亚马逊云科技（AWS）正式推出 Agentic Shopping Assistant，将支撑亚马逊 Alexa 购物功能的核心技术打包为一套标准化解决方案。官方表示，零售商可在约 60 天内完成该方案的部署，快速构建专属的 AI 购物助手。

Kate Spade 成为首家落地该方案的零售商。4 月 13 日，Tapestry 集团（Kate Spade、Coach 和 Stuart Weitzman 母公司）在其官网上线了 "AI 礼品管家 "。该工具基于 Anthropic 的 Haiku 4.5 模型，通过 Amazon Bedrock 运行，能够通过与顾客对话了解场合、对象及风格偏好，从而提供精准的商品推荐。Tapestry 称这是首个基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建并具备生产就绪能力的零售 AI 助手。

复用亚马逊验证过的技术架构

AWS 此举的商业逻辑清晰且直接：亚马逊自身的 AI 购物助手已将 Rufus 聊天机器人与 Alexa+ 合并为统一的 Alexa for Shopping 体验。数据显示，该服务去年覆盖了超过 3 亿名顾客，带来 120 亿美元的增量销售额，且对话式购物的转化率达到传统关键词搜索的 3.5 倍。

如今，AWS 将这些经过数十亿次购物交互验证的系统经验开放给第三方零售商。该解决方案整合了架构指导、入门代码以及 AWS 生成式 AI 创新中心的实操支持。每次部署均针对特定零售商的目录、客户群及品牌语调进行定制，零售商需提供产品数据和业务规则，而 AWS 则提供基于 Amazon Bedrock、AgentCore 和 OpenSearch 的技术底座。

Tapestry 首席信息官兼数字官 Yang Lu 指出，AWS 提供了基础 " 配方 "，但定制化部分由该公司自行开发以满足消费者需求。在面向公众之前，Tapestry 团队进行了约两个半月的严格测试。

争夺 AI 商务基础设施控制权

此次发布正值全球科技巨头争夺 AI 驱动商务基础设施层控制权的关键节点。Stripe 推出了 Agentic Commerce Suite，定位为 AI 代理的支付通道；OpenAI 与 Stripe 合作在 ChatGPT 中引入即时结账功能；Google 则宣布推出 Universal Cart，整合 Search、Gemini 和 YouTube 的 AI 购物功能。

与竞争对手构建消费者与商家之间的 " 中介层 " 不同，AWS 的策略是向零售商出售构建自身 AI 购物存在的工具。其核心主张在于，零售商应牢牢掌握客户关系，避免将其让渡给可能缺乏品牌理解力的通用 AI 平台。对于专业零售商而言，其对产品和客户偏好的深刻理解是通用助理无法复制的资产，AWS ASA 旨在赋能零售商利用这些知识采取行动。

竞合关系下的商业博弈

尽管 60 天的部署周期极具挑战性，但在 AWS 生成式 AI 创新中心及系统集成商合作伙伴的支持下，这一目标具备可行性。作为参考，亚马逊内部开发该技术耗时数年，而打包后的方案大幅压缩了时间线，但仍要求零售商投入资源进行集成与测试。

亚马逊在此交易中处于双重受益地位。一方面，AWS 在 2026 年第一季度实现收入 376 亿美元，同比增长 28%，创下三年多来最快增速；另一方面，每个部署 ASA 的零售商都在使用 Bedrock、AgentCore 等服务，直接带动 AWS 生态收入。此外，亚马逊已向 Anthropic 投资高达 250 亿美元，Bedrock 是企业访问 Claude 模型的主要渠道，零售商的推理支出将进一步巩固这一投资回报。

然而，信任问题仍是最大障碍。亚马逊既是全球最大的在线零售商，又是向竞争对手出售 AI 工具的云提供商。这种 " 既当裁判又当运动员 " 的角色比单纯托管服务器更为敏感。尽管如此，面对 ChatGPT 和 Google Universal Cart 等 AI 中介的迫近威胁，以及独立构建系统的高昂成本，包括 Tapestry 在内的零售商似乎愿意接受这种权衡，以尽快建立具备品牌主导权的 AI 购物能力。

【来源：星途科讯】