基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)探索

摘要：針對(duì)大模型與生成式AI技術(shù)問題，教師從AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室功能設(shè)計(jì)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent技術(shù)形態(tài)、多協(xié)作AI-Agent實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目生成等方面，進(jìn)行基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)的研究，運(yùn)用模擬真實(shí)電子商務(wù)環(huán)境、實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目生成、理論連接實(shí)踐等方法，搭建一個(gè)教學(xué)實(shí)踐和研究的平臺(tái)，推動(dòng)電子商務(wù)技術(shù)創(chuàng)新和電子商務(wù)專業(yè)人才培養(yǎng)。關(guān)鍵詞：企業(yè)經(jīng)營(yíng)；大模型；AI-Agent；電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室在數(shù)字化時(shí)代和人工智能大模型高速發(fā)展的今天，電子商務(wù)已成為全球企業(yè)商業(yè)活動(dòng)的重要組成部分。隨著生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，簡(jiǎn)稱AIGC）技術(shù)的不斷發(fā)展和電子商務(wù)模式的不斷創(chuàng)新，人工智能大模型為企業(yè)商業(yè)經(jīng)營(yíng)提供了前所未有的機(jī)遇，但同時(shí)也迎來了挑戰(zhàn)?；谄髽I(yè)經(jīng)營(yíng)大語言模型（LargelanguageModel，LLM）的人工智能代理（ArtificialIntelligenceAgent，簡(jiǎn)稱AI-Agent）在電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的建立，旨在通過模擬真實(shí)的電子商務(wù)環(huán)境，為研究人員和在校學(xué)生提供一個(gè)實(shí)踐與研究的平臺(tái)，讓他們能夠在一個(gè)安全、可控的平臺(tái)上實(shí)踐電子商務(wù)理論和技術(shù)應(yīng)用。在大模型與AI-Agent應(yīng)用研究中，李戈等［1］針對(duì)基于大模型和人機(jī)協(xié)同軟件開發(fā)與演化工具的探索，提出模型生成的預(yù)測(cè)性內(nèi)容開發(fā)與演化高質(zhì)量?jī)?nèi)容方案；趙莉等［2］針對(duì)基于多Agent技術(shù)的云計(jì)算任務(wù)分解方法的研究，提出采用模糊聚類方法對(duì)云計(jì)算任務(wù)進(jìn)行聚類處理解決方案。此外，實(shí)驗(yàn)室也為企業(yè)提供了一個(gè)測(cè)試新商業(yè)模式和技術(shù)的場(chǎng)所，幫助企業(yè)在真實(shí)市場(chǎng)中做出更加明智的決策。電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室是一個(gè)集成了最新人工智能技術(shù)的虛擬運(yùn)行與真實(shí)數(shù)據(jù)的平臺(tái)，它利用大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)全面的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)，劉尚麟等［3］針對(duì)協(xié)作自主AI-Agent系統(tǒng)及工業(yè)系統(tǒng)的研究，提出ChatGPT系列大模型制定自然語言輸入句型規(guī)范、LLM協(xié)作系統(tǒng)提升語言模型能力水平方法。在電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室中，AI-Agent作為核心組件，模擬真實(shí)世界中的電子商務(wù)參與者，包括消費(fèi)者、供應(yīng)商、市場(chǎng)分析師和企業(yè)決策者等。模擬消費(fèi)者的購(gòu)買行為，包括搜索、比較、購(gòu)買和反饋等過程，為實(shí)驗(yàn)室提供關(guān)于消費(fèi)者行為的深入洞察，支振鋒［4］針對(duì)生成式人工智能大模型的信息內(nèi)容治理的研究，提出改變網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容生態(tài)、抗擊劣質(zhì)信息、初始信源被污染和沖擊社會(huì)倫理等信息內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)方法。分析大量的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，為企業(yè)提供戰(zhàn)略規(guī)劃和產(chǎn)品定位的建議，陸偉等［5］針對(duì)以ChatGPT為代表的大模型對(duì)信息資源管理的研究，提出ChatGPT大模型通過范式轉(zhuǎn)換、治理變革、信息加工、薈萃、整合和生成能力信息資源管理方法。優(yōu)化供應(yīng)鏈流程、追本溯源，確保供應(yīng)鏈的高效運(yùn)作，壽步［6］針對(duì)人工智能領(lǐng)域倫理主體agent（行為體）的追本溯源的研究，提出循名責(zé)實(shí)的線索、預(yù)留溯源空間方法。利用用戶行為數(shù)據(jù)，提供個(gè)性化的匹配產(chǎn)品推薦，提高轉(zhuǎn)化率和顧客滿意度，梁崢等［7］針對(duì)預(yù)訓(xùn)練語言模型實(shí)體匹配的可解釋性的研究，提出預(yù)訓(xùn)練語言實(shí)體匹配模型的屬性序反事實(shí)、屬性關(guān)聯(lián)理解等解決方法；識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，如欺詐行為、數(shù)據(jù)泄露等，并確保企業(yè)的電子商務(wù)活動(dòng)符合相關(guān)法律法規(guī)；輔助企業(yè)管理層進(jìn)行復(fù)雜的決策分析，提供基于數(shù)據(jù)的決策支持。