人工智能Agent在电子商务中的运用
人工智能技术在电子商务中的应用研究
人工智能技术在电子商务中的应用研究一、引言随着人工智能技术的飞速发展，其在电子商务领域的应用也越来越广泛。
本文将探讨人工智能技术在电子商务中的应用，并分析其对电子商务的影响。
二、人工智能技术在推荐系统中的应用推荐系统是电子商务平台重要的功能之一。
人工智能技术通过分析消费者的行为数据和兴趣偏好，在海量商品中精准地给消费者推荐个性化的商品。
这不仅提升了用户的购物体验，还帮助电商平台提高销售额和用户黏性。
三、人工智能技术在客服中心中的应用传统的电子商务客服往往面临着人力资源有限和服务效率不高的问题。
但是有了人工智能技术的应用，客服中心可以引入智能机器人，通过自然语言处理、语音识别等技术，实现自动化的客服服务。
这不仅提高了客服效率，还能够为用户提供24小时不间断的服务。
四、人工智能技术在销售预测中的应用电子商务平台需要准确地预测销售量，以便供应链和库存管理。
人工智能技术可以通过分析历史销售数据、社交媒体数据等信息，建立销售预测模型。
这种精准的销售预测有助于减少库存堆积和售罄，提高供应链的效率。
五、人工智能技术在反欺诈中的应用电子商务平台往往面临着虚假交易、信用卡盗刷等欺诈行为。
人工智能技术可以识别和分析大量的数据，发现异常交易行为，并对嫌疑人进行风险评估。
通过智能反欺诈系统的使用，电子商务平台可以有效防范欺诈行为，保护用户和平台的合法权益。
六、人工智能技术在供应链管理中的应用供应链管理对于电子商务平台来说至关重要。
人工智能技术可以通过优化算法和自动化管理，帮助电子商务平台实现高效的供应链管理。
例如，智能调度系统可以根据订单量和实时交通情况，合理分配运输资源，提高物流配送的效率。
七、人工智能技术在商品搜索中的应用电子商务平台需要提供高效准确的商品搜索功能，以方便用户找到想要的商品。
人工智能技术可以通过自然语言处理和图像识别等技术，将用户的搜索意图与商品进行精准匹配。
这样用户可以更快地找到满足自己需求的商品，提高购物效率。
人工智能在电子商务中的运用研究
人工智能在电子商务中的运用研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿科技的应用之一，在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。
其中，电子商务领域是人工智能应用最为广泛和深入的一个方向。
通过利用人工智能技术，电子商务平台可以提供智能化、个性化的推荐和服务，提升用户体验，打造更高效的商业模式。
本文将围绕人工智能在电子商务中的运用展开研究，探讨其应用领域、挑战以及未来发展趋势。
一、个性化推荐个性化推荐是电子商务中利用人工智能技术最常见的应用之一。
通过深度学习、机器学习等技术手段，电子商务平台可以对用户的历史浏览、购买记录进行分析，为用户提供更加个性化的商品推荐。
个性化推荐不仅可以增加用户购买的可能性，提高销售额，还可以提升用户体验，增加用户粘性。
二、智能客服人工智能技术在电子商务中还可以运用于智能客服领域。
通过自然语言处理、语音识别等技术，智能客服可以实时解答用户的疑问，提供一对一的服务。
相较于传统的人工客服，智能客服可以在更短的时间内处理更多的用户问题，提高客户满意度。
三、智能搜索电子商务平台中的搜索功能一直是用户重要的入口，优化搜索结果对提升用户体验和销售额至关重要。
人工智能技术可应用于智能搜索系统中，通过分析用户搜索记录、关键词等信息，智能搜索可以准确理解用户的搜索意图，提供更准确、相关的搜索结果，提高用户满意度和购买转化率。
四、安全风控在电子商务中，安全风控一直是一个重要的问题。
人工智能技术可以应用于风控系统中，通过分析大数据，检测恶意行为和欺诈行为。
人工智能可以提高对账户的风险识别能力，减少被骗的概率，保障电子商务平台的安全。
然而，在人工智能在电子商务中的运用研究过程中，也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和规模对于人工智能技术的应用至关重要。
电子商务平台需要收集和存储大量的用户数据，然后才能进行有效的学习和预测。
然而，由于数据的质量和规模受到限制，可能导致人工智能算法的准确性和效果不佳。
