全國首個線上超市AI智能體，“超喵”憑什么幫商家翻倍增長？

假設你是一個新消費品牌的創始人，終于談下了天貓超市的入駐資格。接下來的一個多月，你的團隊將進入一段“沉默期”——等合同、等資質審核，然后是法務過款、財務打款、商品入倉……新品還需要安排設計師拍照、修圖、做詳情頁。

等商品真正上架、開始售賣的那一天，距離你決定入駐的那個下午，可能已經過去了40多天。

4月20日，天貓超市15周年商家大會的現場分享了一個真實的例子：去年雙11前夕，某頭部乳制品品牌想趕在大促前上一款新品。下午找到產品團隊，派了三個運營同學，花了兩天時間才把這個品掛上去。期間大量素材需要審核、反復修改，團隊熬了兩個大夜。

這并非天貓超市獨有的問題，恰恰相反，相比傳統線下商超動輒數月的供應商進場流程——從紙質合同蓋章、對公賬戶核驗、實地驗廠到貨架排期談判——線上零售在過去15年間做的就是把流程成本壓縮到一個更高效的區間。但問題依然存在，并不是不想快，在合規的要求下，流程本身決定了快不起來。

在這樣的背景下，全國首個線上AI超市智能體“超喵1.0”正式發布。

“品牌方不是不想嘗試新技術，而是日常運營的負擔已經不輕了。”天貓超市運營中心總經理焦進表示，在“超喵1.0”的幫助下，入駐全流程預計可縮短到10天。這背后，是一套7×24小時待命的AI智能體系統在支撐。當AI技術讓基礎運營能力的差異逐漸縮小，品牌自身的價值會更加凸顯——繁瑣的流程交給AI，商家可以把精力收回來，聚焦到品牌價值的塑造上。

用一句話來理解“超喵”：它把貓超15年積累的復雜經營知識，變成了一個隨叫隨到、24小時在線的“超級運營商”，可以是銷售專家、供應鏈專家、品牌營銷專家，幫商家把體力活干了，把決策權留下。

從“人肉對齊”到“AI托管”，一個“超級運營商”如何改變商家后臺？

入駐時效的提升，只是“超喵”能力的一個具象切面——據官方數據顯示，目前貓超35項主流證照已全部實現機審，業務規則100%覆蓋，商家自主入駐率達到97.7%，機審率穩定在93%以上。審核時長從“按天計算”變成了“分鐘級”。

但入駐加速只是開始。日常經營中的效率損耗，往往藏在更細微處。

天貓超市AI商品運營首席訓練師徐振月在大會上回顧了一個品牌案例：某商家一款鏈接銷量突然上漲，運營負責人需要在半小時內向老板解釋原因。于是他打開四個對話框——問投放是不是加了預算，問營銷是不是報了活動，問直播是不是臨時加場，問價格是不是改了券。四個人給出四種反饋，拼湊出來的結論往往不夠完整。

現在，商家只需在后臺輸入商品ID，“超喵”的經營分析Agent會從30多個維度進行綜合診斷，直接給出結論——是流量問題還是轉化問題，甚至會具體到排查某一條負面評價的影響。

“AI會精細測算告訴你，如果去報淘客，預計每天GMV能增長多少。”

另一個常被忽略的場景是活動報名。貓超內部有26個賣貨渠道，過去商家運營需要逐個盯、逐個報。徐振月在現場反問：“你們的運營知道這26個渠道全報了嗎？未來不用再追了——AI托管可以自動完成。”

據悉，在“超喵”的協助下，會場活動搭建時長從平均15小時壓縮到2小時，效率提升了85%以上......從入駐到診斷，從活動報名到日常盯盤，這些散落在經營各環節的效率損耗，過去靠增加人手來填補，現在則被AI逐一接管。

六項核心能力，拆解“超喵”如何幫商家提效

超喵產品團隊向《天下網商》詳細闡釋了“超喵”的能力架構：

目前超喵1.0主要包含16個Agent，分別是，經營分析、宮格規劃&選品、入駐&發品、鏈接武裝&診斷、價格管理、鏈接打爆、營銷托管（商家視角）、招商托管（運營視角）、投流托管、權益托管、場景活動、城市化運營、智能補貨、AI會場、AI導購員、AI直播數字人。