同時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室為學(xué)校提供了多模態(tài)創(chuàng)新性教育方向，盧宇等［8］針對(duì)多模態(tài)大模型的教育應(yīng)用的研究，提出通過下游任務(wù)適配形成三類多模態(tài)教育大模型的教學(xué)資源自動(dòng)生成、人機(jī)協(xié)同過程支持與教師教學(xué)智能輔助方法。一、基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室架構(gòu)基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室架構(gòu)可以設(shè)計(jì)為一個(gè)綜合性的模擬環(huán)境，旨在通過模擬電子商務(wù)的各個(gè)方面，提供一個(gè)教學(xué)實(shí)踐和研究的平臺(tái)。AI-Agent連接著企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，以真實(shí)的本地?cái)?shù)據(jù)源為根本，以生成式人工智能大模型為外部泛在接入組件，擁有龐大數(shù)據(jù)量與計(jì)算能力。AI-Agent作為人工智能代理接入企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，從根本上提取、適配大模型數(shù)據(jù)與計(jì)算資源。電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室在大模型AI-Agent作用下上升為一個(gè)類腦型數(shù)據(jù)平臺(tái)，集成了感知企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)條目信息，使決策和執(zhí)行動(dòng)作智能體不脫離企業(yè)經(jīng)營(yíng)本體，使其不但具備獨(dú)立思考、調(diào)用工具的實(shí)驗(yàn)分析能力，而且實(shí)驗(yàn)室上升為研究人員和在校學(xué)生的“智能體”和“智能業(yè)務(wù)助理”。電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室架構(gòu)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)、AI大模型、實(shí)驗(yàn)?zāi)K、實(shí)驗(yàn)分析等四個(gè)層次（如圖1所示）。在大模型AI-Agent的驅(qū)動(dòng)下，電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室使用自然語言交互方式高效地執(zhí)行、處理專業(yè)的電子商務(wù)工作任務(wù)，使研究人員和在校學(xué)生獲取更新、更符合邏輯的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)室分四層架構(gòu)，經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)層位于IaaS（InfrastructureasaService，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）中，AI大模型層屬于IaaS和PaaS（PlatformasaService，平臺(tái)即服務(wù)）中間層，實(shí)驗(yàn)?zāi)K層、實(shí)驗(yàn)分析層屬于PaaS表現(xiàn)層。四個(gè)層次是在大語言模型作用下依靠AI-Agent能力支撐的一個(gè)架構(gòu)，AI-Agent是釋放LLM潛能的關(guān)鍵，通過AI-Agent與企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)鏈接數(shù)據(jù)源進(jìn)行構(gòu)建新型環(huán)境交互，電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)?zāi)K信息做出感知計(jì)算和行動(dòng)。1.經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)層：屬于整個(gè)電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)源的本體與根本。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)層，包含市場(chǎng)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)、商品分析數(shù)據(jù)等，以及多模態(tài)輸入和環(huán)境感知信息，使AI-Agent能夠處理的文本、圖像、聲音等有源可溯。經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)層包含核心數(shù)據(jù)控制能力、規(guī)劃能力、記憶模塊、工具接口等組件，各組件對(duì)接于AI大模型。2.AI大模型層：屬于電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的外部數(shù)據(jù)接入層，借助大模型實(shí)現(xiàn)AI-Agent數(shù)據(jù)融合與處理。AI大模型包括自然語言交互和LLM內(nèi)容生成兩個(gè)部分，提供智能業(yè)務(wù)助理、智能實(shí)體決策、生成創(chuàng)意內(nèi)容和Prompt（AI模型提示詞）實(shí)現(xiàn)等。3.實(shí)驗(yàn)?zāi)K層：屬于電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室本地連接大模型的計(jì)算模塊，具備計(jì)算與儲(chǔ)存功能。實(shí)驗(yàn)?zāi)K包括LLMAgent能力的模型驅(qū)動(dòng)、主動(dòng)規(guī)劃、類腦記憶和函數(shù)調(diào)用等四種功能，以及LLMAIAgent和感知（Perception）、控制（Brain）和行動(dòng)（Action）三個(gè)控制端部分。實(shí)驗(yàn)?zāi)K層負(fù)責(zé)處理自然語言指令，進(jìn)行決策和規(guī)劃，使AI-Agent能夠根據(jù)目標(biāo)制訂和執(zhí)行計(jì)劃；儲(chǔ)存代理歷史操作和經(jīng)驗(yàn)，用于提升決策質(zhì)量；允許AI-Agent調(diào)用外部工具和API，擴(kuò)展其功能。