万级实时推理的商品领域Agent实践思考和总结

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过去几年商品域为应对AI化挑战，构建了"事件驱动的Function-Centric Agent架构"。该架构采用两层设计：上层为业务场景workflow编排层，下层为统一能力供给层，通过AIFunction标准化封装工具和领域知识。系统整合了显性事实、关联情景和隐性经验三类商品知识库，实现了在离线业务流程统一，并基于商品事务事件实现高效实时推理。目前已在商品属性、卖点等核心场景落地，覆盖亿级商品，显著提升信息完整性和搜索转化率，新需求开发周期缩短至1周/人，为商品智能化从"单点提效"迈向"系统自治"奠定基础。