【环球网科技报道 记者 李文瑶】深夜十一点半，小林瘫在沙发上，手指在多个电商APP间疯狂切换。手机屏幕上堆叠着“平台满减”“跨店满减”“会员专属券”等标签，他试图找出购买一双跑鞋的最优组合，在综合考量不同平台的优惠政策和组合后，他最终选择结算金额最低的平台进行了下单。

　　小林的体验反映出当下消费者在大型促销活动中，需要处理来自多平台、多路径的海量优惠信息。

　　“今年618期间，各大电商平台加起来共有上百种优惠策略和组合。”值得买科技CTO王云峰在接受记者采访时透露，从传统的满减、立减，到特定场景的直播间专享券、互动玩法的奖励，以及会员身份带来的专属权益，多样化的促销方式，让部分消费者在追求最优购物方案时，需要投入更多的决策考量。

　　“我们观察到用户在寻求消费建议时，表达方式正变得更加场景化”王云峰在采访中指出。这位毕业于清华大学计算机系，在互联网及电商领域深耕多年，一直关注搜索的技术负责人见证着行业的演进：用户不再拆解关键词去适配引擎，而是直接将自然语言抛给AI——“跑步新手选什么鞋？”“5000元游戏本推荐？”。

　　这种转变源于消费决策逻辑的重构。据值得买统计，在涉及消费的提问中，60%与价格无关，反而是场景化需求占据主导：“骑行爱好者如何升级装备？”“三高人群零食怎么选？”等。传统搜索基于关键词匹配的核心机制，在理解和满足用户深层意图方面面临新的挑战。

　　而AI Agent正迅速填补这一空白。无论是独立APP如“张大妈AI购物管家”，还是内嵌于手机助手、智能座舱的购物模块，Agent通过理解语义、调用实时数据，直接输出决策建议。当用户问“送程序员男友什么礼物”，AI瞬间调取最新数码趋势、价格曲线、全网评测，生成一份带购买链接的礼品方案——整个过程或许直接在10秒内完成。

　　然而AI消费搜索的落地远非调用大模型这么简单。核心难点在于消费数据的特殊属性：强实时性与高事实性要求。

　　“大模型有幻觉，但商品参数不能出错；模型训练有周期，但价格每分钟都在波动。”王云峰指出。例如当用户询问“iPhone 15最新底价”，系统需要高效处理多层动态数据：

　　二是要优惠计算：解析多样的优惠规则叠加逻辑（如“88VIP+直播间券+淘金币”能否同享），筛选最优方案；

　　以值得买的海纳MCP Server为例，其背后是10亿条商品链接、120亿条消费内容构成的动态数据库，每日新增数据高达1000万至2000万条。更关键的是多年积累的数据处理能力，王云峰给记者举例到，当其他平台搜索“手机”仍会混杂手机壳时，其系统能精准识别用户搜索意图差异，有效保证推荐结果与用户需求的高度匹配。

　　消费搜索的形态进化并未止步于手机屏幕。随着硬件迭代，交互方式正迎来新一轮变革：在智能座舱领域，有厂商已考虑接入购物助手，满足行车场景的即时需求。例如，用户开车时可直接通过语音进行消费下单。

　　在智能眼镜领域，图搜功能成为核心战场。通过AI大模型赋能，用户可直接通过眼镜视觉识别物体并获取商品信息，例如：识别服饰风格并搜索同类型商品，实现“所见即所得”的体验。

　　在“云手机”领域，AI能够解决长任务耗电问题。目前，商汤、智谱等企业正布局云端设备，让Agent在后台完成比价、凑单等复杂操作，缓解终端设备的电量与性能的压力。

　　在王云峰看来，智能眼镜被普遍视为下一代入口。“服装搜索靠文字描述太苍白，必须依靠视觉解析能力。”尽管当前消费级AR眼镜设备价格仍在数千元区间，但随着智能眼镜在光学显示、续航等方面取得的显著突破，轻量化消费级产品临近爆发点。

　　更深层的变革发生在商业生态层面。当Agent成为新流量入口，电商平台积极探索开放协作模式，头部企业审慎评估API开放策略，在拥抱新增量与维持商业生态平衡间寻求最优解。

　　而MCP协议生态催生新分账模式。王云峰透露，目前值得买已明确将电商分佣返还给接入方，通过联盟机制有效促进生态协同发展。

　　王云峰指出，消费链路正在经历结构性变化，当用户通过智能眼镜发出找双适合夜跑的跑鞋的指令时，需求定义与交易执行正在形成新的分工，消费者关注的核心是需求精准满足，而非具体的交易场域。

　　这种变革的本质，是消费决策环节与交易执行环节的进化。AI Agent聚焦需求洞察与方案匹配，电商平台则持续深化其在供应链整合、支付体验及售后保障等基础服务能力的价值。就像搜索从门户时代的入口，演进为智能时代的基础能力。

　　当有消费者对着满屏优惠券薅秃头发时，另一群人正对智能助手说：“找双适合夜跑的缓震跑鞋，预算800以内”——后者或许才是消费搜索的新场景：AI将复杂的优惠规则转化成一句自然语言指令，消费行业或被推动走向简单的满足需求”。

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