代理型AI策略手册：如何以智能自治重新定义零售业

Agentic AI 的能力与优势：Agentic AI 能够解决复杂问题、自主行动，并能与其他 AI 代理协作，其能力在 GenAI 基础上通过反思、工具使用、规划和多代理协作四个方面得到扩展，更好地模拟人类工作流程，提升效率。
零售业应用 Agentic AI 的必要性：零售业竞争激烈，早期采用 Agentic AI 将获得竞争优势，其应用场景涵盖供应链监控、客户服务、门店管理等，能够自动化繁琐任务，弥补劳动力缺口。
Agentic AI 的市场规模与机遇：预计到 2029 年，超过 50% 的企业软件应用将采用 Agentic AI，零售业是重要应用领域，尤其在客户服务和供应链管理方面已有显著应用。

市场规模：预计到 2029 年，超过 50% 的企业软件应用将采用 Agentic AI。
客户服务：Salesforce 的 Agentic AI 平台在部署 6 个月后，能够解决 84% 的客户问题。
供应链管理：Blue Yonder、Manhattan Associates 和 SAP 等领先供应链管理软件供应商已推出 Agentic AI 平台。

实施 Agentic AI 的策略：零售商需要评估 Agentic AI 技术是否符合其目标，并带来可接受的 ROI，同时考虑实施成本。部署 Agentic AI 系统需要架构和运营保障措施，以应对安全漏洞和伦理挑战。
技术选择：零售商可以选择多种 Agentic AI 部署路径，包括代码开发、插件式工具、预构建平台等，需根据自身能力、目标和运营环境选择合适的方案。
实施步骤：实施 Agentic AI 需要结构化方法，包括数据准备、代理构建、部署和评估治理，并需持续监控和调整，确保 AI 代理按预期运行。
风险与应对：Agentic AI 系统存在安全漏洞和伦理风险，需要采取安全和弹性策略，例如分层防御、数据治理和操作控制，并建立伦理 AI 框架。
对零售商的影响：早期采用 Agentic AI 的零售商将获得竞争优势，包括提高收入、客户满意度和效率；而落后者则可能面临市场份额下降和客户满意度降低的风险。
对技术供应商的影响：Agentic AI 技术处于早期阶段，为创新者和新进入者提供机会，需要关注平台、开发工具和企业应用等整个价值链，并重视网络安全能力。

Coresight Research CORE Framework for GenAI in Retail：用于指导零售企业探索 GenAI 应用，涵盖前端和后端运营。
Coresight Research STORE Framework：帮助零售企业识别和实施创新，考虑机会、风险、弹性和伦理等因素。