4.實(shí)驗(yàn)分析層：屬于電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的輸出部分，面向終端用戶輸出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)分析包括企業(yè)經(jīng)營(yíng)網(wǎng)店轉(zhuǎn)化率、客戶習(xí)慣、購(gòu)買行為、銷售業(yè)績(jī)分析、經(jīng)營(yíng)環(huán)境分析、運(yùn)營(yíng)活動(dòng)分析等。實(shí)驗(yàn)分析層抽絲剝繭文本輸出、工具使用和執(zhí)行行動(dòng)等組件，各組件的功能分別是生成響應(yīng)和報(bào)告；使AI-Agent能夠使用各種在線工具和數(shù)據(jù)庫(kù)來執(zhí)行任務(wù)；虛擬環(huán)境中執(zhí)行物理行動(dòng)，如產(chǎn)品上架、價(jià)格調(diào)整等。二、電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent設(shè)計(jì)（一）企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent技術(shù)實(shí)施電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室區(qū)別于傳統(tǒng)的硬件實(shí)體實(shí)驗(yàn)室，是一個(gè)構(gòu)建于企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的平臺(tái)，對(duì)接于人工智能大模型，通過AI-Agent核心技術(shù)的計(jì)算能力、規(guī)劃能力、記憶能力和使用工具能力，形成能夠擬人化實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室各項(xiàng)功能的、本地硬件系統(tǒng)和遠(yuǎn)程模型交互的新一代生成式人工智能電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室。該實(shí)驗(yàn)室的源頭是本地硬件計(jì)算系統(tǒng)和企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，接入的是生成式人工智能大語言模型，核心是AI-Agent智能實(shí)體，電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室承載著用戶輸入與計(jì)算結(jié)果的輸出。AI-Agent在整個(gè)電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)生成過程中，扮演著擬人的角色，有著豐富的記憶和邏輯分析能力，能夠把用戶輸入的實(shí)驗(yàn)需求進(jìn)行任務(wù)拆解、問題分析并最終得出用戶需要什么樣的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。擬人、類腦的AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室在技術(shù)實(shí)施過程中分為大模型輸入、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察、多模態(tài)內(nèi)容生成、電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)輸出等多個(gè)步驟（如圖2所示）。上述企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了“AI大模型+Agent插件+執(zhí)行流程+實(shí)驗(yàn)思維鏈”，AI-Agent交互是一個(gè)環(huán)形核心，不斷在每一個(gè)步驟中干預(yù)、思考實(shí)驗(yàn)需求。技術(shù)實(shí)施分四步進(jìn)行。第一步：AI大模型輸入。大語言模型連接著企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過AI-Agent解析組件對(duì)實(shí)驗(yàn)室用戶輸入進(jìn)行內(nèi)容理解、行為識(shí)別、數(shù)據(jù)初步推薦，以及對(duì)前部分計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷抽取并進(jìn)行迭代重構(gòu)。第二步：AI-Agent數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察。通過AI-Agent自然語言理解能力，扮演擬人角色處理和回應(yīng)實(shí)驗(yàn)室用戶輸入的自然語言指令序列，對(duì)接企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)透析、類腦式理解并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，推進(jìn)多模態(tài)內(nèi)容生成。第三步：AI-Agent多模態(tài)內(nèi)容生成。在該進(jìn)程中，實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)重構(gòu)，多模態(tài)數(shù)據(jù)生成文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型，提供電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)決策、數(shù)據(jù)決策信息，對(duì)已有記憶的案例進(jìn)行比對(duì)與分析，并進(jìn)一步調(diào)用知識(shí)庫(kù)、法律法規(guī)庫(kù)進(jìn)行生成式內(nèi)容的合規(guī)性審計(jì)。第四步：AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)輸出。該進(jìn)程體現(xiàn)了AI-Agent行使意志、做出選擇和采取行動(dòng)的能力，從用戶需求輸入到AI大模型，到最后的多模態(tài)內(nèi)容生成，擬人化思考和計(jì)算使電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)輸出用戶需要的生成式實(shí)驗(yàn)例程、生成式實(shí)驗(yàn)報(bào)告和生成式實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。