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2026 年 6 月 26 日 · 星期五每天 08:00 出刊

电商日报 · 2026 年 6 月 26 日 · 星期五

电商热点雷达

第 10 期262026 年 6 月星期五
25件大事15个来源约 12 分钟读完
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今日必看

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风险与规则

抖音电商·规则动态

关于修订《「超级福袋」管理规则》的意见征集通知

1、超级福袋“商家分配/售卖给达人”、“商家自用奖品”可使用的类目新增开放1255个类目，同时个别类目名称调整，具体明细见： （1）超级福袋“商家分配/售卖奖品给达人”可使用的类目（26年6月计划开放类目） （2）超级福袋“商家自用奖品”可使用的类目（26年6月计划开放类目） 2、福袋的联盟商家物流分门槛提升，即商家分配/售卖奖品给达人（由非绑定店铺的抖店分配给未绑定作者），奖品所属店铺的物流分≥70分 调整为 75分。

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AI 电商机会

钛媒体

对话亚马逊云科技G2：当Agent拐点已至，平台中立是最大底气

过去一年，亚马逊云科技围绕Agent构建了一场从技术演示到生产落地的战略跨越：如何让Agent真正融入企业的业务场景并创造可量化的价值。 这场战略布局的起点是平台能力的构建： 2025年7月的纽约峰会上，亚马逊云科技发布了Amazon Bedrock AgentCore，为企业根据自身架构定制Agent提供了最大灵活性。 2026年上半年，亚马逊云科技再度对Bedrock AgentCore进行功能升级，聚焦于Agent的知识边界、优化生产闭环及强化安全管控，并与OpenAI扩大合作，将其最新模型、Codex等登陆Bedrock ，提升客户构建Agent最后一公里的速度和能力。 同时，亚马逊云科技构建了首批前沿Agent，包括Kiro自主Agent，Security Agent以及DevOps Agent，分别在软件构建、安全、运维领域承担虚拟专家角色。 如今，亚马逊云科技形成了为企业实现Agent业务转型所需的AI的五层技术栈地图：从底层的AI infra，到模型层、数据层，再到Agent平台层以及工具和应用层。 亚马逊云科技的策略清晰且务实：以客户需求为起点，从业内所关注的开发、运

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人人都是产品经理

一个好的客服Agent的架构需要怎么搭？

在电信和电商场景中，客户真正需要的不仅是答案，而是解决方案——一个能'会办'而不仅是'会答'的智能系统。本文深度拆解成熟问答系统的三层架构：意图编排精准区分'问与办'，任务执行直接调用接口完成操作，合规校验则为高风险动作加装'刹车'。从知识检索到业务闭环，这套多智能体工作流正在重新定义服务体验的边界。 电信业务、电商业务的场景里，客户的真实目的往往不是”想知道一个答案”，而是”想办成一件事”。客户问”我话费怎么欠了40块”，他真正想要的不只是知道原因，而是最好能顺手把话费充了。客户说”我要退这个订单”，他要的不是退款流程介绍，是直接把退款申请提交了。 所以一个真正成熟的问答系统，光”会答”是不够的，还得”会办”、并且在碰到钱和合规时”稳得住”。这背后是三层架构： 意图编排 → 任务执行 → 合规校验，也是企业最常用的多智能体工作流（Multi-Agent Workflow）。 第一层：意图编排——先分清”是问还是办” 所有请求进来，第一件事不是急着检索，而是先判断： 这是“问问题”还是“要办事”？ 这一层叫意图编排 Agent，是整个系统的总开关。判断为”问问题”→ 交给检索层（就是上

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AI HOT

Runway发布Agent 2.0

Agent 2.0 来了。使用优惠码 AGENT 即可享任何套餐 30% 折扣 尝试一下 新闻 / 公司新闻 推出 Agent 2.0 2026 年 6 月 25 日 Runway 发布 Agent 2.0 帮助营销人员把有效的东西做得更多——那些能驱动收入的广告、视频和完整营销活动。 每位营销人员都知道驱动收入需要什么：分析哪些做得好，做得更多，砍掉无效的。但在实践中，要在每一个营销活动、社交媒体帖子和付费广告中真正落实这一点，不是一个人甚至一个小团队能跟得上的。知道该做什么和实际做到之间的差距，正是大多数营销功亏一篑的地方。 今天，我们推出 Agent 2.0，这是一次升级的 Runway Agent 体验，旨在弥合这一差距。把你正在做的东西放进来：一个转化率不佳的付费广告活动、一个下周要推出的产品、或者一个你正在努力打入的受众群体。Agent 会分析它、提出正确的问题、并与你一起构建直到效果理想——所有这些都在一次对话中完成。 为营销人员而建 无论你是自己负责营销的创始人、独自负责一个品牌所有社交内容的营销人员、还是管理多个并行活动的大型团队的一员，Agent 都能帮助你创建、测

