Amazon AgentCore 电商AI搜索实战：智能体架构降本34%案例解析

Monus AI：专注消费决策的AI搜索应用

Monus AI 是南京阿尔特科技推出的一款聚焦消费决策场景的AI搜索产品，在垂直搜索工具领域表现突出。产品的核心能力涵盖规格级比价、虚假软广识别、商品对比以及智能对话四大模块，目标是在用户购物决策前提供高效且可信赖的信息支持。

该产品构建了6大智能体体系并整合返利机制，帮助用户在消费过程中既能省钱也能获得收益。无论用户搜索”程序员AI开发电脑”这类复杂需求，还是查询”Pampers湿纸巾最低价”这样的具体商品，系统始终围绕”信任+效率”两个核心维度重塑消费搜索体验。这种设计理念使得 Monus AI 在电商AI搜索领域形成了差异化竞争优势。

Amazon Bedrock AgentCore 技术概览

Amazon Bedrock AgentCore 是一套专为 Agent 工作负载设计的基础设施服务，提供增强 Agent 功能的工具集以及适用于生产部署的基础组件。AgentCore 的各项服务既可以组合使用，也支持独立调用，为开发者提供了极高的灵活性。

在框架兼容性方面，AgentCore 支持多种主流 Agent 框架，包括 CrewAI、LangGraph、LlamaIndex 以及 Strands Agents 等。同时，该服务与 Amazon Bedrock 提供的多种基础模型无缝集成，开发团队可以根据具体场景选择最适合的模型组合。AgentCore 的核心价值在于消除构建专用 Agent 基础设施时的重复性工作，显著加速 Agent 从研发阶段进入生产环境的周期。

电商AI搜索面临的核心挑战

在电商AI搜索领域，用户端和系统端同时面临多重技术与业务挑战，其中需求表达与商品匹配之间的断层尤为突出。

用户购买决策时期的精准识别

用户在购物过程中会经历不同的决策阶段，各阶段的需求和关注点存在显著差异。系统需要准确理解多模态输入（文字、语音、图片）并判断用户当前所处的决策时期。处于需求萌芽期的用户更需要全面的产品指导和背景信息，帮助其形成初步的购买意向；而进入决策后期的用户则更关注优惠促销力度和售后保障条款。对这些阶段的精准识别是实现针对性服务和优化用户体验的前提条件。

跨平台商品规格的同义异名问题

不同电商平台的商品信息相互孤立，用户往往需要在多个平台之间反复切换以对比价格和评价。更棘手的是，各平台采用各自独特的商品规格命名规则，导致”同义不同名”现象普遍存在。例如，同一款手机的存储规格在不同平台可能被标注为”256G”、”256GB”或”256GB版”。这种命名差异严重阻碍了规格级颗粒度的实时比价和精准匹配，给系统的数据处理带来极大挑战。此外，虚假软广和冗余信息的干扰也使得用户筛选有效信息的过程耗时且低效。

用户画像与商品推理的匹配度不足

传统推荐系统主要依赖用户的行为数据进行相似商品推荐，其泛化能力和关联推理能力相对有限，难以有效捕获用户日常生活中的跨品类兴趣和潜在需求。这导致推荐结果同质化严重，无法实现用户需求的深度理解和精准满足，最终影响用户满意度和转化率。

针对上述挑战，电商AI搜索系统需要具备精准的决策期识别能力，高效处理跨平台异构商品数据，并强化用户画像与商品之间的智能推理匹配能力，才能提供真正个性化、连贯且高效的消费决策支持。

基于 AgentCore 的六级智能体架构设计

Monus AI 采用自研的多模态融合输入技术，可同时高效处理文字、语音、图片三种类型的用户输入，突破传统搜索的输入形式局限。更具创新性的是，系统引入消费决策时期判断机制，通过深度学习模型分析用户输入的语义特征与情感倾向，能够准确识别用户当前处于需求萌芽、信息收集还是购买决策阶段。该判断机制的匹配度达到 94%，为后续精准服务奠定了坚实基础。

第一级：决策洞察智能体体系

深度结合 AgentCore Memory 基于 UserPreferenceMemory 策略存储的用户偏好数据，实时分析用户搜索请求的复杂度，同时判断用户决策的紧迫性，为后续处理流程设定优先级。这一层级的核心价值在于理解用户意图的深层含义，而非仅仅处理表面的关键词匹配。

第二级：智能匹配智能体体系

基于用户历史购物偏好、浏览记录等数据，动态调整商品与搜索内容的匹配权重，确保优先呈现与用户需求高度契合的信息。该层级通过持续学习用户的选择模式，不断优化匹配算法的精准度。

第三级：语义压缩智能体体系

采用先进的语义编码算法，在保留 98% 核心商品信息完整性的前提下，将数据处理速度提升 3 倍，同时使整体处理成本降低 80%。这一层级实现了效率与成本的双重优化，是整体架构中成本控制的关键环节。

