2026年人工智能智能体趋势报告：零售与快消品行业篇

关于这份报告 本报告为商业领袖提供关键见解，以塑造其2026年及以后的人工智能代理策略。在每个趋势中，您将找到真实案例、技术资源和客户故事，以便与您的团队分享，以深化学习。 这些趋势是通过结合定性和定量数据识别的，包括与AI领导者进行的内部Google Cloud和Google DeepMind访谈、客户案例研究和《2025年AI在零售和快速消费品领域的投资回报报告》（基于对全球585位零售和快速消费品领域高管进行的调查）的见解，以及使用NotebookLM和Google AI Studio进行分析。 请询问报告 想深入了解趋势？NotebookLM 准备提供帮助——只需点击图标即可查看本报告的互动版本。 人工智能代理正在重新定义2026年的商业价值。 商业的决定性转变正在发生。 随着人工智能如今涉足我们大部分的私人生活和职业领域，它已经让即时、个性化的便捷变得司空见惯——为消费者体验设定了新的基准。满足不断提高的期望创造了新的市场机遇——但它也要求显著增加产能。代理智能可以帮助通过增强更好的记忆力、更快速的数据处理和在商业、供应链、面对客户的团队以及高管团队中提升推理能力来交付。然而，实现这一切取决于确保广泛接入、必要的技能开发以及每个人广泛参与。 尽管头条新闻关注的是通用人工智能（AGI）的遥远未来，但对零售商和品牌来说，最重要的转变已经到来：代理人工智能。这是一种超越回答问题，达到理解目标、制定计划并在广泛的人力和监督下通过应用程序采取行动来实现目标的人工智能。 聚焦于零售和快速消费品行业，本报告探讨了在2026年塑造商业的五大关键人工智能代理趋势。要释放这些趋势的价值，不仅仅是简单地采用新工具。它还要求领导者质疑旧有的假设，并推动适应这个新的人工智能代理时代的文化变革。 代理商是结合了高级AI模型的智能和访问工具的系统，以便它们可以在您的控制下代表您采取行动。 I/O，2025年5月 Sundar Pichai（谷歌首席执行官）主题演讲 2026年塑造零售和CPG行业的5个AI趋势 1代理每个员工 赋能个人实现峰值生产力 2代理商针对每个工作流程 以扎根的代理系统经营您的企业 3代理商为您服务 使顾客享受类似礼宾服务的愉悦体验 4安保代理 提升从警报到行动的安全水平 5规模代理商 提升技能的人才将成为企业价值增长的最终驱动力。 赋权个人对达到顶峰生产力 2026年最重大的商业转变，不仅仅是关于效率，而是一场根本性的、以员工为中心的转型。 这种新的代理模型旨在拓展每个个体的潜力，使他们成为创新和增长的引擎。 这种变化源于人机界面行为上的转变，从基于指令的计算（例如，分析电子表格，开发代码）转变为基于意图的计算。到2026年，员工将能够越来越多地表达期望的结果，而计算机——利用大型语言模型和代理——将决定如何实现它。 51% 零售和CPG行业的高管在通用人工智能使用机构中，在生产中有AI代理。1在广泛的应用场景中部署它们2 其中： 39%将其用于质量控制38%将它们用于供应链和物流32%用于数字欺诈防范 到2026年，人工智能代理将成为倍增器，使员工能够随时获取信息，从而在零售业的各个岗位做出更好、更快的决策。” 保罗·特普芬哈特 总经理，零售和消费领域，全球战略性行业，Google Cloud 一种新的综合工作模式 在这个新模型中，每一位员工——从初级分析师到高级副总裁——都成为代理人的人类主管。 什么是人工智能中的接地？ 这是将人工智能模型的响应锚定到一组特定、可验证的事实——即其“基准事实”的过程。对于一个企业而言，这个基准事实就是其自身的内部数据。 他们的主要工作不再是亲自执行每一项日常任务，而是组织和指挥一支专业AI代理团队以达到目标。这种模式不仅仅关乎委托，更重要的是提升。真正的力量在于为每位员工配备扎根于公司企业背景的代理——包括其内部系统、知识库、客户数据和过往工作，以提升他们工作的影响。 