🤖 亚马逊运营 Agent 系统

您的数字运营团队

用 AI Agent 协助 24/7 运营亚马逊生意
感知 → 推理 → 建议 → 您审批 → 验证 → 学习
READ-ONLY 起步 · 不动账号 · 越用越准

1/8

您现在的问题

慢
人看不过来 161 店
漏
烧钱广告没人盯到
走
运营走了经验带走
迟
发现问题时钱已烧

团队成本高 · 不可规模化 · 经验留不住 · 总是慢一步

2/8

我们已经分析了您的数据

近窗 60 天 · 领星 ERP 缓存 · 可复现
2
ACOS>35% 广告组
$376
上述 2 组 60 天花费
13%
退货率（偏高）
736
双负 SKU（历史盘点）

数据来源：领星 ERP 缓存 · 465,940 条 · 161 店
近窗：2026-04-23 ~ 2026-06-22 · sid-11470（ACOS 57%）+ sid-7011（ACOS 35%）

3/8

机会分两层（诚实口径）

层级项目数字说明
近窗可执行 广告止损（2 组） ~$23 / 60天 对 sid-11470 出价约 -12% 的粗算上限；非保证
近窗花费池 2 组 60 天花费 $376 可优化的花费规模，≠ 可省金额
历史机会池 双负 SKU 清理（736） ~$289K 历史可回收池 · 非月度 · 非承诺
粗算年化 退货降 1pp（13%→12%） ~$218K/年 全店粗算上界 · 需根因验证 · 非 MVP 月一交付

不用「月省 $20K+」或「$340/天」这类未校准口号。
MVP 先做：广告 shadow 建议 → 你们审批 → 账本校准后再谈扩展。

4/8

怎么工作（Agent 闭环）

📡 感知数据 → 🧠 推理 → ✍️ 提议动作 → 🔒 权限闸门 → ✅ 验证 → 📊 测量 → 🧠 记忆


现在：系统给 READ-ONLY 建议，由你们审批后执行
设计：多模型交叉验证（Opus / cx / grok / ccz）把关关键决策
人的角色：审核 + 反馈 + 定策略（每天几分钟看盘即可）

5/8

您每天怎么用

🌅 早上：打开看板 → 看隔夜发现 + 建议 → 批 / 调 / 拒
📅 白天：系统持续扫数 → 异常进清单（非承诺即时推送）
💬 反馈：「这个别砍，季节性的」→ 写入记忆 → 下次不再提
📈 效果：少漏看 · 决策有出处 · 经验留在系统里

6/8

从「帮团队」到「少用人」

阶段 1（现在）：Agent 建议 → 团队审核执行 → 系统学习
阶段 2：对已证明安全的动作给有限自主（如出价微调）→ 人减少
北极星：一个人 + Agent = 运营整店


渐进 · 由证据和信任驱动 · 不强推写权限

7/8

🎯 试用一周（可验收）

Day 1：看到近窗 2 组浪费广告清单 + READ-ONLY 建议（可对账 $376 花费）
Day 7：你们批/拒反馈进入记忆 · 减少重复扫盘
30 天：广告 shadow 账本校准 · 库存/退货进扩展队列，不承诺全覆盖


READ-ONLY 起步 · 不写您的账号 · 只建议 · 您审批
降风险，不说「零风险」· 数字以可复现缓存为准

8/8