距离今年双 11 还有不到一个月，各平台商家都加紧备战。我们从不同商家了解到，今年的新变化是，不少商家试图按照 AI" 指挥 "，打好这场全年最重要的硬仗。

产业带女鞋商家刘祥龙，是这类商家的缩影。

刘祥龙做了近十年电商，在杭州、无锡、常州等地经营 10 家店铺，每年全平台 GMV 接近 1 亿元。以往大促，他会根据过往经验制定打法、调度货源和人手。

但今年，他不仅希望听一听 AI 的建议，甚至希望得到具体的操作指南。这位女鞋电商老兵问千问办公：" 双 11 倒计时一个月了，我每一天应该做什么？"

刘祥龙如此信任 AI，原因是他已经与其相处了两个半月，知根知底。

从市场调研、开店、制图到测款、运营乃至小红书种草，千问办公服务于刘祥龙的整条经营链路。" 我把千问办公当成靠谱的电商运营合伙人，而不是单纯的 AI 工具。" 他说。

像刘祥龙这样，让 AI 逐渐 " 接手 " 日常运营和大促活动的商家正在增多，覆盖不同区域、行业和类目。

他们的共同做法是：把那些 AI 比人力更适合的工作，比如市场调研、营销策划、数据分析、报表制作等，交给 AI 去处理；把宝贵的人手抽调出来，用在产品技术研发、品牌塑造等更考验创造力的高价值工作上。

背后的逻辑是：通过调整人力资源的使用结构，提升整体经营成效。

在这一策略的推动下，双 11 这样的大促中，一些敢于尝试的商家让 AI 充当指挥中枢，是略显激进，却又合乎逻辑的打法。

激进之处在于，双 11 不容有失，决定了许多商家全年的成败，而 AI 属于 "X 变量 "，大多数商家还没有在大促试过水。

与此同时，AI 已经在编程、办公、内容创作等领域展现强大威力；将其用于电商、谋求增长，是 AI 大厂都在探索的事情，也是商家们的集体期待。

但商家自行摸索 " 电商 +AI"，并非易事。

商家都希望让 AI 走进业务，下沉到经营链路的每一个环节。

但他们往往会首先撞上数据割裂的难题——各大电商的商家管理系统各自为战，各类 SaaS 工具互相割裂，数据没有打通，AI 根本看不到商家生意的全貌，自然也就谈不上全面融入。

此外，商家能够接触到的 AI，主要是 AI 公司推出的通用 Agent，本身并没有针对电商场景进行专门训练和适配，看不懂电商生意背后的万千沟壑，也不懂每一个环节有哪些要点和暗礁，只能给出似是而非的 " 建议 "。

商家对 AI 翘首以盼，AI 却还没做好托举电商的准备。

只有破解了这两个难点，AI 才能有机会向" 电商新生产力工具 "更进一步，甚至彻底改变电商运营方式。

01

怎样捕捉并整合商家经营数据，是 AI 真正进入电商业务的第一道门槛。

多场景、多平台、多店铺经营，早已是商家经营的常态。每多一个渠道，商家就需要为之搭配一整套专属工具，进行商品管理、营销投放和经营分析。

久而久之，商家的经营数据越积越多，且散落在各个平台内部。虽然平台会提供商家工具箱，但跨平台数据互通一直是难题。商家必须 " 人肉 " 查看、梳理和综合分析不同渠道的数据，才能大概知道真实的经营情况。

中小网店还好说，无非是店主辛苦一些，或者雇几个专职人手；对于一些大商家而言，耗费大量时间和精力整理碎片化的数据，会造成不小的效率损失；再加上数据格式不一、统计口径差异、获取时延大等问题，商家往往没法真正看清生意全貌。

精品咖啡电商品牌 " 捌比特咖啡 "（8bitcafe），就曾遭遇这方面的挑战。

创始人阚欧礼告诉我们，公司目前已经覆盖十余个电商平台，去年营收约 3000 万元。过去，运营人员需要登录不同的电商后台，手动导出销售、流量和转化等数据，再进行清洗、汇总和对比。

这一过程不仅耗时，也很难持续细分到具体品类、商品和时间周期。更要命的是，等到报告整理出来，团队看到的往往已经是一段时间之前的经营结果。

这并不是商家买几个通用 Agent 账号就能解决的。

受限于产品设计和权限边界，通用 Agent 往往并不具备代替商家从不同平台抓取经营数据的能力，还是要靠商家手动导出。手里没有全面、准确、及时的经营数据，不仅让人类无可奈何，AI 的干活能力也会大打折扣。