人工智能技术在跨境电商中的应用研究
人工智能技术在跨境电商中的应用研究随着全球互联网的快速发展，跨境电商成为了国际贸易的重要组成部分。
跨境电商的发展为国际贸易增加了新的方式和机遇，同时也带来了许多挑战。
为了提高跨境电商的效率和质量，人工智能技术被广泛应用于跨境电商领域，进一步推动了行业发展。
一、人工智能技术在跨境电商中的应用1. 智能客服：人工智能技术在跨境电商中的一个重要应用是智能客服。
利用自然语言处理技术和机器学习算法，人工智能可以为跨境电商提供24小时在线的客户服务。
智能客服能够理解客户的问题，并给出准确的答案或建议，不仅提高了用户的满意度，也降低了跨境电商企业的人力成本。
2. 跨语言翻译：人工智能技术还可以实现跨境电商中的语言翻译。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以将不同语言的商品信息、用户评价等自动翻译成用户所需要的语言。
这样一来，用户可以更方便地了解商品信息，同时也拓宽了跨境电商企业的市场。
3. 智能推荐：跨境电商平台通常有大量的商品可供选择，但用户搜索和筛选商品的成本很高。
人工智能技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和兴趣偏好，为用户提供个性化的商品推荐。
这样不仅方便了用户的购物体验，也提高了跨境电商企业的销售量。
4. 风险控制：跨境电商面临许多潜在的风险，如欺诈交易、信用卡盗刷等。
人工智能技术可以通过模式识别和数据分析，快速发现异常交易行为，并对风险进行评估和预测。
这样跨境电商企业可以及时采取措施，保护用户和自身的利益。
二、人工智能技术在跨境电商中的优势1. 提高效率：人工智能技术可以实现自动化和智能化的处理，大大提高了跨境电商的效率。
例如，智能客服可以同时为多个用户提供在线服务，大大缩短了客户等待时间；智能推荐可以根据用户的个性化需求，快速推荐适合的商品，提高了用户购买的效率。
2. 降低成本：人工智能技术可以替代一部分人力工作，降低了跨境电商企业的人力成本。
例如，智能客服可以自动回答常见问题，减轻了客服人员的工作负担；智能推荐可以替代销售人员的工作，降低了企业的销售成本。
人工智能在电子商务中的应用与未来趋势
人工智能在电子商务中的应用与未来趋势随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为电子商务领域的重要技术。
人工智能的应用不仅提升了电子商务的效率和用户体验，还为商家提供了更多的商机。
本文将探讨人工智能在电子商务中的应用，并展望未来的发展趋势。
一、人工智能在电子商务中的应用1. 智能推荐系统智能推荐系统是人工智能在电子商务中最常见的应用之一。
通过分析用户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好，智能推荐系统能够向用户推荐个性化的商品和服务。
这不仅提高了用户的购物体验，还能够增加商家的销售额。
2. 聊天机器人聊天机器人是人工智能在电子商务中的另一个重要应用。
通过自然语言处理和机器学习技术，聊天机器人能够与用户进行智能对话，解答用户的问题，提供购物建议，甚至完成订单。
聊天机器人的出现不仅提高了用户的满意度，还能够减少商家的人力成本。
3. 智能客服智能客服是人工智能在电子商务中的另一个重要应用。
通过语音识别和自然语言处理技术，智能客服能够自动回答用户的问题，解决用户的疑惑。
智能客服不仅能够提供24小时不间断的服务，还能够处理大量的用户咨询，提高客户满意度。
4. 智能支付智能支付是人工智能在电子商务中的另一个重要应用。
通过人脸识别和指纹识别技术，智能支付能够实现无感支付，提高支付的安全性和便捷性。
智能支付不仅能够减少用户的支付时间，还能够减少商家的支付成本。
二、人工智能在电子商务中的未来趋势1. 个性化推荐随着人工智能技术的不断发展，个性化推荐将成为电子商务中的重要趋势。
未来的个性化推荐系统将更加准确地分析用户的兴趣偏好，向用户推荐更加个性化的商品和服务。
这将进一步提高用户的购物体验，增加商家的销售额。
2. 智能营销智能营销将成为电子商务中的另一个重要趋势。
通过分析用户的购买历史和行为数据，智能营销能够向用户提供个性化的营销活动和优惠券。