（二）AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室功能設(shè)計(jì)基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的功能圍繞電子商務(wù)交互業(yè)務(wù)模式進(jìn)行分層式設(shè)計(jì)，包含IaaS、PaaS兩個(gè)部分組成。PaaS主要功能分為仿真分析、決策支持、機(jī)器學(xué)習(xí)、合規(guī)檢查、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)迭代、實(shí)驗(yàn)交互等八個(gè)，最終電子商務(wù)業(yè)務(wù)交互通過實(shí)驗(yàn)交互作為總輸出，而且電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)端作為總輸入，外部接入的是IaaS。（該電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的關(guān)鍵功能設(shè)計(jì)如下頁(yè)圖3所示）IaaS部分是電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室服務(wù)器集群連接外部接入設(shè)施與組件，以企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ)設(shè)施，通過網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型、企業(yè)經(jīng)營(yíng)模型組件接入而提供的一種數(shù)據(jù)接入方式，以云計(jì)算、區(qū)塊鏈、元宇宙等泛在服務(wù)模式接入，使電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的功能、計(jì)算能力、服務(wù)能力和數(shù)據(jù)能力得以無限擴(kuò)展。同時(shí)，IaaS相應(yīng)的服務(wù)器平臺(tái)或者實(shí)驗(yàn)開發(fā)環(huán)境作為服務(wù)進(jìn)行提供就成了PaaS，位于AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室功能設(shè)計(jì)中的頂端。PaaS部分是AI-Agent電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室功能設(shè)計(jì)中的具體功能集中體現(xiàn)，分為兩個(gè)部分設(shè)計(jì)：一是電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)內(nèi)部輸入，連接的是AI-Agent組件，包含實(shí)驗(yàn)需求模型和實(shí)驗(yàn)分析模型，把控著實(shí)驗(yàn)者的實(shí)驗(yàn)需求輸入、實(shí)驗(yàn)結(jié)果的輸出，負(fù)責(zé)與前端IaaS部分接入部分通訊與數(shù)據(jù)獲取。二是實(shí)驗(yàn)室的八個(gè)功能模塊，每個(gè)功能模塊下設(shè)至少兩個(gè)子模塊，包含仿真分析（動(dòng)態(tài)市場(chǎng)、多維報(bào)表）、決策支持（經(jīng)營(yíng)決策、決策模型）、機(jī)器學(xué)習(xí)（模式識(shí)別、實(shí)驗(yàn)分類）、合規(guī)檢查（風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、合規(guī)審計(jì)）、數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)）、內(nèi)容生成（實(shí)驗(yàn)報(bào)告、圖像視頻）、數(shù)據(jù)迭代（內(nèi)容重構(gòu)、邏輯重構(gòu)）、實(shí)驗(yàn)交互（實(shí)驗(yàn)輸出、實(shí)驗(yàn)管理）。八個(gè)功能模塊負(fù)責(zé)電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室的業(yè)務(wù)功能，通過AI-Agent組件連接IaaS，實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)個(gè)性化產(chǎn)品推薦、智能客戶服務(wù)代理、電子商務(wù)內(nèi)容生成等。（三）多模協(xié)作AI-Agent實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目生成多模協(xié)作AI-Agent實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目生成主要是實(shí)驗(yàn)室的內(nèi)生能力體現(xiàn)部分，電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室以智能化的方式設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，通過企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的市場(chǎng)環(huán)境，包括消費(fèi)者行為、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手策略、市場(chǎng)趨勢(shì)等，提供工具進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分、目標(biāo)市場(chǎng)選擇和定位分析。實(shí)驗(yàn)室具備決策支持功能，通過機(jī)器交互式學(xué)習(xí)扮演不同角色進(jìn)行決策實(shí)踐，如CEO、市場(chǎng)經(jīng)理、供應(yīng)鏈經(jīng)理等。實(shí)驗(yàn)室最終要達(dá)到的目標(biāo)是AI-Agent多模態(tài)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目生成，使電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)成為一個(gè)擬人的自動(dòng)化平臺(tái)，其代表性多模協(xié)作AI-Agent實(shí)驗(yàn)部分項(xiàng)目如表1所示。