员工的核心理念转变为提供战略方向。他们新的职责包括： 委派日常或重复性的任务 确定哪些任务最适合代理人，并分配给相应的代理人。 设定目标 明确界定代理人的期望成果。 概述策略 运用他们的主观判断来指导代理，并做出人工智能无法做出最终细微的决策。 确认质量 作为质量、准确性和语调的最终检查点。 它如何工作十倍营销经理 市场经理的工作过去常常是一直在撰写帖子、收集数据和观察竞争对手的忙碌状态。到2026年，他们可以通过协调一套专门的AI代理系统来实现他们的目标，而不再需要亲自完成每一个任务。 通过让特工专注于特定任务，营销经理可以通过专注高影响力的品牌故事讲述和策略性活动开发，增加他们的产出。 市场营销经理的专业代理商系统 他们的新角色包括协调五位专业特工： 数据代理 创意代理 这个代理能够筛选数百万个结构化和非结构化数据点，从本地需求信号到竞争对手的定价，以发现市场趋势中的可操作模式。 市场营销经理向代理商提供营销策略和必要的文案，以便代理商可以生成用于社交媒体帖子配图和视频，并与市场营销经理分享。 报告代理 分析师代理 它的职责是全天候监测市场趋势、竞争对手公告和社交媒体情绪。每天早上，它会将一份关键洞见的单页报告发送到市场营销经理的收件箱。 此代理连接到公司的分析平台。在市场营销经理的指导和监督下，该代理每周提取和分析营销活动数据，并在每周五提供一份关键洞察的一页总结。 内容代理 给定新产品发布或活动详情，该代理将根据公司的品牌声音起草网站、电子邮件和社交媒体渠道的文案，然后与市场经理分享以供审阅。 数据提示 团队可以将数据代理用作情报放大器。 学习如何 维珍邮轮已在Gemini Enterprise上启动了一支50多个AI代理的舰队。例如，自从引入了“邮件艾莉”这一品牌的人工智能营销助手以来，营销团队在活动文案创作上的时间减少了大约40%，同时推动了7月份销售额同比增长28%。 准备好让你的团队增长10倍了吗？ 双子座企业使员工能够构建和管理他们自己的专业AI代理。 代理商针对每个工作流程 以扎根的代理系统经营您的企业 一个代理系统是一个数字化的生产线——一个由人类引导的、多步骤的工作流程，协调多个代理从头到尾运行一个业务流程。 2026年的真正价值始于增强个人和团队的能力，并通过使整个业务更智能、更高效地运行，实现24/7的规模增长。 零售和快消品高管表示，他们的组织已推出超过10个AI代理。3 人工智能代理将重新定义今天的商业工作流程。它们将承担复杂的、多步骤的过程，比如供应链管理。例如，当一名影响力人物或一个活动突然对某种产品产生需求时，Agent2Agent生态体系将帮助进行动态预测、生产、物流和库存协调。 保罗·特普芬哈特 总经理，零售和消费领域，全球战略性行业，Google Cloud 数字装配线：协调智能系统 数字装配线得以通过Agent2Agent（A2A）协议实现。 虽然LLM是这些代理的“大脑”，但它们有两个主要局限：它们的知识在训练时就被冻结，而且它们无法与外界互动以获取实时数据或执行操作。 该开放标准使得AI代理之间能够实现无缝集成和协调，即使它们来自不同的开发者、基于不同的框架或由不同的组织拥有，也能共同工作。 模型上下文协议（MCP）解决了这个问题。它为AI应用创建了一个标准化的双向连接，使得LLM可以轻松地连接到各种数据源和工具，例如托管数据库（例如Cloud SQL、Spanner）和数据平台（例如BigQuery）。 Salesforce正在与Google Cloud合作，利用新推出的Agent2Agent（A2A）开放协议创建跨平台运作的AI代理，这是构建开放、互操作企业基础的又一次飞跃。 数据提示 探索如何让您的数据团队将人工智能扎根于业务数据中。 开始吧 在接下来的几年里，我们将看到跨行业实施的Agent2Agent运营将实现显著增长。