这将提高用户的购买意愿，增加商家的销售额。
人工智能技术在电子商务中的应用概述
人工智能技术在电子商务中的应用概述摘要：人工智能技术在各行业领域内的应用非常广泛，与其智能化、系统化等特征密切相关，并能够将自然语言处理、机器视觉和机器学习等核心技术灵活运用在企业生产经营模式中。
在电子商务领域内，计算机视觉技术能够应用在图片搜索识别等功能上，自然语言处理则能够应用在表单填写等功能上，强化学习能够应用在智能机器人和智能客服功能之中。
本文将着重分析人工智能技术在电子商务中的应用。
关键词：电子商务；人工智能技术；应用在电子商务领域内，人工智能技术能够显著提升系统响应效率，对交易量的增长大有裨益。
人工智能技术能够从数据层面、业务操作逻辑层面、系统功能层面进行智能化配置，并全面收集线上和线下数据资料，通过机器学习算法进行强化学习或者无监督学习。
人工智能技术能够辅助电子商务企业整合网络流量和关键数据资料等资源，描绘多维度的用户数据图谱。
1 人工智能技术与电子商务概述人工智能技术，是数据驱动的决策推理系统，能够将特定规则内置到计算机系统设备中，将深度学习、自然语言处理和计算机视觉技术的应用优势体现在各行业领域之中。
人工智能系统能够根据技术特征和具体应用功能，划分成规则型人工智能系统、学习型人工智能系统、自然语言处理人工智能系统、计算机视觉人工智能系统、智能决策支持系统等[1]。
人工智能技术能够在特定行业领域内广泛应用，与其快速的信息处理和分析特征等因素有关，并对线上和线下数据资料进行全面收集和精准分类管理。
电子商务则能够将特定服务项目和产品内容公示在计算机网站之中，对在线交易、付款配送等服务流程进行优化和完善。
电子商务企业能够在计算机系统平台中申请域名，或者在第三方购物平台中申请开设店铺，将采购销售合作交易等线上服务项目进行分类整合[2]。
电子商务平台和计算机系统相辅相成，因此需要从企业、消费者层面评估交易过程的安全性和准确性。
2 人工智能技术在电子商务中的应用2.1 智能推荐在电子商务系统平台中，人工智能技术被广泛应用在智能推荐系统中，对系统用户的历史行为和偏好情况，对内容和商品等要素进行智能化推荐，合理运用数据挖掘和机器学习算法提高平台交易量[3]。
人工智能在电子商务中的应用与发展趋势
人工智能在电子商务中的应用与发展趋势随着科技和互联网的发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为电子商务领域中不可忽视的重要技术。
人工智能的出现给电子商务行业带来了革命性的变化，为商家和消费者带来了更加智能化、高效化的体验。
本文将探讨人工智能在电子商务中的应用以及发展趋势。
一、智能客服人工智能在电子商务中的一个重要应用是智能客服系统。
传统的客服系统往往需要大量的人力投入，而且由于人的主观因素，服务的质量也参差不齐。
然而，通过引入人工智能技术，电子商务平台可以实现自动化的智能客服系统。
这些系统可以通过自然语言识别、情感分析等技术，与消费者进行智能对话，解答问题、提供建议、处理投诉等等。
智能客服系统不仅提高了服务效率，还使得用户能够更好地获得个性化的服务体验。
二、个性化推荐人工智能技术在电子商务中的另一个重要应用是个性化推荐系统。
通过分析用户的购买历史、浏览记录、兴趣偏好等数据，人工智能可以为用户量身定制的推荐产品和服务。
个性化推荐系统不仅能提高用户体验，减少用户的搜索成本，还可以帮助电商平台提高销售转化率。
人工智能技术在个性化推荐领域的不断发展，将进一步提升推荐的准确性和精度。
三、智能营销随着人工智能技术的发展，智能营销也成为了电子商务领域的一个热门话题。
传统的营销策略通常是基于经验和直觉制定的，而人工智能技术可以通过分析海量的数据，帮助企业了解消费者的需求和行为模式，从而制定更加精准的营销策略。
例如，通过智能分析用户的社交媒体数据，人工智能可以确定目标用户的喜好和消费习惯，进而针对性地进行推广活动。
智能营销的出现，极大地提高了营销效果，降低了企业的推广成本。
四、供应链管理人工智能在电子商务中的应用还体现在供应链管理方面。
通过人工智能技术，电子商务平台可以实时监测和预测需求，优化订单与库存的管理，提高物流的效率。
同时，人工智能还可以通过数据分析和算法优化，帮助企业提高采购的准确性和效率，降低成本。