這些實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目不僅能夠推動(dòng)電子商務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新，而且能夠?yàn)閷W(xué)生和專業(yè)研究人員提供寶貴的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，幫助他們更好地理解和應(yīng)用人工智能生成技術(shù)。同時(shí)，電子商務(wù)實(shí)驗(yàn)室以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)洞察、圖形化方式呈現(xiàn)給實(shí)驗(yàn)者，提供高級(jí)數(shù)據(jù)分析工具，如數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)模型等，通過圖表和圖形直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。三、實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ头抡娴湫桶咐P者以國(guó)內(nèi)某上市物流企業(yè)電子商務(wù)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)效率數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)為例，進(jìn)行2019—2023年經(jīng)營(yíng)效率變化情況仿真分析。該企業(yè)物流電子商務(wù)平臺(tái)進(jìn)行了AI-Agent技術(shù)開發(fā)，整合了某商業(yè)大模型，并接入了另外一家商業(yè)模型組件，從數(shù)據(jù)來源上符合生成式人工智能的要求。該地企業(yè)物流電子商務(wù)數(shù)據(jù)存量少，局限于本平臺(tái)難以形成外部對(duì)比，特別對(duì)純技術(shù)效率、規(guī)模效率難以橫向?qū)Ρ鹊热秉c(diǎn)，為此筆者設(shè)計(jì)了基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的數(shù)據(jù)分析模型。外部接入：某商業(yè)集成了GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）大模型，整合GPT-3的幾十億個(gè)參數(shù)的部分應(yīng)用；并接入另一家GAN（GenerativeAdversarialNetwork）生成式AI大模型商業(yè)組件。實(shí)驗(yàn)輸入：依托本地物流企業(yè)電子商務(wù)平臺(tái)開發(fā)的AI-Agent應(yīng)用模型，按實(shí)驗(yàn)要求輸入2019—2023年的“綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率”三類電子商務(wù)效率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。實(shí)驗(yàn)輸出：綜合效率的平均數(shù)據(jù)和TE物流節(jié)點(diǎn)數(shù)、純技術(shù)效率的平均數(shù)據(jù)和PTE物流節(jié)點(diǎn)、規(guī)模效率的平均數(shù)據(jù)和SE物流節(jié)點(diǎn)，從中分析出經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)和管理水平。實(shí)驗(yàn)計(jì)算模型運(yùn)用AI-Agent，明確投入和產(chǎn)出指標(biāo)，以及確定樣本后，為基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent的運(yùn)行結(jié)果，得到2019—2023年國(guó)內(nèi)物流類上市公司電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)效率（包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率）變化情況（如表2所示）。從表2可以看出，近幾年國(guó)內(nèi)物流公司的綜合效率TE=1的物流節(jié)點(diǎn)數(shù)量呈N形趨勢(shì)，N形曲線從2019年的5.11突破性上升到2020最高點(diǎn)9.23，又于2022年回落至次低點(diǎn)6.13，2023又突然高速提升到9.06，同時(shí)存在斷崖式與躍升式發(fā)展?fàn)顟B(tài)，與技術(shù)效率、規(guī)模效率發(fā)展水平不協(xié)調(diào)，表明物流公司經(jīng)營(yíng)管理水平有待提升。純技術(shù)效率PTE=1都在0.90—0.91之間微小變化間發(fā)展，雖有2023年減少至0.90，但綜合效率與規(guī)模效率因素調(diào)節(jié)而上升發(fā)展，總體評(píng)價(jià)各物流節(jié)點(diǎn)的技術(shù)投入屬于平衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)。規(guī)模效率SE=1的物流節(jié)點(diǎn)數(shù)量趨勢(shì)與綜合效率基本相同發(fā)展，在2022年SE=0.82達(dá)到最大，其他年份在這個(gè)范圍內(nèi)較小幅度地波動(dòng)，說明各物流節(jié)點(diǎn)要根據(jù)自身實(shí)際情況適時(shí)調(diào)整好投入與產(chǎn)出的關(guān)系，同時(shí)要關(guān)注與技術(shù)投入平衡發(fā)展，做到合理生產(chǎn)的同時(shí)提高經(jīng)濟(jì)規(guī)模效率（物流電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)效率變化走勢(shì)如圖4所示）。某上市物流企業(yè)電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)效率數(shù)據(jù)分析具備企業(yè)經(jīng)營(yíng)大模型AI-Agent自動(dòng)生成圖表和數(shù)據(jù)分析功能，其中AI-Agent的擬人功能輔助分析主要有三個(gè)步驟。第一步，通過本地電子商務(wù)平臺(tái)接入大模型及AI-Agent組件，