以下重點拆解與商家日常經營關系最密切的六項能力。

1.智能經營分析：從“人工盯盤”到“AI值守”

在傳統運營模式中，商家每天需要花大量時間盯數據、做報表、拆解問題。超喵的商家運營Agent將這一流程自動化：關鍵數據實時跟蹤，日/周/月報智能生成，鏈接診斷覆蓋30多個維度，包括流量、轉化、價格、評價、活動報名狀態等。

一位參與內測的商家反饋，過去分析一個鏈接需要打開七八個表格導出數據，現在一鍵點擊即可獲得診斷結論和優化建議。4月17日，商務部研究院召開《“人工智能+零售業”創新發展報告》（后文簡稱《報告》）課題研討會，也總結了這一趨勢——AI全面賦能后，小商家人力成本顯著降低，年銷售規模50萬至100萬元的商家數量明顯增長。

2.宮格畫像&選品：用數據回答“賣什么”

選品是零售的起點，也是風險最高的環節之一。超喵的選品Agent將貓超核心品類拆解為4000多個“宮格”，按價格帶、賣點等維度進行像素級洞察，幫助商家識別兩類關鍵信號：需求在漲但供給沒跟上的“藍海”，以及爆款扎堆、競爭飽和的“紅海”。

一個典型的案例是貓超臻選4.0高蛋白純牛奶。徐振月講述了這款產品從0到1的全過程：AI在“純牛奶”類目下標記了一個格子——高蛋白、4.0克含量、中高端價格帶。數據顯示，該細分賽道的搜索熱度在上升，但貓超在售SKU數量偏少。系統自動生成任務推送到采購后臺，采購點擊“一鍵下發”，任務即到達對應商家的后臺。

“商家收到的不只是一個趨勢方向，”徐振月解釋，“AI已經把規格、價格帶、核心賣點，甚至連這款品大概什么時候上、打爆的概率有多大、建議投入多少資源，全都算好了。”

這種“從結果倒推”的選品邏輯，降低了品牌在新品研發上的試錯成本。

3.鏈接武裝打爆：AI參與產品定義的嘗試

選品之后是上架。商家接單開發出貓超定制包裝的4.0高蛋白純牛奶后，進入素材準備階段。過去，品牌需要安排拍照、修圖、設計詳情頁，周期長、成本高。在超喵的鏈接武裝Agent支持下，商家只需用手機拍一張白底圖上傳，AI自動生成場景圖、短視頻和詳情頁文案，并自動進行AB測試——哪張圖點擊率更高，系統自行替換。這一套流程走下來，該款牛奶在首月即實現了可觀的銷售增長。

值得注意的是，這并非簡單的“AI做圖”或“AI寫文案”。焦進對《天下網商》補充，AI能做到“從結果倒推”——連新品在貓超的上新時間、打爆機會、投資方案都提前算好再給到品牌。這意味著AI不僅參與內容生產，更開始介入產品定義本身，從賣點、定價到規格，都基于數據給出建議。

《報告》也指出，天貓超市采用“AI驅動決策、品牌體系統籌執行、工廠端高效制造”的協同模式，指導自有品牌根據市場需求進行產品研發和迭代。這方面，天貓超市自有品牌天貓超市臻選的八珍糕具象地呈現了AI對產品定義的參與。該品基于市場已有趨勢品類（養生零食）疊加創新配方（巧克力+抹茶口味），AI分析了年輕人對“低GI”“藥食同源”等關鍵詞的搜索偏好，商品命名、賣點、包裝視覺均由AI參與生成，上架一周內躍居貓超糕點類目銷量榜第一。這是零售AI向C2M反向定制邁進的一個具體先例。

4.智能投流：從“人工調價”到“目標管理”

投流是商家日常運營中技術門檻較高的環節。傳統模式下，投手需要持續監控數據、手動調整出價和預算。超喵的智能投流Agent改變了這一交互方式：商家用自然語言下達指令，如“幫我把這款新品在這個月最大化拉新”，系統自動拆解目標并執行。

