在零售行业中，从商品上架到售后闭环，每个环节都潜藏着效率与体验的双重挑战。为帮助零售企业更好地应对从商品运营到客户服务环节中的各类难题，亚马逊云科技生成式AI Agent Workflow融合AI模型Rufus的深度技术能力，为企业提供了“开箱即用”的智能化引擎。覆盖商品数字化、智能审核、流程自动化等多个场景，帮助客户将已有的模型能力与业务执行逻辑、外部系统集成，构建完整的零售Al业务流程。
2025年5月9日，《亚马逊云科技Rufus技术加速零售行业增长飞轮公开课》邀请到了亚马逊云科技消费行业解决方案专家王舟童，详细讲解了Rufus技术如何在亚马逊电商中赋能实现业绩增长，以及作为企业用户的复现方法。
重构人机交互的
智能导购中枢
Rufus是亚马逊电商平台上首个基于生成式AI的智能导购助手，其诞生源于亚马逊对零售行业痛点的深刻洞察。传统电商的搜索与推荐系统虽已成熟，但在精细化运营和个性化服务上仍存在显著局限。例如，美妆品类需根据肤质、肤色等维度精准推荐产品，服饰品类则需解决尺码换算等区域性差异问题。
Rufus通过整合品类导购知识与实时用户行为数据，构建了一个能够理解上下文、支持多轮对话的智能交互系统。在最新的生成式AI Agent Workflow V1.1.0版本中，Rufus带来了智能客服与智能导购两项新功能。
实现售前到售后的
智能化服务闭环
01
售前智能导购
产品推荐是Rufus的核心功能，涵盖多种类型，如场景类推荐、基于SKU的推荐、模糊类推荐等。
个性化推荐：当用户询问“预算500元的无线耳机推荐”时，AI Agent会实时分析商品库结合促销活动与用户画像生成TOP3推荐清单。
复杂比价与跨品类推荐：支持用户发送商品链接对比参数，或提出开放式需求(如“适合送男友的科技礼物”)，由系统自动生成跨品类推荐方案。
02
售后智能客服
除了推荐，Rufus还能进行静态知识问答，例如关于亚马逊退换货政策、商家退换货政策以及具体的产品知识。同时还能回答与订单或账号相关的问题，如订单物流等。
订单与物流动态管理：当用户发出请求，例如:“更改订单ST-9012配送时间”AI Agent会自动调用物流系统接口，结合配送状态实时反馈可操作选项。
多任务协同处理：当用户同时要求“修改支付方式并更换地址”时，AI Agent会通过规则引擎拆分任务，并行调用支付系统与仓储系统，确保事务原子性。
异常订单智能拦截：当用户申请“七天无理由退货”时，系统会自动检测商品类型(如虚拟商品不支持)，拦截无效请求并转接人工客服。
从模型训练到实时响应的
完整链路
Rufus的高效运行依赖于亚马逊云科技自研的技术架构，其核心优势体现在以下三个层面：
01
智能推理引擎
意图解析与查询计划生成：Rufus采用分层处理机制，首先通过自然语言理解（NLU）解析用户意图，再根据意图类型（如产品问询、订单查询）生成定制化查询计划。例如，针对“近期热门登山鞋”查询，系统会优先调取销量数据、产品特性（如防水性能）等关键信息。
多模态素材召回与生成：结合产品图片、详情页文本等多模态数据，Rufus通过向量检索技术召回相关素材，并利用生成式模型进行内容聚合与重组，最终输出自然流畅的回答。
02
高并发与稳定性保障
自研芯片与弹性架构：基于亚马逊云科技自研Amazon Inferentia和Amazon Trainium，Rufus可承载千万级日活用户的实时交互。在Prime Day等流量高峰期，系统通过自动扩缩容技术，将延迟控制在1秒以内，确保用户体验流畅。
模型优化策略：针对高并发场景，Rufus采用轻量化模型与分布式计算框架结合的方式，在保证响应速度的同时降低算力消耗。测试数据显示，其首字符响应时间仅需0.8秒，每秒可生成数百个字符。
03
动态测试与持续优化
工程标准化：内部开发管理架构，通过自动化测试确保每个提示词的合规性与有效性。例如，针对美妆品类推荐，系统会验证不同肤质、年龄段的推荐结果是否与用户实际点击行为匹配。
业务指标驱动迭代：以转化率提升为目标，Rufus内置了可观测性工具，实时监控用户对话轮次、跳转率等指标。数据显示，其推荐功能可使用户停留时长增加40%，客单价提升15%。
Rufus不仅是技术的突破，更是对零售本质的回归，通过消除信息不对称，让每个消费者都能获得最适合的选择。
如果您希望了解更多关于Rufus的详情或了解亚马逊云科技为零售企业提供的标准化Rufus落地方案内容，欢迎扫描下方二维码或点击“阅读原文”观看完整版直播回放。
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