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2026 年 6 月 19 日 · 星期五每天 08:00 出刊

电商日报 · 2026 年 6 月 19 日 · 星期五

电商热点雷达

第 3 期192026 年 6 月星期五
70件大事31个来源约 38 分钟读完
头条

利用 Adob​​e Marketing Agent for Amazon Quick 的见解加快营销活动工作流程

Amazon Quick and Adobe Marketing Agent help marketing teams access campaign insights within governed conversations in seconds. Marketers can ask questions about campaign performance, audiences, journeys, campaign conflicts, and content performance in natural language. Amazon Quick provides the chat experience and action orchestration. Adobe provides marketing-domain analysis to the approved data sources behind those questions. This post shows how to enable Adobe Marketing Agent for Amazon Quick

AWS Machine Learning Blog原文
01

今日必看

人人都是产品经理

Google ARD：agent时代的搜索引擎困局与新变量

Google与Hugging Face同日发布的ARD技术正在颠覆AI工具调用范式——从开发者预设转向运行时自发现。这一转变将决策权从开发者转移到registry运营方，而背后索引排序算法的权力博弈，或将重现搜索引擎时代的垄断困局。但agent时代的新变量在于：具有自主判断能力的agent群体，能否共建出真正去中心化的资源社区？本文深度解析技术变迁背后的权力转移与新机遇。 6 月 17 日 Google 和 Hugging Face 同日发了 ARD（Agentic Resource Discovery）。技术上不复杂：组织在自己域名挂一个 `ai-catalog.json` 声明「我有啥」，registry 去爬、去建索引，agent 用自然语言搜，搜到再连。发现和执行分离，连接还走 MCP / A2A 各自的原生协议。 这里有个关键的范式转变：agent 找工具，从「开发者提前装好」变成「运行时自己搜」。 这听着像工程优化，其实是责任主体的转移。以前你写 agent，工具清单是你定的，写死在 config 里，出了问题知道赖谁。现在 runtime 自己搜、自己挑、自己连——选择权

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雷锋网

算电协同进入Agent时代：商汤大装置SenseSynergy获信通院能力认证

近日，由中国信息通信研究院举办的算电织网・AI+能源双向赋能研讨会在北京成功召开。会上，商汤大装置SenseSynergy算电协同Agent平台通过《算电协同平台能力测试方法》测试，成为业界首个通过该项测试的算电协同Agent平台。 此次测评涵盖智能查询问答、负荷功耗预测、电量电价分析、储能策略管理四大能力方向共16项测试内容，SenseSynergy算电协同Agent平台各项指标表现优异，充分验证了其在算力-电力实时协同、AIDC降本增效、AI智能决策与调度等方面的行业领先性。 01. 数据驱动+AI赋能，行业领先的算电协同Agent平台 商汤大装置认为，AI时代的AIDC是传统IDC向智能基础设施演进的升级形态，本质上是一座持续产出Token的“智能工厂”。而未来AI产业竞争的关键，不再只是拥有多少算力，而是谁能够更高效地将电力、算力和数据转化为有价值的Token。 基于这一判断，商汤大装置打造了SenseSynergy算电协同Agent，将Agent理念引入智算中心运营场景，构建一个会感知、能思考、可决策、可执行并持续进化的AI调度系统。 SenseSynergy算电协同Agen

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运营派

10亿AI人口背后，Agent改写App

AI应用竞争已从模型能力转向服务落地，支付宝‘阿宝’与微信AI生态的布局揭示了行业新方向。当Agent需要接入支付、点单等真实服务时，超级App的小程序生态成为关键战场。本文剖析了头部平台如何通过既有服务网络重构AI交互入口，以及这场变革对10亿用户产生的深远影响。 过去一年，AI应用竞争主要围绕模型能力、聊天框体验和用户增长展开。 春节前后，千问、元宝、豆包完成了一轮集中拉新。红包、补贴、免单和春晚节点，把AI原生App推向大众市场。QuestMobile数据显示，活动期间，三款头部AI应用均创下各自日活新高，除夕当天日活总和超过2.4亿。 但AI版支付宝推出后，竞争焦点被进一步推向超级App。原生AI应用要从聊天框走向办事入口，超级App则在原有服务、账户和支付网络上完成AI化改造。所谓Agent终结App，并不是App消失，而是功能货架式App开始被任务入口改写。 进入Agent阶段，新的分界线开始出现：AI能不能从回答问题，走向完成任务。 完成任务，不是多生成一段文字，也不是在聊天框里给出一条建议。 想象这样一个场景，用户让AI推荐一杯咖啡，只需要偏好、位置和价格；用户让AI真