其实，就算商家不惜成本，把全量数据喂给通用 Agent，效果恐怕也差强人意。

目前，在不断迭代的基础模型驱动下，主流 Agent 平台都或多或少具备了服务企业的能力，电商商家自然也包括在内。

比如，已经有不少商家学着用 AI 生成商品图、规划网店设计、制作营销物料、搜集竞品和行业信息，甚至分析经营数据、预判销量走势等。

但通用 Agent 并不懂电商。商家一旦追问更多细节，比如哪张图更容易爆，哪个文案更适合社交媒体，哪个竞品最值得追踪，哪个经营指标最需要改进等等，这些 Agent 就没了主意，甚至开始信口胡说。

原因在于，通用 Agent 并没有电商行业数据底座。遇到 " 超纲 " 问题时，它们没有可参考的知识库，只能基于存量语料 " 不懂装懂 "，给出似是而非、经不起推敲的答案。

此外，通用 Agent 游离于商家经营系统之外，看不到真实经营情况，只能按照商家的描述来给出一般性建议，许多时候是 " 外行指导内行 "。况且，不同商家状况差异巨大；即便同一类目，其需求和痛点也会天差地别，根本无法套用同一套答案。

02

尽管困难不少，但依然有不少商家逐渐摸索出了" 电商 +AI"这条路的走法。

以捌比特为例，公司十分注重数字化，很早就把大部分日常运营工作，比如审批、报表、财务等，放在了钉钉上；店铺经营则接入了淘宝生意参谋，以及聚水潭 ERP 这样的第三方 SaaS 工具，管理多平台经营。

虽然 IT 系统不少、数据并未在同一平台上，但大都和阿里电商生态有关。阚欧礼和团队顺理成章地选择了同属阿里旗下的千问办公，作为企业 Agent 基座。

千问办公也在朝着同一个方向前行。

它很早就上线了 "1688 商家助手 " 等多个面向卖家的专家套件。不久前，它还发布了 " 企业上下文 "，构筑企业级 Agent 的上下文基础设施，从底层解决跨平台数据割裂和 Agent 专业知识匮乏的难题。

捌比特等行动较快的商家，已经将千问办公的多种能力应用在日常运营。

以产品研发为例，捌比特身处的精品咖啡赛道，高度细分、变化很快，需要持续上新。以往，公司主要依赖创始人阚欧礼的经验、直觉，再加上身边朋友的反馈，尝试打造爆款。虽然取得了很大成功，但终归不太系统，也没有可沉淀的经验。

为此，阚欧礼和团队把淘宝生意参谋、淘宝桌面端 MCP 和自身行业经验结合起来，在千问办公平台搭建了一个内部选品调研 Skill" 精品咖啡选品调研大牛子 "。

借助这一 Skill，千问办公能够识别行业竞品和最新市场趋势，先从自家商品中找出 " 有搜索流量但转化偏低 " 的产品，再通过淘宝桌面端建立竞品池、补充头部商品详情页信息，随后分析各款商品的风味、命名、配方、产地、处理方式、价格、规格及跨季节表现，最终生成选品调研报告，为咖啡豆上新提供实时的市场依据。

在千问办公的指引下，团队利用上述 Skill 调整了新品 " 瑰夏夏 " 的冷萃配方，当季销量是过去同类产品的 10 倍。

" 一个人的经验再深，也只是他自己那个圈子的经验。" 阚欧礼说，" 过去做新品是我想卖什么，现在用 AI 先看市场上大家在往哪儿走，再决定我要不要跟着走。"

营销是商家日常经营的重中之重，也是千问办公的重点落地场景之一。

Sandy 是一位电商运营老兵，目前带领一支两人团队，独立运营两个自有品牌的天猫内衣旗舰店。每年 8 — 9 月，秋冬新品集中上新，两店合计约 200 款为主要运营盘子，需要大约 1 万张 " 种草图 "。

