資策會數位轉型研究院─FIND中心

零售業在電商、物流與支付等流程完成數位化後，下一步正邁向「代理式 AI」：讓系統在授權範圍內主動判斷、提出建議，並觸發後續行動，以縮短「決策到執行」的距離。Gartner 估計，2028 年約有 15% 的日常工作決策將由代理式 AI 參與完成；Walmart 也在 2025 年加速導入相關工具，目標同時提升店內員工效率與顧客購物體驗。

【案例服務說明】

員工與門市營運：把「資料」轉為「可行動的建議」
Walmart 以任務導向的代理式 AI 支援門市主管與前線員工，將即時營運訊號轉化為可執行的建議，涵蓋商品規劃、補貨、庫存調度與排班等。門市管理者也可在促銷活動前快速調整補貨策略，降低庫存過剩風險，讓人力更聚焦在高價值任務。
顧客端購物體驗：Sparky 成為多模態購物助理
在顧客端，Walmart 推出內建於其應用程式的AI購物助理-Sparky。Sparky 由零售專屬LLM大型語言模型支援，可處理複雜查詢、彙整商品評論並比較差異；顧客可透過「Ask Sparky」功能，以文字、圖片、音訊或影片互動。系統再結合購買偏好與即時需求，快速摘要商品優缺點、價格與庫存，並推薦最適商品與促銷組合，大幅簡化搜尋與比價成本。

圖1：Sparky 貼身購物助理，提供個性化互動購物流程
圖片來源：Walmart

【應用效益與成果】

服務品質提升：AI 可自動支援客服回覆、商品推薦與庫存資訊提示，使前線人員能以資料支撐回應，提升作業效率並降低錯誤。
內部營運效率優化：AI 協助補貨、排班與庫存調度，使資源配置更具彈性；並可依即時銷售數據調整門市價格，提高競爭力。
顧客體驗升級：整合產品比較、顧客評論、購物車與庫存等資訊，即時提供個人化互動推薦，縮短決策時間並提升購物順暢度。

Walmart透過代理式AI建立涵蓋內部商品開發、商家工具、客服、門市任務與外部購物體驗的零售生態系範本，將 AI從「工具」升級為「行動夥伴」，協助人類完成複雜任務鏈結。透過「精準切入、任務導向」策略，從商品發掘到交易完成，提供兼具人性化與高效率的體驗，重新定義企業的運作模式，實踐零售業從自主智能代理轉型的範例。

【FIND 觀點】

代理式AI的關鍵價值，在於能根據任務主動選擇最適合的工具與路徑，縮短決策到行動的距離；不僅解決傳統零售效率瓶頸，亦打造貼近顧客需求的互動模式。然而，企業也需留意潛在風險與挑戰：過度依賴AI可能導致員工技能弱化；顧客資料的使用與保護必須透明可控。因此，未來零售業的關鍵，將在於人機協作的分工設計、監控與持續精進機制，讓 AI 成為可被信賴的工作夥伴與購物助手。

Walmart 代理式 AI 雙軌戰略：從員工賦能到顧客購物助理

Walmart 代理式 AI 雙軌戰略：從員工賦能到顧客購物助理