🌐 Product Recommendation Agent
Suggests products based on user preferences and history（行业：Retail）
跨境电商零售电商
开发周期
5-15天
实施难度
进阶
适合
零售 / 电商 / 零售
问题
- Retail场景下，Suggests products based on user preferences and history仍难规模化，依赖人工经验。
解决方案
- Suggests products based on user preferen
- 自动收集上下文
- 生成可执行建议
- 人工复核落地
工作流程
- 01接入业务数据
- 02理解任务目标
- 03分析并推理
- 04生成结果
- 05复核发布
技术架构
输入
业务目标、现有资料、约束条件
Agent
Product Recommendation Agent
工具
店铺 API、商品数据
输出
分析结论
实施方式: LLM + Tool Calling
输入
- 业务目标
- 现有资料
- 约束条件
输出
- 分析结论
- 执行步骤
- 可复核交付物
技术栈
- LLM
- Prompt
- Tool Calling
- 商品数据
- 运营看板
API
- 店铺 API
- 商品数据
GitHub
https://github.com/microsoft/RecAI项目报价
参考项目 ¥15,000 - ¥50,000。这是按当前案例范围做的实施估算，随系统接入深度变化，不是市场统一价格。
常见问题
Product Recommendation Agent适合什么团队？
适合零售、电商、零售场景，把「Suggests products based on user pref」做成可重复流程。
落地需要准备什么？
准备业务资料与权限，并接入店铺 API、商品数据。
开发周期怎么估？
按当前案例范围，参考周期 5-15天，随系统接入深度变化。
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