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AWS Machine Learning Blog

构建超级充电站：Rocket Close 如何利用代理 AI 优化游戏运营

Rocket Close is a Detroit-based title agency and appraisal management company within Rocket Companies that provides title insurance, property valuation, and settlement services. As demand for mortgages and loans grew, title operations became a bottleneck in the homebuying process. Time-intensive, state-specific title examinations, combined with manual research and fragmented systems, slowed throughput and made it difficult for teams to keep pace with an expanding client base. Title examiners mus

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AWS Machine Learning Blog

在 Amazon Bedrock AgentCore 上推出 Web 搜索

AI agents are changing how organizations find and act on information, but they share one structural limitation: their knowledge is frozen at training time. When you ask an agent that relies only on its training data about today’s stock price, a sports score, or a release that shipped an hour ago, it can’t respond. Web Search on Amazon Bedrock AgentCore , now generally available, addresses that gap. This fully managed, Model Context Protocol (MCP)-compatible web search capability lets your agents

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TechCrunch AI

NEA 的 Tiffany Luck 谈人工智能 IPO、个人代理和投资回报率计算

Tokenmaxxing was the hottest trend in Silicon Valley earlier this year, with CEOs encouraging employees to push AI usage as far as it would go. Then the bill came due. Uber reportedly blew through its annual AI budget in a few months, some companies cut Claude licenses for parts of their org, and Meta killed its internal leaderboard. This tension between […]

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人人都是产品经理

微信要做自己的 Agent：14 亿人的聊天框里，藏着一场入口革命

微信即将迎来一场革命性变革——AI智能体即将入驻14亿用户的聊天框。腾讯秘密开发的微信Agent不仅将颠覆小程序生态的流量分配逻辑，更将重构用户与服务的连接方式。当自然语言指令能直接调用百万小程序完成订票、叫车、购物等操作，这场AI竞赛的胜负手已从模型参数转向生态入口的争夺。本文深度解析微信Agent的战略价值、技术路径与行业影响，揭示腾讯如何用'右滑即用'的极致体验改写超级应用的定义。 如果有一天，你在微信里发一句”帮我订今晚九点从北京到上海的高铁，靠窗，顺便叫个出租车接我去站”，然后微信真的替你把这些全办完了——你以为这是科幻电影的情节，但这件事离你的距离，可能只有一个季度。 这不是在说一个概念，也不是某家公司的 PPT。 2026 年 3 月，《金融时报》和美国科技媒体 The Information 先后披露：腾讯正在为微信秘密开发一款 AI 智能体，项目在内部被列为最高战略优先级，计划 2026 年年中启动灰度测试，第三季度向全体用户推出。该智能体入口位于微信主界面，用户右滑即可调出，通过自然语言直接调用微信小程序完成打车、外卖、订票、购物等操作。 与此同时，腾讯已经在悄悄铺