人工智能技术在电子商务行业中的应用
人工智能技术在电子商务行业中的应用随着人工智能技术的不断发展，它已经在各个领域得到了广泛应用。
其中电子商务行业是一个典型的例子。
人工智能技术在电子商务行业中的应用，不仅提高了客户满意度，也提高了商家的盈利能力。
本文将深入探讨人工智能技术在电子商务行业中的应用，以及对行业的影响。
1. 语音识别技术语音识别技术是一种人工智能技术，可以将语音转换为文本。
在电子商务行业中，语音识别技术可以用来提高客户的购物体验。
通过语音识别技术，购物者可以通过语音输入关键词搜索商品，而无需手动输入。
这减少了购物者的时间和精力，提高了购物的便利性，有助于提高客户的满意度。
此外，语音识别技术还可以用于实现虚拟语音客服。
传统的客服需要消耗大量的时间和人力资源，而虚拟语音客服可以自动回答客户的问题，提高客户的满意度。
语音识别技术可以使虚拟语音客服更加智能化，提高其解决问题的能力。
2. 自然语言处理技术自然语言处理技术是一种人工智能技术，可以理解和生成自然语言。
在电子商务行业中，自然语言处理技术可以用来分析商品评论和用户反馈，从而提高商家的产品质量。
自然语言处理技术可以自动抽取出评论中的关键信息，并对商品进行评估，从而帮助商家了解客户的需求，加强生产和服务质量。
此外，自然语言处理技术还可以用于建立个性化的推荐系统。
通过分析用户的历史数据和购物习惯，自然语言处理技术可以自动推荐商品给用户，提高用户的满意度。
3. 机器学习技术机器学习技术是一种人工智能技术，可以让机器从数据中学习和提高自身的能力。
在电子商务行业中，机器学习技术可以用来预测用户的购买意愿和行为。
通过分析用户的历史数据和购买行为，机器学习技术可以自动预测用户今后可能会购买什么商品，提供给商家参考，以便商家可以提前做好商品的备货。
此外，机器学习技术还可以用来自动识别欺诈行为和恶意评论。
在电子商务行业中，商家和消费者都希望避免欺诈行为的发生，机器学习技术可以帮助商家和消费者自动识别欺诈行为和恶意评论，保护消费者的合法权益。
大模型agent 应用场景
大模型agent 应用场景
大模型agent的应用场景主要包括以下几种：
1. 内容生成：大模型的生成能力可以通过API集成到其他应用与业务流程中，替代或简化原来由人工完成的部分工作。
例如，在线培训管理系统中，利用AI自动根据课件创建考题/考卷；在数字营销流程中，利用AI生成精
确营销话术甚至撰写营销方案；市场分析的AI Agent基于互联网搜索或开
放数据生成市场分析报告；电子商务企业借助AI自动批量生成商品摘要；
媒体行业通过AI生成新闻摘要；学术平台借助AI生成论文摘要。
2. 基于多Agent协作（可能还有人类）的内容生成：这种场景中，多个AI Agent可以通过相互协作完成某个特定任务，如虚拟机器人软件公司中，由AI Agent担任多个软件开发岗位，通过相互协作完成某个软件开发任务。
这种多Agent协作型的助手可以借助Multi-Agents框架来简化开发与实现。
3. 企业知识助手：这是当前较为成熟的一种Agent类型。
在企业应用中，
通过“外挂”私有知识库来扩充大模型的知识储备，以提供基于自然语言的、对话式的企业私有知识访问（对应到AI Agent的基本能力之一：持久化记忆），以解决通用大模型在面向企业应用时领域知识不足导致的幻觉问题。
随着技术的发展和应用的深入，大模型agent的应用场景还将继续拓展，
为各个行业带来更多创新和价值。
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淮北师范大学
人工智能Agent在电子商务中的应用
学院计算机科学与技术
专业计算机科学与技术 (非师)
研究方向电子商务
学生姓名徐凯
学号 20111202059
任课教师姓名马艳芳
任课教师职称副教授
2013年 6 月 23 日
人工智能Agent在电子商务中的应用
随着智能agent和多agent技术的发展，随着智能agent和多agent 技术的发展，agent技术逐渐成为在分布式、复杂开放系统中实施的最为重要的技术．文中讨论了智能agent理论的基本概念，给出了关于智能Agent 技术具有智能和异步计算等特点，并利用agent实现的一个网