一個實際的應用場景是夜間的流量競價。人在休息時，AI可以持續值守，根據實時數據自動調整出價策略，填補流量空缺。

焦進在訪談中還舉了一個例子：鳳爪這類商品，AI判斷其更適合直播賽道而非傳統貨架，因此在資源分配上，超喵也會側重直播渠道的投放，幫助商家避免全渠道鋪開帶來的資源分散。

5.靈活托管：三種模式適配不同商家需求

超喵為商家提供了三種托管模式：自托（AI提供診斷建議，商家自主執行）、半托（商家選擇特定環節托管，與內部團隊協同）、全托（商家提供貨品和資金，平臺全流程經營）。

天貓超市AI解決方案首席架構師謝東明確了AI與商家的邊界：“AI提供智能，人掌握決策，品牌方擁有一票否決權。”無論是需要強自主把控的大品牌，還是追求效率的中小商家，都可以選擇適合自己的介入深度。

這套托管模式的技術底座，是一套分層Agent協作架構。謝東解釋：

最上層是“超喵”主Agent，作為大腦中樞負責理解商家意圖。往下是專項子Agent，分管選品、投流、發品、補貨等具體任務。

當商家輸入一句“幫我把這款新品在這個月最大化拉新”，主Agent會將目標拆解為多個子任務——素材是否需要優化、投流預算如何分配、報哪些活動——然后分發給對應子Agent執行。子Agent之間還會自動協同：投流Agent可能向素材Agent反饋“這張主圖點擊率偏低”，素材Agent隨即調整方案。

“有兩種協作模式。”謝東介紹，“一種是主Agent下命令、子Agent執行；另一種叫Agent Teams——多個Agent圍繞共同目標，像專家團隊一樣交換意見。”

這套協同模式讓“全托”模式在技術上得以實現——商家只需告訴系統“我要什么結果”，調度、執行、調優全在Agent之間完成。

6.供應鏈提效：幫商家“止損”的隱性價值

相比前端運營，供應鏈的效率提升對商家利潤的影響更直接。超喵的智能供應鏈Agent覆蓋三個關鍵環節：智能補貨（提前7天給出備貨建議）、智能庫控（評估庫存效期和周轉天數，預警臨期商品并給出促銷方案）、異常履約診斷（識別每筆訂單的履約問題）。

對于商家而言，智能庫控的止損價值尤為突出。系統能提前識別可能進入禁售期的商品，并測算潛在資損金額，同步給出促銷清倉建議——事實上，比起“發貨更快”，商家或許更在意“庫存不壓倉、臨期不報廢”。

《報告》的數據提供了量化參考：在調研的商家樣本中，AI優化調撥后，倉內UPI（每小時作業件數）提升200%，調撥成本降低42.9%，人力成本減少超30%。

從“局部智能”到“生態協同”，AI零售的下一步

為什么“超喵”更了解超市生意？

《報告》將零售業智能化轉型劃分為四個階段：局部智能化、多環節協同智能化、自主智能化、生態協同智能化。商務部研究院副研究員洪勇表示，平臺企業和大型零售企業整體正在推動多環節的AI智能體運作，天貓超市等推出的AI智能體呈現出AI在零售業應用中的演進過程，正處于“自主智能化”階段，并在向“生態協同智能化”方向探索。

目前，超喵的核心能力已免費開放給現有商家后臺，品牌可通過參與“AI品牌合伙人計劃”，將自身運營經驗沉淀到AI系統中，逐步完成從經驗驅動到數據驅動的轉型。

作為全國首個落地應用的線上超市AI智能體，將“超喵”放在行業坐標中觀察，其定位更為清晰。

Amazon的Rufus購物助手側重C端對話導購，其智能托管服務AWD可自動監控庫存并觸發補貨，缺貨率降低15%，“預見性發貨”方案在用戶下單前就將商品發往潛在需求區域。這套體系的核心是優化消費者體驗。

蘇寧靈思大模型和沃爾瑪的“代理式商業”體系，則側重線下門店的數字化改造和供應鏈管理。

“超喵”的獨特之處在于“B端經營托管+供應鏈協同”的雙輪驅動——既幫商家處理入駐、選品、定價、投流、庫存等后臺經營事務，也通過AI會場等方式提升平臺運營效率。用謝東的話說，貓超擁有從供應端到履約物流再到消費者的完整鏈路數據，這是純平臺型電商或純線下零售不具備的條件。