代理搜索份额：用于LLM电子商务竞争决策的多代理AI系统

arXiv cs.AI 论文
multi-agent-system e-commerce llm-mediated competitive-analysis ai-decision-making share-of-search ablation-study

摘要

本文介绍了一种多代理AI系统，用于测量和诊断LLM电子商务中的竞争可见性，采用代理搜索份额指标，并通过消融研究验证了其可行性。

arXiv:2609.11190v1 Announce Type: new Abstract: AI购物助手正日益引导消费者发现过程，这使得支持卖方竞争决策的工具变得迫切需要。我们提出了一种多代理AI系统，用于自动化LLM电子商务中的竞争可见性测量和根本原因诊断。该系统引入代理搜索份额（ASoS）作为决策目标，在主要AI平台上部署查询代理，并使用基于ReAct的诊断代理来推荐优先化的商品干预措施。一项100次试验的消融研究，作为该原型的可行性评估，显示代理在39%的试验中恢复了消融信号（95%置信区间：30.0% - 48.8%，是随机机会的5.5倍），在高相关性消融中上升到63.9%。
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缓存时间: 2026/09/12 08:24 

# 基于代理的搜索份额：面向LLM驱动电商竞争决策的多智能体AI系统
来源：https://arxiv.org/abs/2609.11190  
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2609.11190）

> 摘要：AI购物助手正日益重塑消费者发现路径，这催生了对支持卖方竞争决策工具的迫切需求。我们提出一个在LLM驱动电商环境中自动化竞争可见性度量与根因诊断的多智能体AI系统。该系统引入“基于代理的搜索份额（ASoS）”作为决策目标，在主流AI平台部署查询智能体，并使用基于ReAct框架的诊断智能体推荐优先级商品运营干预方案。作为该原型可行性评估的消融实验（100次试验）显示，智能体在39%的试验中成功恢复被消融信号（95%置信区间：30.0% - 48.8%，相对随机基线提升5.5倍），在高相关性消融场景中这一比例升至63.9%。

## 提交历史
来自：Spandan Ghose Chowdhury [查看邮件（https://arxiv.org/show-email/793d6ed1/2609.11190）] **[v1]** 2026年9月10日（周四）07:55:59 UTC（130 KB）

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