上销售实例介绍了智能agent在电子商务中的应用。
电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。
基于人工智能技术的电子商务将能更好的为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。
传统的电子商务主要是基于三层架构B/S模式，Web服务器端以Web页面方式向用户提供信息的交互查询和操作，这也需要用户多次浏览后，找到相应的商品和服务，并自行对这些商品进行比较，最终选择所需的操作，所有的这些过程都需要在线操作，缺乏灵活性。
当系统访问量越来越大时。
用户和远端服务器站点的频繁交互使带宽浪费严重、系统负荷增加，既耗费了用户的时间和精力，也增加了网络的信息流量。
B/S 结构的这些不可避免的缺陷，使得它难以胜任对大量信息进行智能化检索和处理的新型电子商务应用。
智能电子商务是运用分布式计算机技术和现代人工智能方法实现商务信息处理的自动化和智能化。
1、 Agent技术
agent是指具有一定人类智能的程序，处于特定环境下，能实现
设计者和使用者的一系列目标，并能在那种环境下灵活地、自主地运行计算实体或程序。
随着网络技术的发展，产生了移动agent的概
念，移动agent在网络中可以自主移动到其他节点上执行来完成某些
功能，任务完成后再将结果传送给用户。
移动agent是agent技术与分布式技术相结合的产物。
能够跨平台持续运行、执行过程中在计算机网络中自治、有目的地迁移，并且能响应外部事件。
并在迁移过程中能保持状态的一致性。
移动agent具
有节约带宽、减少延迟、异步方式、移植方便、动态配置等优点。
Agent的特性中，自律性，智能，移动性，社会性等具有代表
性。
此外还有反应性，正确性有目的的行动性等。
2、 基于agent的网上销售系统的实现
应用系统由分布在各地的商店组成了一个虚拟的、动态的商店联盟，用户通过Web浏览器与这个商店联盟实现电子商务的交易过程。
系统的主体工作由多个agent协同完成，原型系统主要包括以下组件：
(1)JSP：负责处理客户端Web浏览器传来的HTTP请求，处理结束后通过Web页面，以动态页面形式反馈给客户。
(2)客户agent：由web服务器驱动，接收客户的输入请求，将请求信息分析后传递给应用服务器端的协同agent；同时，它还能通过保持用户请求的记录集发掘客户信息。
主动为用户提供感兴趣的内容和最相关的信息。
(3)协同agent：它是一个应用服务器端的静态agent，也是整个系统的运转枢纽，维护一个所有移动agent的列表，接收客户agent的信息请求后，派发多个移动agent到各分布商店工作，并将处理结果反馈给客户agent。
(4)移动agent：由服务器端agent派发到各远端商店所在节点，携带要处理的信息，与静态数据库agent进行通信，将结果反馈给系统agent。
(5)静态数据库agent：每一个远端商店中有一静态数据库a-gent。
它一直驻留在远程数据库服务器上，始终保持与数据库服务器的连接，负责接受任何到来的携带数据库访问请求的移动agent的商品查询与操作请求，协助它们执行这些请求，并返回结果传送给移动agent。
(6)智能agent：在远端商店和应用服务器端都存在智能agent，负责客户信息的统计、分析、挖掘。
与客户的交流以及与系统的协同agent间通信。
三、电子商务agent体系系统结构
对应于电子商务Agent的三个开发层次，给出相应的三种体系结构。
（1）具有简单购买能力的Agent
具有简单购买能力的Agent能够引导用户购买专门领域中的商品。
这类Agent的所有操作均有两个指导原则：支持搜索原则和价格比原则。
（2）具有复杂购买能力的Agent
通过标准的用户界面，是用户能够简单、快速、方便的购买。
在这种体系里，用户能够一次性的完成多种商品的选择和购买。
（3）基于Agent的虚拟市场
目标：通过实现购买和自动销售Agent的合作，模拟一个实际的零售市场。
四、人工智能技术在电子商务中的应用例子
人工智能就是设计和开发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理和求解问题的行为。