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人人都是产品经理

AI互联网日报：支付宝测试AI版入口/Kimi用300个Agent组网/京东外卖开启614补贴战

周一的屏幕像一条刚铺开的生产线：OpenAI把伙伴网络往企业里铺，Kimi和支付宝把智能体塞进具体任务，拼多多、京东外卖又把流量入口往城市和线下拉。我更在意的不是谁又喊了大词，而是谁能把AI变成可交付的服务、可信的履约和更低的基础设施成本。Anthropic的管制争议、英国社媒监管也在提醒我们，下一阶段拼的不是声量，而是能不能被企业、监管和普通用户一起接住。 一起来看看这两天发生的AI和互联网赛道的大事件吧！ AI赛道观察 1. OpenAI 推出 Partner Network，拿出 1.5 亿美元拉企业伙伴 核心内容 ：OpenAI 发布 Partner Network，计划投入 1.5 亿美元支持全球合作伙伴，帮助企业客户完成 AI 采用、部署和业务转型。这个网络覆盖咨询、集成、行业方案和交付服务，重点不是再卖一个模型接口，而是把企业落地所需的实施能力、培训和流程改造一起补上。 点评 ：企业 AI 的瓶颈正在从“能不能用模型”转向“谁来负责交付”。OpenAI 把伙伴体系前置，本质是在补商业化的最后一公里。 2. Anthropic Mythos 被曝可能遭相关组织访问，出口管制

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人人都是产品经理

StudyFetch：一个 AI 学习工具，怎么靠短视频做到 700 万用户

StudyFetch 用两年半俘获700万学生用户的秘诀，竟藏在短视频的「惊讶点」里。这个AI学习工具不仅将课堂笔记自动生成玩出新高度，更通过精准的创作者策略撬动TikTok流量池，让医学生和学霸成为自发传播节点。从第一条300万浏览的爆款视频到每月五位数的博主合作，揭秘教育类产品如何把「可拍摄性」变为增长引擎。 今天分享的是：StudyFetch，https://www.studyfetch.com/ StudyFetch 是一个面向学生的 AI 学习平台。 用户可以上传课件、教材、课堂笔记、视频或讲义，系统会把这些材料变成学习计划、测验、闪卡、课堂笔记，还配有一个叫 Spark.E 的 AI 导师。 学习计划告诉你接下来复习什么、闪卡帮你记知识点、测验帮你练习、AI 导师围绕你的课程材料解释问题、课堂笔记帮你减少机械记录。 这些功能都围绕一个目标：让学生少花时间整理资料，多花时间真正理解和练习。 从产品形态看，StudyFetch 很容易被放进 AI 教育工具这个大类里。 但它增长起来的方式，更像一个消费类应用。 今天主要分享的也是StudyFetch 的增长方式。 StudyFe

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爱范儿

玩了一天AI支付宝，张嘴就能点麦当劳、收能量，超级App开始卷Agent OS了

微信 Agent 还没来，AI 支付宝率先开启了内测。 更新支付宝，在搜索框内输入「AI 版支付宝」，搜索结果页输入邀请码，我们就能体验到全新的 AI 支付宝。 ▲ 像是「还想要一个邀请码给我老婆用」之类的，它就会自动生成/加赠新的邀请码 APPSO 先给大家分享几个邀请码。获得使用资格的新用户也能裂变，拿到 3 个新的邀请码。根据支付宝内的邀请码使用攻略，和 AI 助手聊天，我们还能最多获得累计 6 个邀请码。 来到新的 AI 版支付宝界面，会发现就是左下角多了一个扎着麻花辫的女生，点击它或者从页面左侧往内滑动，就能进入 AI 版支付宝的首页。 首页只有两个菜单，一个是支付宝 AI 助手「阿宝」，另一个是「资产」页面。这大概也意味着，支付宝把自己最核心的业务和 AI 放在了同一个等级。 根据启动页面的介绍，AI 版支付宝引入阿宝智能助手，能充当用户在支付宝上的 AI 生活伙伴，我们可以通过与阿宝对话，让阿宝帮我们寄快递、打车、点外卖、交话费……统统一句话搞定。 听着很像点外卖、送奶茶的千问。这些常见的生活办事服务之外，阿宝还能帮我们整理收支、省钱记账等，是支付宝的管钱 AI 助手。

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AWS Machine Learning Blog

Amazon Bedrock AgentCore 线束现已全面上市：只需几分钟即可从创意变为生产级代理

A year ago, Simon Willison wrote one of the cleanest definitions of an agent that has stuck around: An LLM agent runs tools in a loop to achieve a goal. That definition stuck because it describes what every production agent actually does. Kiro, Amazon Q Developer, Quick Agents, Codex, Claude Code: under the hood, they all run the same shape. The agent loop is the common denominator. But the loop was never the hard part. The hard part was everything around it. Pick a framework. Wire up tools. Pro

