Anthropic пусна Claude Commerce Agents: план Apache-2.0 за агенти за пазаруване и търговци в търговията на дребно, пътуванията, телекомуникациите и развлеченията

Повечето екипи, които създават асистент или агент за пазаруване, изграждат наново една и съща основа: агентен цикъл, слой от инструменти върху каталога, механизъм за одобрение и набор от тестове. Anthropic вече публикува тази основа като код. Тази седмица компанията публикува anthropics/commerce-agents — референтен модел, включващ агент за пазаруване и агент за търговци, заедно с четири готови за изпълнение вертикали: търговия на дребно, пътувания, телекомуникации и развлечения. Той е придружен от два материала: продуктово съобщение и задълбочен инженерен анализ, Ръководство за анатомията на ефективните агенти за търговия.

Може ли да бъде внедрен? Да. Хранилището е с лиценз Apache 2.0, работи локално с Python 3.11+ и Node 22 и изисква ANTHROPIC_API_KEY, а средите за изпълнение приемат всеки клиент на anthropic, така че същият код може да бъде внедрен чрез Claude API, Amazon Bedrock, Microsoft Foundry или Google Cloud Vertex AI.

Двата агента

Агентът за пазаруване функционира в собственото приложение на търговеца. Той търси в каталога, обработва заявки за множество артикули, сравнява опции, създава количката и отговаря на въпроси за поръчки и връщания в рамките на един и същ разговор. Неговите пет умения са search-discovery, purchase-research, planning-goals, customer-care и memory-personalization. При внедряването се реализира StorefrontBackend върху системите за каталог, количка, поръчки и политики.

Агентът за търговци подпомага служителите на магазина: отговаря на въпроси за продажбените резултати, подава сигнали за наличностите, препоръчва цени и промоции и създава чернови на кампании. Неговите умения са performance-insights, catalog-listings, inventory-operations, pricing-promotions и marketing-campaigns, работещи върху MerchantBackend.

И двата агента работят по три начина — чрез Messages API, Claude Agent SDK и Claude Managed Agents (бета) — от една обща дефиниция на подсказките, уменията, договорите за инструменти и механизмите за одобрение. Плъгинът за Claude Code, commerce-builder, създава шаблон за нов агент (/scaffold-commerce-agent) или преглежда съществуващ (/review-commerce-agent).

Умения, а не подагенти

Архитектурното твърдение е най-приложимата на практика част. Anthropic се противопоставя на маршрутизатор на намеренията и на подхода с по един подагент за всеки домейн. Една търговска сесия е един тясно свързан разговор, а всяко предаване на контекста води до загуба на състояние: оркестраторът съхранява количката, предпочитанията и историята, а всяко предаване може да струва няколко пъти повече токени и да добави секунди забавяне. Домейните също се припокриват — процесът по връщане изисква едновременно историята на поръчките, количката и каталога.

Уменията на агентите осигуряват същата модулност без тази цена, тъй като инструкциите за уменията се зареждат в агента, който вече съхранява историята. В няколко корпоративни внедрявания Anthropic отчита, че един агент с умения превъзхожда както дизайна с една голяма подсказка, така и дизайна с подагенти по отношение на качеството, често при по-ниски разходи и по-малко забавяне. Подагентите все пак са подходящи за тесни, самостоятелни задачи като задълбочено проучване.

Разделението между подсказка и умение се определя от честотата: приблизително една трета или повече от трафика се поставя в системната подсказка, а останалото — в уменията. Правилата за безопасност, ограниченията на марката и ключовите факти за потребителя винаги се поставят в подсказката.

Компонентите на интерфейса са инструменти

Повечето отговори в търговията са компоненти, а не прозаичен текст. Вместо моделът да бъде подканван да генерира персонализирани тагове, референтният модел превръща всеки компонент в инструмент — present_products, present_itinerary, present_plan_comparison — с типизирани аргументи, които сървърът валидира, преди клиентът да ги визуализира. Тъй като тези извиквания се намират естествено в масива от съобщения, презареждането на историята не изисква персонализиран парсер, а агентът може да определи „първия хотел“ от последното извикване за представяне. За стрийминг на ниво токени eager_input_streaming: true пропуска буферирането от страна на сървъра и гаранцията за схемата.

Обяснение: петте решения, интерактивно

Латентност, кеширане, памет

Един визуализиран отговор съдържа 500–700 изходни токена, което без стрийминг означава пет секунди въртящ се индикатор. Anthropic разделя латентността от край до край от възприеманата латентност, като предава компонентите поточно в момента на създаването им и визуализира редове с описание на напредъка на разбираем език. Динамичното изпращане на инструменти — изпълнение на всяко извикване, веднага щом аргументите му приключат стрийминга, което е стандартното поведение на Agent SDK — според данните съкращава многосекундните паузи до няколкостотин милисекунди.

Кеширането на подсказките е основният инструмент за контрол на разходите. Заявките се подреждат като глобални → сесийни → променливи, тъй като кеширането се основава на префикс, а времеви печат в началото на системната подсказка нарушава кеша при всяка заявка. Четенето от кеша струва една десета от цената на новите токени, записите в кеша носят премия от около 1,25 пъти, а най-добрите внедрявания постигат 90–99% успеваемост. Извличането на памет се изпълнява асинхронно в отделен процес; Anthropic измерва 13% по-висока успеваемост при припомнянето на факти в сравнение с инструмент за запазване в рамките на хода.

Основни изводи

• Референтен модел с лиценз Apache 2.0, включващ агенти за пазаруване и търговци, четири вертикали и плъгин за Claude Code.
• Един агентен цикъл с умения е превъзхождал дизайните с подагенти и с една подсказка в внедряванията на Anthropic.
• Компонентите на интерфейса се изпращат като типизирани инструменти, така че историята остава естествена, а оформлението може да бъде разрешено.
• Кеширането на подсказките е насочено към 90–99% успеваемост; променливите данни трябва да бъдат последни, никога първи.
• Парите, операциите за запис и идентификаторите се контролират чрез код — моделът предлага, а обвивката прилага.

---

Вижте задълбочения инженерен анализ на Anthropic, продуктовото съобщение, хранилището в GitHub и демонстрациите за търговия. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия 150k+ ML SubReddit и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Вече можете да се присъедините към нас и в Telegram.

Имате нужда от партньор за популяризиране на вашето GitHub хранилище ИЛИ страница в Hugging Face, ИЛИ продуктова премиера, ИЛИ уебинар и т.н.? Свържете се с нас