由于人工智能的研究范围十分广泛，对电子商务也有多方面的影响。
(1) 数据仓库
Tim, shelter认为：数据仓库是把分布在网络中不同信息孤岛上的数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中。
利用这种集成信息，用户可以方便地对信息进行访问，还可以使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析、研究，以获得事物发展的趋势。
数据仓库有两大优点：一是不必重新编制输入（事务）处理系统就能够建立一个结构化的环境，将输出（决策支持）处理移入新环境（数据仓库）中；二是数据仓库建立概念模式（逻辑数据模型）、内部模式（历史文件）和外部模式（数据仓库）的三模式环境。
其中历史文件中的“多对多”（m﹡n）维护关系可以简化为三模式环境下的多个“一对多”（m*n）关系。
(2) 数据挖掘与知识发现
数据挖掘（DM. Data Mining）和数据库知识发现（KDD. Kwowledge
Discoveryin Data base）是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提名的。
尤其是随着电子商务的开展，信息总量不断增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能发现大量商业数据间隐藏的依赖关系，从而抽取有用的信息或知识，指导商业决策。
过去只有简单的数据统计技术，还未达到成为智能数据分析工具。
因此，在数据生成和数据理解之间还存在很大的差距。
DM和KDD就是一种新型的数据分析技术，旨早从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，构建高校的数据仓库，发掘数据间潜在的模式，以便于用理解和观察的形式反映给用户，从而为企业作出前瞻的，基于知识的决策参考意见。
DM与KDD需要解决的问题有：超大规模数据库和高维数据；数据丢失；变化中的数据和知识；模式的易懂性；非标准格式数据；多媒体数据以及面向对象数据的处理；与其他系统的集成；网络与分布式环境下的KDD问题等。
DM与KDD的区别是：KDD是一个综合的过程，包括实验记录，叠代求解，用户交互以及许多定制要求和决策设计等，而DM只是KDD中的一个具体但又是关键的步骤。
当然，它们都对数据仓库进行有效利用的技术手段。
(3) 生物认证技术
目前，许多磁卡、存单大都是用密码来进行安全保障的，一旦密码泄漏，也就不安全了。
在电子商务中，电子货币将得到急速的发展，对安全水平的要求也相应提高，从而带动了人工智能的一个分支领域——生物认证技术的研究与开发。
生物认证技术是指利用人体某一具有特征的部位，或个人的习惯，如指纹、掌纹、手形、网膜、虹膜、脸形、声纹及笔迹等来识别人们的身份的技术。
这种识别技术与磁卡式的靠持有物认证的方法和密码式的靠知识认证的方法相比，具有极大的优越性，它不会丢失、被盗和被伪造。
生物认证技术作为一种准确、快速和高效的身份认证方法，正应用于如银行、海关、医疗保险、重要通道控制、信息网络安全等领域。
这是一项集现代化生物科技与计算机科学相结合的高科技实用项目。
微软公司宣布将把生物认证技术添加到自己的视窗操作系统中，这对这项新技术的发展将起到促进作用。
(4)智能数据库信息检索
在电子商务平台应用实践中，如何根据用户的意图、兴趣和特点自适应地和智能化地从现有的客户信息、商品库存信息等大量数据信息中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的检索输出，成为电子商务今后应用所面临一个技术问题。
五、结束语
基于agent实现对分布商品进行销售的网上商店。
该系统是一个多agent协同工作的系统，通过并行派发多个移动agent到商品所在地，大大减少了网络上传输的数据量。
节约了网络带宽，提高了系统的处理速度；同时利用智能agent实现了客户与商品信息的智能处理与挖掘。
参考文献：《智能Agent及其在电子商务中的应用》，边海峰，许俊华，刘祖照，《信息与控制》2003年第32卷第一期。
《现代电子技术》2002年09期。
《移动Agent技术在电子商务中的研究与应用》，蔡会霞。