AI發展至今，在產業內走到了AI Agent（AI代理）的應用。什麼是AI代理？也就是把大語言模型（LLM）、生成式AI等作為一種關鍵核心，包進既有的資訊系統的流程中，讓原有的作業變得更有效率、更自動化。
舉例來說，像Perplexity或各大LLM（ChatGPT、Claude等）都支援的網頁搜尋模式，也是一種代理應用。為什麼？因為它讓原本搜尋的行為更有效率，或根本取代搜尋行為：你問它問題，它在背後幫你搜尋、閱讀，理解後總結答案給你，從Search Engine變成Answer Engine。
而在零售業，AI代理的應用，可用在哪些地方呢？照目前發展，可區分3大方向：Hire more Agents、Build Agent Service及Ready for Agent。而零售業的AI應用的發展趨勢，答案就在這3個方向，而且是一個由內到外的布置。
1分鐘搞定上架，形同Hire More Agents
我們先從品牌內部開始討論。隨著2000年以來數位資訊的發展，企業導入了許多資訊系統，在零售業，常見的就是進銷存系統，更進階的有ERP（企業資源規畫）及門市端的POS（銷售時點情報系統）。近幾年，當然通常會有電商系統。
但隨著營運環境更複雜，系統和要建立的資訊欄位增多，零售業甚至得另請員工，專門操作這些系統。如電商平台的上架作業就非常費工，1項商品動輒50個欄位要填是常見的事情，何況還有momo、PChome、蝦皮、Yahoo等多個平台要上架。光新品上架可能就得花好幾周。但商品沒上架就沒東西賣啊！老闆為了加快速度，只好請更多員工，這時AI代理便可以幫忙。
AI代理能自行理解原始的商品檔，也能看懂各個電商平台、哪些商品檔的欄位可對應、哪些該做轉換、哪些應依據商品檔描述自動選填。原本人類要上架1整周的工作，AI代理可能1分鐘就完成。在某種程度上，代理儼如另一名效率更高的員工。所以才說是「Hire More Agents」。
Build Agent Service再到Ready For Agent
而銷售端呢？傳統來說，銷售就是透過門市，店員則是你的業務。後來零售業開展出了電子商務，建置官網做線上銷售。無論如何，消費者都是跟品牌消費。然而最大不同是：線上購物是被動促購，需要透過豐富的圖文吸引、自願加入購物車結帳，而門市店員是主動推銷。
那麼線上購物也可能有主動銷售的功能嗎？線上用文字對話的客服介面就是一種代理，只是傳統上沒有AI的客服機器人比較笨，像台答錄機，只能照固定邏輯回答。但有了AI，它能聰明回覆消費者問題，甚至主動推銷，變AI店員。
也就是說，Hire More Agents是透過AI提升內部作業效率，而Build Agent Service則是用AI提升銷售效率。作為零售品牌的銷售介面，除了門市店員及購物網，接下來在AI時代也一定要考慮代理，AI也會成為品牌的一種銷售員。
零售品牌導入代理，各產業都在導入代理，無論是內部效率化或銷售端的智慧化，就連消費者端也會使用，可能派出代理人來跟品牌買東西，最終會變成人人都有代理的時代。
文章開頭舉例提及的LLM的搜尋模式， 不論是ChatGPT或Perplexity，都是消費者代理的一種形式。可以試著在ChatGPT上詢問產品，比如「我想找蜂膠產品，有什麼建議？」或者「我想準備中秋禮盒，建議哪些有創意的產品？」都會開出特殊的商品呈現結果，點選商品還有特殊商品側欄，代理還會給不同商品適當的分析，幫你比較商品規格、比價。
生成式AI引擎是什麼？
LLM工具正在成為新的消費者入口，對品牌來說，新的問題會是：要怎麼讓LLM找到我的品牌跟網站？傳統上為了讓搜尋引擎找到品牌，長出了SEO（搜尋引擎最佳化）等技術與布局。接下來，品牌還要考慮GEO（生成式AI引擎最佳化）。如果未來，消費者愈來愈習慣透過AI來找答案、找商品、找服務，如果AI找不到你的品牌，就等於品牌不存在一樣。
作為一個品牌的服務介面，像是品牌官網，一個品牌的D2C系統，要同時考慮的事情愈來愈多元，不只要做給人看（考慮UI）、做給搜尋引擎看（考慮SEO）、做給其他系統整合（考慮API）。接下來，還要做給AI看（GEO）。Ready for Agent，就是為消費者透過代理來購物的趨勢，在現在先做好對應的準備。
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責任編輯：蘇柔瑋