第四级：数据融合智能体体系

运用自研的多源数据清洗算法，对来自不同电商平台的商品数据进行统一处理，噪音过滤率达到 87%。该层级有效解决了跨平台商品信息孤岛问题，为用户提供统一、准确的信息视图，使得规格级比价成为可能。

第五级：个性推荐智能体体系

深度融合 AgentCore Memory 的用户数据，摒弃传统机械的推荐方式，采用拟人化导购的交互形式进行情感化推荐排序。这种设计让推荐结果更贴合用户的个性化需求与购物习惯，提升用户对推荐内容的接受度。

多Agent协同的关键技术实现

多级智能体体系通过用户偏好分析、精准匹配、效率优化等维度构建了核心能力。在这一体系运行框架下，以下关键技术点实现了效率与质量的双重提升：

智能分解

AI 自动将用户提出的复杂需求拆解为多个可并行处理的子任务。以”推荐一款适合大学生用、预算5000元以内、能运行设计软件的笔记本”为例，系统会将其分解为”大学生使用场景分析”、”预算筛选”、”软件运行需求匹配”等独立子任务。这种分解策略使得复杂查询的处理更加高效和精准。

并行路由

多个 Agent 同时针对不同维度的子任务进行处理，避免串行处理带来的等待时间。通过并行化设计，系统响应时间缩短 60%，大幅提升用户体验。这种架构设计充分利用了云计算的弹性扩展能力，在高并发场景下依然保持稳定的响应速度。

记忆融合

基于 Strands Agents 调用 AgentCore Memory 中的用户历史数据，对各 Agent 处理后的结果进行个性化答案整合。这一机制确保最终呈现给用户的搜索结果完全符合其独特偏好与需求，实现了真正意义上的”千人千面”。

通过上述技术架构与流程设计，Monus AI 实现了从”单一搜索工具”到”专属购物伙伴”的根本性转变。用户无需在重复搜索中反复描述需求，AI 能够精准理解需求的上下文演进过程，提供具备连续性的个性化服务体验。这一技术架构不仅解决了传统AI搜索存在的记忆缺失、推荐同质化等问题，更开创了电商AI领域的全新服务范式。

效果评估与性能数据

基于 AgentCore Memory 和 Strands Agent 协同架构，Monus AI 在多个关键指标上实现了跨越式提升。以下是具体的性能对比数据：

输入输出比优化

• 指标定义：输入与输出 Token 的比值
• 基线表现：12:1
• 优化后表现：15:1
• 性能提升：25%

单次查询Token消耗量

• 指标定义：每次请求的总 Token 开销
• 基线表现：22,000
• 优化后表现：15,000
• 性能提升：减少 31.8%

单次搜索成本

• 指标定义：单用户的每次搜索成本
• 基线表现：$0.09
• 优化后表现：$0.056
• 性能提升：降低 34.8%

搜索准确率

• 指标定义：基于 AgentCore Memory 用户画像增强匹配精准度
• 基线表现：约 57%
• 优化后表现：92%
• 性能提升：35%

依托 AgentCore Memory 长期记忆的技术优势，不仅显著加快了 Agent 开发进程，更在实际应用中实现了多重价值：基于用户画像的智能搜索 Token 用量大幅减少，同时搜索结果准确率有效提升。这些数据为 Monus AI 在技术竞争力与成本效益层面提供了有力支撑。

实施要点与落地建议

对于计划采用类似架构的技术团队，以下几点值得关注：

• Memory策略选择：根据业务场景选择合适的 Memory 策略，UserPreferenceMemory 适用于需要长期存储用户偏好的场景，而 SessionMemory 则更适合短期会话上下文
• 智能体粒度划分：智能体的层级划分需要平衡处理效率和系统复杂度，过细的划分会增加协调开销，过粗则难以实现精准控制
• 并行度调优：并行路由的效果受限于下游服务的承载能力，需要根据实际负载情况动态调整并发数
• 成本监控：Token 消耗是 AI 应用的主要成本来源，建议建立完善的监控体系，及时发现异常消耗

在云服务成本管理方面，企业可以考虑通过多云账单代付解决方案来优化支付流程，特别是对于需要灵活支付方式的团队而言，这类服务能够有效降低财务管理的复杂度。

技术架构的行业价值

阿尔特科技与亚马逊云科技的技术合作，不仅是”任务编排框架 + 记忆服务”与电商场景的深度融合，更给出了”AI如何真正懂用户、服务用户”的清晰答案。其以 Strands Agents 能力为”骨架”，以 AgentCore Memory 的记忆功能为”大脑”，搭配大小模型协同、语义共识引擎等技术，找到了当前电商AI搜索的最优实现路径。

这一实践体现了对AI技术本质的深刻理解：Agent 的价值不仅在于执行任务，更在于理解上下文、记住用户、持续学习。通过技术创新，该案例不仅验证了AI在电商领域的商业潜力，更为行业提供了”框架 + 记忆”双核心驱动的可复制、可扩展实践范式，为电商AI搜索的发展注入了新动能。