AIGC（生成式人工智能）當道的2023年，將LLM（大語言模型）的各類生成式能力發揮到淋漓盡致、精彩紛呈的程度。各行各業一邊在觀望大語言模型不斷擴寬的商業運用可能，一邊在繼續探尋能夠不斷拓寬企業往縱深發展的數字化轉型之路的可能，而2024作為智能體元年啟幕，更多討論會圍繞智能體商業運用落地的方方面面范例來逐步展開。

零售業作為直接面對消費者，通過提供令客戶滿意的商品和服務來實現其利潤最大化的行業，其自身不斷發展過程中所面臨的挑戰也在不斷升級、不斷迭代。隨著消費市場需求的不斷變化、升級，零售業想要一直保持一個比較良性、穩定、可持續的增長，是需要正視自身面臨的挑戰，不斷打破局限，利用各類先進技術，來實現利潤的增長與企業的穩步發展。

零售業面臨的挑戰主要集中在：

?產品和服務種類繁多，如何獲取客戶認可難度極大

?快速、高效、準確獲取消費者喜好和消費習慣有難度

?零售業企業間競爭激烈，擁有個性、獨特的營銷策略有挑戰

?龐大的物流，供應鏈實時狀態獲取難，用戶體驗差

?新型銷售渠道繁多，建立多渠道用戶關系難

零售業在其業務發展過程中普遍面臨的挑戰最顯著的不外乎以下幾大類：

1、零售業的巨大挑戰在于滿足消費者多樣需求，為此，提供滿足客戶需求的各種商品和服務是一項極其復雜的工程；

2、快速準確獲取消費者喜好和購買習慣是零售核心挑戰，因為只有了解消費者需求前提下，才能提供個性化產品，保持市場份額并贏得信賴；

3、競爭激烈的零售市場要求企業提供多樣優質產品，贏得客戶信任，而在市場營銷和業務策略上的突破成為眾多零售商需要不斷攻克的挑戰；

4、龐大的物流和供應鏈管理是零售商需要突破的難點，如貨物未能及時送達或庫存不準確，會直接影響消費者體驗，損害品牌名譽；

5、多渠道銷售給傳統零售業帶來了直接挑戰，因此，如何通過線上平臺、移動應用和社交媒體與消費者建立連接、進行銷售是零售業當前迫切需要解決的問題。

正因為以上這些痛點的困擾，零售商們開始不斷審視自身所面臨的各類瓶頸、問題，在經過一段時間的摸索與嘗試后，零售業針對自身普遍存在的這些業務發展桎梏，選擇采用自動化的路徑來將產品和服務零售過程中的核心流程進行自動化升級。

零售業實現業務流程自動化是數字化轉型的重要突破。去年AIGC的興起和大語言模型如何更好與RPA技術結合，受到了越來越多RPA和AI技術廠商的重視和青睞，零售商們自此開始邁入智能體數字員工時代，讓每位業務人員擁有懂零售業務的智能體數字員工。智能體數字員工利用垂直類大語言模型技術和智能屏幕理解技術，靈活、智能、準確地理解不同業務人員的任務指令，并生成待執行的任務流程，待確認無誤后，智能體數字員工便能自主、自動執行指定任務。

Agent智能體數字員工在零售業落地的幾大優勢：

?一句話調用，無需額外的預先配置，開箱即用

?100%調用大語言模型生成式能力，采用垂直類大語言模型，讓行業KNOW- HOW沉淀更容易

?100%任務流程步驟拆解+100%任務自動化執行

?最成熟的人機協同智能體數字員工，支持人工干預的自動化流程執行

?能夠直接調用所有桌面端應用的超級智能體數字員工

Agent智能體數字員工只需業務人員用簡單一句話描述任務，就能夠輕松實現目標任務的自動化執行，業務人員只需明確告知需要Agent智能體數字員工去完成的具體任務，并用簡潔的話語描述出來。Agent智能體數字員工實現了與RPA的深度融合, 其任務自動化的底層支撐就是塔斯垂類大模型，它能夠輕松讓Agent智能體調用大語言模型的生成能力，從生成內容到編寫代碼，再到調用桌面應用，完成業務人員日常工作流中的任務自動化執行。

