Shopify AI Agent 实战:如何用多智能体系统解决大规模商品分类难题 Shopify Engineering 2025-10-24 0 浏览 0 点赞 长文 现在企业都在找 AI 落地场景,但实际有价值的落地却很少,不妨看看 Shopify 借助 AI Agent 来做智能化商品分类的案例,很有借鉴意义。 **AI 能力的充分利用:** Shopify 充分利用了 AI 能力的优势: - 擅长对数据结构化分析 - 擅长翻译 - 有丰富的专业领域知识 - 能高效处理海量的数据 - 能智能地判断非标准化任务的结果好坏 同时他们又没有完全依赖 AI 生成的结果,而是让人类专家对最终结果进行判定。 **电商商品分类的难题:** 电商领域的商品分类和检索问题非常复杂: **1. 量大** - 商品数量以亿万计 - 对应的分类成千上万 **2. 需要专业知识** - 人类专家不可能精通所有商品分类 - 不同领域需要不同的专业知识 **3. 一致性难** - 同一分类可能有不同的名字 - 商家和平台对商品的分类可能不一致 **4. 更新快** - 电子产品更新升级快 - 新的分类层出不穷 - 老的分类时间一长就无法适应新时代 **Shopify 的多智能体解决方案:** Shopify 的解决方案不是用一个无所不知的 AI 模型来"包办一切",而是组建了一个 AI 智能体小队,有一个明确的流程,每个智能体都有自己明确的分工。 **第一步:结构化 Agent 分析** 首先,一个"结构分析 Agent"将商品的信息结构化,并分析检查: - 当前分类是不是合理 - 命名是不是统一 - 有没有新的分类或者更好的分类方式 **第二步:产品驱动 Agent 分析** 接着,第二个"产品驱动 Agent"出场,主要任务是分析海量的、真实的商家商品数据,对比平台的分类标签和商家自己的分类标签是否一致。 **经典案例:MagSafe** 这个 Agent 发现,最近商家在卖手机壳、充电器、钱包时,频繁提到"MagSafe 兼容"这个词,但 Shopify 的"标签库"里根本没有这一项。于是,它立刻提议:"我们应该增加一个'MagSafe 兼容:是/否'的属性,方便顾客筛选!" **第三步:AI 裁判筛选** 当"产品驱动 Agent"提交了"增加 MagSafe 属性"的提案后,这个提案不会直接通过,而是会交给一个"AI 裁判"——一个专门的"电子产品领域 AI 法官"。 这个"裁判"被训练过,拥有这个垂直领域的专业知识。它会评估这个提案: - "这个提议靠谱吗?" - "会不会和现有属性重复?" - "MagSafe 虽然是品牌词,但它类似蓝牙或 Qi,已经成了一种技术标准" - "批准!置信度 93%" 通过这种方式,Shopify 确保了 AI 的提议是经过专业验证的,既快又准。 **第四步:智能翻译官 Agent 发现等价关系** 它解决了一个电商的终极难题:商家喜欢按自己的方式分类,但平台需要统一理解。 **举个例子:** - A 商家很专业,他创建了一个专属分类叫"高尔夫球鞋" - B 商家比较粗放,他把鞋子放在"运动鞋"分类下,然后添加了一个属性"运动类型 = 高尔夫" 对客户来说,这两种方式都应该能在搜索"高尔夫球鞋"时被找到。 Shopify 的"智能翻译官"Agent 就能 7x24 小时自主地分析数据,并发现这条关键的"等价关系": > 分类:"高尔夫球鞋" 等同于 分类:"运动鞋" + 属性:"运动类型 = 高尔夫" 这意味着,Shopify 允许商家保持自己的分类灵活性,而平台系统(如搜索、推荐)又能"看懂"这背后其实是同一类商品。 **实施效果:** Shopify 展示了一张图表:在"通讯设备"这个类目上,过去依赖人工需要"数年"才能完成的分类体系优化工作,现在用这套 AI 系统,只需要"几周"。 但这不只是关于速度。这是一种根本性的转变——从"被动修补"转向了"主动进化"。 这套系统不再是等问题(比如 MagSafe)积累到一定程度再去解决,而是能主动地、持续地去发现和优化整个分类体系。 **核心洞察:** **1. 多智能体协作** AI 的最佳应用形态,往往不是一个"无所不能的超人",而是一个"分工明确、配合默契的专家团队"。 **2. 人机协作** AI 不是来取代人类专家的,而是来"增强"他们的。AI 去处理海量的、繁琐的数据分析、模式识别和一致性检查,让人类专家能腾出手来,去做更高阶的战略决策和最终把关。 **3. 主动进化** 从被动修补转向主动进化,持续优化系统。 **4. 灵活性与统一性的平衡** 允许商家保持灵活性,同时平台能够统一理解和处理。 **借鉴意义:** 这套"AI 辅助进化"的思路,可能才是电商乃至更多复杂系统在未来保持活力的真正答案: - 不要期望一个 AI 解决所有问题 - 构建多智能体协作系统 - 保持人类专家的最终把关 - 从被动响应转向主动优化 - 在灵活性和统一性之间找到平衡 这个案例为企业 AI 落地提供了一个清晰的范本,值得所有在探索 AI 应用的团队深入研究。 文章原文 Product Taxonomy at Scale - Shopify Engineering #AI #AI落地 #Shopify #商品分类 #多智能体 #智能体 #最佳实践 #案例研究 #电商