例如，来自媒体公司的AI代理可以连接到零售商的代理，展示在流媒体或广播内容中展示的特定产品的细节和定价。” 马塞尔·席尔瓦。 AI GTM & Sales LATAM, 谷歌云 它如何工作授权电商在行动 今天的主要支付系统都假定有人直接发起购买。 这为安全提出了一个根本性的挑战：当非人类实体（代理）在获得人类预先批准的情况下做出最终交易决策时，会发生什么？ 一个在新框架如谷歌代理支付协议（AP2）下由人类监督和引导发起支付的代理商打破了这一假设。这引发了对零售商和品牌方关于如何证明用户授权购买、商家如何确保代理商请求的准确性并非幻觉，以及在欺诈或履行问题时谁最终负责的关键问题。 例如，客户发现他们想要的冬季夹克在某一种颜色上缺货。然后他们可以告诉他们的代理人： 购买这款夹克，当它有黑色时。如果价格超过100美元，不要购买。 PayPal正通过采用行业领先协议，如谷歌的代理支付协议（AP2），打造具有代理属性的购物和商业体验，这是一个安全、开放、可扩展的解决方案，为未来代理商业的发展铺平道路。 代理商随后监控价格和可用性，并在人工预批准的情况下，一旦发现特定变体，立即执行安全购买，捕捉到本可能丢失的高意向销售。 尝试Vertex AI 开始吧 使顾客享受类似礼宾服务的愉悦体验 过去十年里，客户服务自动化意味着预先编程的聊天机器人回答简单问题并转移支持工单。 他们效率很高，但缺乏理解更细微和复杂问题的能力。 47%零售和CPG企业中，在生产中使用AI代理的 executives 报告称正在采用代理进行客户服务和体验。4 随着大型语言模型和人工智能之间的进步，2026年将提供更多有帮助的管家式代理。这些人工智能代理将通过记住偏好和过去对话来连接企业和客户，提供真正的个性化体验。 当前的呼叫中心自动化系统需要呼叫者通过脚本选项或预编程的聊天进行操作，通常要求他们反复说“客服！”才能联系到真人。代理人通过让客户讲话并提供上下文来允许更快捷、更自然的互动。在接下来1到3年内，回归语音交流将成为现实。 保罗·特普芬哈特 总经理，零售和消费领域，全球战略性行业，Google Cloud 大规模个性化 您的客户不再需要在每次对话中都证明自己的身份或重新解释他们的问题。 差异不仅仅在于AI，还在于数据。智能礼宾员能够成功，因为它基于您为特定客户选择的业务环境——从CRM中的购买历史到物流数据库中的包裹跟踪。 代理礼宾部 聊天机器人 请输入您的12位订单号码。 嗨，Elizaveta。我看到你打电话是关于你上周买的蓝色毛衣。我们的系统显示它已经送达。你是来开始退货还是换货的吗？ 家得宝开发了“魔法围裙”，这是一款全天候提供专家指导的人工智能代理，提供详细的操作说明、产品推荐和评论摘要，让家居改善变得更加简单。 它如何工作深刻而始终在线 的帮助 对于零售商来说，客户服务由其帮助性和对品牌形象的影响所定义。 尝试Gemini Enterprise以提升客户体验 开始吧 一个主动的礼宾部员工不会等待投诉。它会监控系统寻找触发信号，并利用实时数据解决现有问题，结合人性化的指导和监管，提供洞见并采取行动——将潜在问题转化为客户忠诚度的提升。 通过主动的客户服务建立信任。 想象一下这个场景：一位物流代理人在下午3点将一次配送标记为“失败”。与其等待愤怒的客户打电话，礼宾代理可以采取以下步骤： 检查后端并确认送货货车发生故障。 2访问物流系统，明天早上为第一个空档重新安排送货。 登录账单系统，并为不便之处申请了10美元的服务信用额度。 嗨，我们非常抱歉。由于车辆问题，您的包裹延误了。我们已为您账户增加了10美元的信用额度以补偿不便。我很乐意将送货时间重新安排在明天上午9点到11点之间。请回复“是”以确认新时间，或回复您希望的时间。 问题迅速得到解决。该代理被设计为在复杂或情绪化问题上执行“智能移交”，并提供全面总结