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AWS Machine Learning Blog

借助 Amazon Quick 中的自主代理，每天节省时间

What if you came back from a full day of meetings and the busywork was already done? Stalled deals followed up on. Compliance changes summarized. Meeting prep written. Not because you multi-tasked, but because something was working in the background while you focused on other urgent priorities. Teams are already using Amazon Quick — an AI assistant that connects to your most-used apps and data sources, learns how you work, and acts on your behalf — to reclaim hours every week and focus on the wo

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02

平台规则

抖音电商·规则动态

关于修订《【珠宝文玩】行业管理规范》的意见征集通知

1. 古董艺术品、文玩收藏邮品>书画艺术、文玩收藏邮品>邮品、黄金珠宝玉石>珍珠定制珍珠>珍珠开蚌、黄金珠宝玉石>天然有机宝石>珊瑚类目，修订类目清出规则。 2. 文玩收藏邮品>书画艺术、文玩收藏邮品>邮品、黄金珠宝玉石>天然有机宝石>珊瑚类目，准入店铺类型新增拍卖店。

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抖音电商·规则动态

关于修订《过敏问题争议处理细则》的意见征集通知

为优化消费者在过敏问题中的售后服务体验，平台优化调整了过敏问题的争议处理标准： 1. 消费者举证调整为提供过敏患处照片 2. 将过敏问题的举证要求按照金额分档，调整为0-100元 / 100-500元 / 500元以上三段式

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03

公众号更新

04

AI 电商可迁移

05

观察信号

Digiday

“人类掌舵，代理参与循环”：WPP 正在测试视频买家代理，但更大的赌注是治理

Marketers are nervous about agentic media buying. WPP is betting governance is the answer. Which is why alongside the launch of its Buyer Agent for Video yesterday (June 18), it unveiled a coalition of premium media owners including Disney, Netflix, NBCUniversal, Paramount and Fox as well as standards bodies IAB Tech Lab and Prebid.org . It is, for all intents and purposes, a message to skeptical marketers: look how many responsible adults are in the room. Because their concern isn’t just about

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MarkTechPost

Perplexity 推出 Brain，这是一种自我改进的记忆系统，可以构建智能体工作和夜间学习的上下文图

Most AI memory remembers the user. It stores your preferences, your tastes, and your role. Perplexity is taking a different path. Today, Perplexity launched Brain , a self-improving memory system for its agent product, Computer . Brain does not focus on remembering you. It remembers what the agent did. That reframes what memory in AI is for. What is Perplexity ‘s Brain Brain is a self-improving memory system. It builds a context graph of the work Computer performs. At set intervals, such as over

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GitHub Changelog

Copilot 代码审查：AGENTS.md 支持和 UI 改进

Copilot code review now supports repository-level AGENTS.md files, and it’s easier to request a review from Copilot on draft pull requests with the Request button. These changes are all generally available. 📝 AGENTS.md Support You can now add an AGENTS.md file at the root of your repository to help shape Copilot code review feedback. If your repository already has an AGENTS.md file, Copilot code review will now utilize that context automatically as part of its workflow. This makes it easier to g

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The Decoder

谷歌 Deepmind 对待自己的人工智能代理就像对待拿着办公室钥匙的流氓员工一样

Google Deepmind treats its own AI agents as potential insider threats. The company's new "AI Control Roadmap" ties security measures to measurable AI capabilities, and an analysis of one million coding tasks shows most problems stem from overzealous agents, not malicious intent. Deepmind warns the window for global security standards is closing fast. The article Google Deepmind treats its own AI agents like rogue employees with office keys appeared first on The Decoder .