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钛媒体

OpenAI最新报告：Codex取代ChatGPT，大神让“Agent团队”干活

文 | 世界模型工场 Agent到底有没有真的改变工作？ OpenAI最新发布的一份报告《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》，给出了目前最直接的一组数据。 这份报告由OpenAI、哥伦比亚商学院、沃顿商学院、杜克大学Fuqua商学院的研究者共同完成。 报告分析了OpenAI Codex的真实使用数据，比较了三类人群：个人账户用户、组织账户用户，以及OpenAI内部员工。 它不仅展示了OpenAI内部是如何最大化使用Codex的，还会让人产生一种感受： AI的使用方式正在经历一次静默的范式转移。 从和AI对话到让AI干活，从自己动手到管理一群AI员工，这个过程已经在发生，但大多数人还没意识到这件事已经在发生了。 Codex用户半年增长五倍，但采用不均衡 报告显示，2026年上半年，Codex的周活跃用户数增长超过5倍。 但在个人用户、组织用户、OpenAI内部员工之间，Codex的使用强度差异很大。 报告数据表明，过去28天内使用过Codex的活跃用户，个人用户中的比例只有0.7%，组织用户中的比例达到17.3%，OpenAI内部员

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运营动作建议

人人都是产品经理

Agentic OS：如何打造一支永不疲倦的AI销售团队

AI销售助手为何会在关键时刻报出骨折价？背后暴露的不仅是模型问题，更是系统架构的致命缺陷。本文深度拆解如何将单一Agent升级为「销售公司」架构，通过五层分工与三个关键接头设计，解决上下文过载、决策混乱与虚假验收等行业痛点，打造真正具备自进化能力的AI销售系统。 一个AI销售助手正在IM上和客户聊得火热。对方随口问了句再平常不过的话：“你们基础版怎么卖？”它张口就报了个底价，低得离谱。 事后复盘才发现，它不是算错了，是“想起来”了。当初为了让它显得更专业，我们把CRM里该客户的全部历史商机、最新的全局计费规则，外加过去一百轮的聊天记录，一股脑全塞进了上下文。它就在这堆信息里，翻到某次极其特殊的骨折价特批记录，顺手当成了标准答案。 一句话，一个客诉。 很多人遇到这种事，第一反应是模型还不够聪明，等下一代。 我的判断正好相反，模型已经够强了，真正塌掉的不是智能，是结构。 眼下大多数人搭Agent，就是把所有文件、工具、权限全塞给一个巨大的Agent，然后祈祷它别跑偏。这不叫搭系统，这叫赌运气。 后来我们想明白一件事：要让AI把销售这门生意长期做下去，需要的不是一个更会聊天的销售Agent，

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钛媒体

给五款国产Agent上了压力测试，WorkBuddy直言"做不到"，豆包却在“打圆场”

文｜奇点研究社，作者 | 七月，编辑｜孟雯 今年3月，桌面端办公智能体迎来一波爆发。 易观分析数据提到，当月头部产品月访问量合计超过2000万次，腾讯WorkBuddy以885万排在第一。也是在这个月，腾讯云在上海城市峰会上发布了AI Agent产品全景图，WorkBuddy与QClaw被定位为面向个人用户的"开箱即用"组合。 同一时期，OpenRouter的数据显示，中国AI大模型的日均Token调用量已经突破140万亿，连续五周超越美国。 行业把2026年称为"智能体大规模应用的关键之年"。 但热闹归热闹，当真正让这些Agent落地办公、看它们执行和交付时，你会发现问题不在"谁更能干"，而是"谁更靠谱"。 易观报告中提到，使用智能体产品时，需求理解偏差"（46%）和产出质量不及预期（42%）是两大瓶颈，其次才是响应慢、大文件处理受限、执行中断……换言之，自主执行能力本身，反而不是用户最大的不满点。 最近豆包推出了专业版，主打更专业的深度办公能力。奇点第一时间把它和WorkBuddy、DuMate、悟空、YouWare一起做了一套办公实测。测试任务分为两类，一类是真实高频的常规场景，

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AWS Machine Learning Blog

构建自助式 AWS Health 分析，通过 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 代理找到可行的健康见解

On a typical Monday morning, an enterprise operations team receives multiple AWS Health notifications about Amazon Linux 2 end-of-life, RDS version deprecations, and EC2 instance retirements across 50+ accounts. Without self-service analytics, the team has no way to quickly identify the events that affect production systems, the events that require immediate action versus long-term planning, and the business impact of each event category. Operations teams also spend time waiting for Technical Ac

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Digiday

营销简报的未来：首席营销官仍然被有关广告​​创意价值的难题所困扰

Brand marketers underwrite the ad industry’s creative endeavors. But many still aren’t sure they can justify the output of their creative agencies to C-suite colleagues. According to a survey of senior marketers conducted by measurement firm Gain Theory , 49% said they weren’t confident that the data they had would help them defend marketing decisions to a CFO. This is a member-exclusive article from Digiday. Continue reading it on digiday.com and subscribe to continue reading content like this.

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观察信号

AWS Machine Learning Blog

在 AWS 上使用现代数据网格策略构建代理 AI 应用程序

When a customer service agent autonomously queries order databases, retrieves return policies, and synthesizes answers, it needs governed access to multiple data sources across your organization. Building agentic AI applications on a modern data mesh requires fine-grained access control enforced at every layer of the data interaction chain. AI agents that autonomously discover database schemas, construct SQL queries, and synthesize data from multiple sources expose governance gaps that the singl

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（本期完）

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