Agent智能體無需你的預先設計和部署，在使用時，本身就是一個開箱即用的平臺級智能體產品，而在使用跟喚起Agent智能體數字員工的方式上，實在智能已經做了極大的優化并將使用者的技術門檻降至最低，即讓任何小白用戶均可以輕松用一句話去開啟智能助理每日的流程自動化執行，主打一個任務流程自動化執行的輕便、簡單、安全、可靠。

接下來，一起來看Agent智能體如何被運用于零售業相關的業務場景，來幫助零售商提高內容生成的效率，實現不同業務流程間的高效銜接與聯動。要現實這個目標所需要做的就是讓每位業務員工通過擁有一位智能體助理來幫助其實現工作效率提升，降低大體量數據獲取難度，并最終實現對員工創造力和生產力的無限釋放。

Agent智能體數字員工零售業落地場景細說：

1.支持第三方大語言模型接入，讓行業知識沉淀更高效、全面；

2.一句話調用的方式，降低智能體數字員工使用門檻；

3.一句話即可喚起，幫助實現產品和服務的海量信息、數據對比；

4.Agent智能體能夠一句話幫助你完成個性化產品，服務營銷內容撰寫；

5.你說PC做，Agent智能體，能夠變身為你的超級供應鏈追蹤助手。

• Agent智能體讓零售商接入自研塔斯垂類大語言模型，通過預訓練沉淀數據和行業相關知識，為智能體任務提供準確的執行支持

• 能夠輕松為零售商獲取商品和服務對比的匯總信息，簡化數據獲取和分析步驟，提升數據分析效率，成為你最全面的零售數據分析智能體助理

• Agent智能體數字員助手能夠滿足零售業各類業務需求，通過簡單指令完成庫存動態查詢、客戶需求預測分析等任務，實現輕松自動執行，做你的零售庫存管理員助理

• Agent智能體能夠實現個性產品和服務營銷內容的撰寫，還能夠協助市場文案人員高效完成文案工作創造并開拓個性化營銷可能，成為你的超級營銷助手

• 變身為幫你捕捉物流訂單動態的超級智能助手，Agent智能體能夠通過簡單指令實現各類任務的自動化執行

實在Agent智能體數字員工普遍具備這些核心要素，同時還具備最核心的應用框架，包括LLM (大語言模型)、記憶（Memory),、規劃技能 （Planning）和最不可或缺的工具使用（Tool Use），其最新推出的Agent智能體相較于市面上大多數的“智能體”產品能力的實現主要有以下幾大優勢：

一、能夠覆蓋所有業務場景且貼合行業KNOW-HOW和知識沉淀，其垂類的與行業高度融合的塔斯大語言模型讓企業端的大語言模型落地能夠實現：成本可控，模型可用；

二、Agent智能體運用了業內領先的ISSUT （智能屏幕語義理解技術），LLM和與IPA（Intelligent Process Automation）的高度融合，提供給企業級用戶開箱即用，一句話可調用的Agent智能體數字員工，幫助企業實現緊貼業務用戶角色和身份的業務自動化執行；

三、Agent智能體不僅將任務自動化實現與企業內部的業務側用戶捆綁在一起，更能夠支持平臺級的智能體解決方案落地，確保企業級智能體運動的高通用性和廣覆蓋率；

四、Agent智能體產品從部署后的所有升級、維護都會由專門的技術和支持團隊提供，可以為企業級客戶提供持續、可靠、穩定的技術和服務支持。

隨著Agent智能體在更多行業和業務場景的落地與經驗積累的不斷深化，我們將有幸見證更多、更豐富、更懂業務，覆蓋全業務角色的Agent智能體數字員工成功運用案例，這些數字員工可以化身成為哪里需要就奔赴到哪里去的高效、智能、敏捷，可不斷擴展技能的超級智能體數字員工。

屬于零售業智能體的時代已來，你為此做好準備了么？