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AI HOT

ChatGPT 图像生成器可被绕过滤镜生成暴力和色情内容

Mindgard 红队研究发现，ChatGPT 的图像生成器可通过简单提示词轻易绕过内容过滤器，在未直接请求的情况下自动生成性暴力、血腥谋杀等露骨图像。一个热门的"恢复照片"提示词因输入模糊而绕过输入过滤器，结果如同俄罗斯轮盘赌；进一步添加虚假图像 ID 和"不做审查"指令后，模型持续生成高度性化女性图像，甚至出现被捆绑殴打的尸体，并自动赋予惊悚标题。研究指出，OpenAI 此前声称修复的裸体问题仍未解决，暴露了 AI 工具广泛可及性与不足内容过滤的现实风险。

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Towards AI

经过验证的身份代理桥

Author(s): N Selvaraj Originally published on Towards AI. The Verified Identity Agent Bridge Verify the human at the trusted edge, then carry that identity as explicit context to every downstream agent. Never collapse a user-initiated action into a shared service principal. The problem An enterprise wants its employees to reach an internal assistant from a commercial AI platform they already use every day. The assistant is a low-code agent: a Copilot Studio bot wired to an enterprise search inde

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Towards AI

自由球员陷阱

Author(s): Ramon Invarato Originally published on Towards AI. The Free Agent Trap Why agents that run on their own are still failing A standalone article from the series “AI and You”. You’ve been promised the same thing as everyone else: that artificial intelligence no longer just answers questions — it does the work on its own. You assign a task, step out for a coffee, and come back when it’s done. That’s the promise of AI “agents,” talked about everywhere. It sounds great. The problem is what

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Towards AI

你的代理循环将会漂移。这是 KL 散度方程，用于衡量它偏离原始指令的距离。

Author(s): Dr Swarneendu AI Originally published on Towards AI. After 500 cycles, a long-running agent is not the same agent that started. Its goal has shifted. Its constraints have eroded. This is measurable, preventable, and nobody has built the instrument. Until now. Fareed Khan’s long-running agent survived a host reboot. It survived context overflow. It survived 31 items over-scoped to 14. No image found in the provided HTML.The article explains why representational drift is mathematically

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Towards AI

用 Rust 构建 AI 代理 — 第 3 部分

Author(s): Enzo Lombardi Originally published on Towards AI. Skills as traits Two tools fit in a match statement. Three start to feel cramped. By six, the dispatcher is a swamp of clones, retries, error formatting, and case branches that all look almost but not quite alike. The agent loop is still simple. The space around it is not. The article proposes replacing the brittle match-based dispatcher with a typed trait approach: define each “skill” as its own trait implementation with associated in

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ChannelX

只有 33% 的消费者表示他们愿意使用人工智能购物助手

New research from Visualsoft reveals a widening gap between the pace of AI innovation in retail and the level of consumer trust needed to support widespread adoption. While capability is advancing quickly, confidence is lagging behind, creating a clear tension shaping the next phase of ecommerce. The latest findings from the One Shopper, One Journey research series found that just 33% of consumers say they are open to using AI shopping assistants, despite growing visibility and investment across

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Digiday

雅虎 DSP 正在推出“代理网络”

As advertisers grow increasingly anxious about AI governance, transparency, and platform concentration, Yahoo is positioning its demand-side platform as an alternative to the industry’s emerging black boxes. Yahoo DSP has today unveiled a new Agent Network that connects advertisers with AI-powered tools from 23 ad tech partners across a number of different ad campaign parameters: audience targeting, campaign activation, creative, and measurement workflows. Related Insights The Programmatic Marke