以往，设计师做完这些素材，大约需要 100 个工作日，前后持续四个月。当秋冬素材陆续制作完成时，销售旺季可能已经过半，商品上新和内容投放之间始终存在时间差。

为此，Sandy 和团队通过千问办公的连接器以及 " 技能 + 工作流 " 能力，调用第三方生图软件，由千问办公负责组织任务、传递指令并推动批量执行。

最终，原本需要四个月完成的秋冬素材准备，由此被压缩到 15 天左右，团队得以在旺季到来前完成主要内容储备。9 月份，店铺种草内容的曝光人数较 8 月增长约 20 倍。

在 Sandy 看来，千问办公带来的核心变化，并不是用 AI 简单替代设计师或运营人员，而是让两人团队第一次能够承载过去需要多人分工完成的工作。批量做图、后台取数和基础分析交给 AI 后，团队得以把时间重新投入到商品判断、视觉标准、投放策略和预算分配中。

" 变化不是 AI 会画图这么简单。AI 是手，我是脑。它一天能复制一千多遍，但什么叫好图、哪些场景该放大、哪些该停掉，是我教给它的。" 她说。

03

在众多商家和平台的共同驱动下，AI 在众多场景落地、起效，验证了 Agent 在电商经营中的潜力。但这只是刚刚迈出的第一步，商家尚有许多痛点亟待满足，特别是跨平台 Agent。

千问办公正在尝试给出答案。

10 月 14 日，千问办公发布针对电商行业的 AI 生产力工具——千问办公电商版，助力商家进行 AI 生产力和运营方式升级。

据发布会现场介绍，除生成营销素材、数据分析等通用 AI 功能外，千问办公电商版推出" 跨平台经营看板 "" 趋势洞察及卖点分析 "" 爆款素材批量生成 "" 跨平台 ROI 智能优化 "等专业功能，帮助商家用 AI 管理跨平台、多店铺、全流程的生意。

其中，跨平台经营相关的能力尤为引人关注。

以往，多平台经营的商家需要逐个登录后台、下载报表再人工核对。现在，商家用千问办公的 " 跨平台经营看板 " 就可以在一个工作台上，管理多平台、多店铺、全渠道的生意。

例如，商家输入 " 今年双 11 营收目标 500 万元，结合去年大促和最近 30 天经营表现，制定商品、投放和直播方案，并在活动期间每天更新进度。"

千问办公就会生成作战台，每天上午 9 点更新各店铺的销售、库存和广告消耗，运营人员可以随时看到目标完成多少、哪些店铺进度落后、下一场活动要提前准备什么。

此外，" 跨平台 ROI 智能优化 " 可以动态跟踪多平台投放计划，结合经营目标和定时任务，诊断异常并给出优化建议。

不难看出，千问办公电商版出身阿里，却又不局限于阿里内部。它更希望成为高度开放、兼容全行业的 Agent。

正如千问办公 CEO 陈宇森所言，千问办公电商版的定位，是一款独立第三方电商 Agent，面向市面上所有电商平台和商家开放，所有平台的商家工具、行业软件都可以接入。

与深度融合电商知识相比，这种开放性难度更高，需要更大的决心和勇气，但也能够给商家带来更大收益。

我们了解到，千问办公已接入生意参谋、有赞、千牛、阿里妈妈万相台、FastMoss、LinkFox 等业内主流商家经营和管理工具，未来将持续向全行业生态开放，接入更多商家工具、行业软件。

千问办公方面表示，未来将在商品管理、营销素材、营销渠道、流量投放、客服售后、供应链等环节，持续打磨各项 AI 功能，致力于成为最懂电商行业的 Agent 产品。

另一个值得关注的信息是，知情人士透露，千问办公电商版未来还将推出主动经营能力。

具体而言，Agent 将主动发现库存、投放、转化、售后等环节的异常，说明影响和判断依据，并按授权协助处理，从 " 被动响应 " 走向 " 主动干活 "。

这种 " 主动找活 " 的 Agent 能力，已经在 C 端落地——全球爆火的 Muse 等个人智能体，就是围绕这一能力而构筑。

如今，千问办公电商版正在谋求将其推向 B 端商家。

届时，商家与 Agent 的关系将再度转变：从最早的工具，到后来的 " 助手 "，再到未来的 " 主理人 "。AI 依然听命于人类，但更加主动、更会思考、更有智能。

这一关系的演进过程，也是 AI 作为生产力工具的进化过程。千问办公电商版初出茅庐，就显露了改写过去 20 年电商运营方式的潜力和决心。商家们问计于 AI、让 Agent 代劳的时代，已经开始徐徐揭幕。