售、赢家、输家，以及该新增或裁撤哪些商品。

您的团队可以在控制台中同时使用这些 Agent，也可以通过 API 单独调用。

启用它

1. 加载它所需的数据。
2. 从 Agent 目录安装门店聚类引擎，并添加您自己的指令（指南）。
3. 在 Playground 中测试，覆盖您服务的每一种语言。
4. 邀请您的团队，或从您自己的系统中调用它。

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