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人人都是产品经理

AI工程进化论：从Prompt到Loop，如何让Agent自主跑完全程

AI Agent 在解决实际问题时常常陷入「问答循环」的困境——工程师花费大量时间反复调试，效率甚至低于手动操作。本文深度剖析了从 Prompt Engineering 到 Loop Engineering 的四层技术演进，揭示了如何通过「闭环自动化」让 AI 真正实现「给你目标，自己跑完全程」的革命性突破。 一个工程师让 AI Agent 修一个数据库慢查询。Agent 改了代码，测试挂了；工程师把报错贴回去，Agent 再改，CI 又挂了；工程师再排查再贴，代码审查又没过——六轮之后，工程师花的时间比自己写还多。 这不是个案，而是当前 AI Agent 的结构性困境： Agent 会回答，但不会闭环 。它能生成一个方案，但不能自己验证方案是否可行、不可行时自己修正、修正后自己推进到下一步。 用第一性原理追问：剥离”提示词”、”对话”、”工具调用”这些表象，人真正需要的是什么？ 不是”一个能回答问题的聊天机器人”，而是”一个能把任务彻底完成的系统”。”彻底完成”意味着从识别问题到分析原因、制定方案、实现修改、验证测试、通过审查、最终合并——整个链条，闭环。 Loop Engineer

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人人都是产品经理

AI Agent：从“会聊天”到“替你把活干完”，这中间隔着多少坑

AI Agent的演示视频让人热血沸腾，但现实却残酷得多——它能独立完成任务，却也可能在登录页面卡住或订错机票。这一技术跃迁正经历着资本狂热与落地困境的双重考验。本文将拆解AI Agent的真实能力边界、商业逻辑中的硬钉子，以及如何在泡沫与潜力间找到生存之道。 你被“一句话搞定一切”的视频骗过吗？ 过去一年，你大概刷到过无数条这样的视频：一个人对着电脑敲一句话——“帮我分析这家公司的财报，做成PPT，再订一张去上海的机票”——然后镜头一转，AI自己点鼠标、开网页、填表格，几分钟后，PPT和机票都好了。 看得人热血沸腾，仿佛打工人的解放就在明天。 然后你自己上手一试，发现它要么卡在某个登录页面动不了，要么把数据填错了行，要么信誓旦旦地告诉你“已完成”，结果你一检查，机票订到了三个月后。 这就是2025到2026年最火、也最让人又爱又恨的东西——AI Agent，中文叫“智能体”。它和普通AI聊天的区别在于：聊天AI只会“说”，给你一段文字；而Agent要“做”，它能自己调用工具、操作软件、跨好几步把一件事干完。 这是一个真实的技术跃迁，不是噱头。但它现在的状态，比那些演示视频残酷得多——

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人人都是产品经理

当大家都在疯狂给Agent“堆技能”时，为什么这个「空壳」智能体反而屠榜了？

在AI产品纷纷陷入工具堆砌的竞赛时，Yunjue-Agent以空壳之姿杀出重围，凭借推理阶段的原位自进化能力惊艳全场。本文将深度解析这个基于Gemini Pro的异类系统如何通过零启动造工具、二元反馈机制和EGL动态刹车等创新设计，在开放任务中实现屠榜表现，同时揭示其背后隐藏的成本陷阱与场景局限，为AI产品经理提供全新思考维度。 作为生成式AI浪潮里的产品经理，过去一年我最直观的感受是：大家都在疯狂给Agent“塞装备”。 从各大厂争相发布的 Tool-use更新，到Anthropic力推的Skills机制，再到各类业务线里写得密密麻麻的固定工作流。我们似乎达成了一个隐性共识： Agent要足够聪明，前提是人类得提前给它配齐足够多、足够好用的工具。 直到最近，我在刷论文和开源项目时，注意到了一个反直觉的“异类”—— Yunjue-Agent 。 在近期大模型打榜的腥风血雨中，这个基于 Gemini 3 Pro 后端的系统，在极具挑战的 HLE 评测中拿下了第二名，并在 DeepSearchQA 上把 Gemini 3 Pro 本体的成绩硬生生拔高了 17.4% 。 但它最让我震撼的不是

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Digital Commerce 360 AI

commercetools 首次推出与 Mirion Technologies 合作开发的 B2B Intake Agent

The ecommerce platform provider commercetools announced the release of the first artificial intelligence (AI) agent that it has co-developed with Mirion Technologies. The agent, which commercetools refers to as the B2B Intake Agent, is designed to help commercetools clients to take unstructured customer order requests and output actionable quotes and cart information. The launch follows other major updates from commercetools in 2026 , including the release of its agentic commerce product, Agenti

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（本期完）

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