anthropics/commerce-agents

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 기반 쇼핑 경험을 구축하기 위한 참조 구현을 제공합니다. 고객 대면 쇼핑 작업과 내부 비즈니스 운영(마케터 관리)을 동시에 처리할 수 있는 전문 에이전트를 개발하는 도전 과제를 해결하며, 안전성, 가드레일, 기존 비즈니스 시스템과의 통합을 유지합니다.

작동 방식

시스템은 두 가지 주요 에이전트 역할로 구성되어 있습니다:

• 쇼핑 에이전트: 제품 검색, 비교, 계획, 장바구니 관리, 정책 문의를 처리하는 고객 대면 어시스턴트입니다. 회사의 카탈로그 및 주문 시스템과 연동하기 위해 StorefrontBackend를 사용합니다.
• 마케터 에이전트: 직원이 성과 분석, 리스트 업데이트, 재고 관리, 마케팅 캠페인 초안 작성 등을 수행할 수 있는 백오피스 도구입니다. 안전성을 보장하기 위해 모든 "쓰기" 작업(변경 사항)은 스테이징되며, 적용 전 인간의 승인이 필요합니다.

이 에이전트들은 세 가지 방식으로 배포할 수 있습니다: Messages API(사용자 지정 호스트 애플리케이션용), Agent SDK(SDK 관리 루프용), 또는 Managed Agents(MCP 서버 사용).

대상 사용자

• AI 쇼핑 어시스턴트 또는 마케터 포털을 구축하고자 하는 개발자.
• LLM 기반 쇼핑 자동화를 구현하고 내장된 안전 가드를 원하는 기업.
• LLM과 쇼핑 백엔드(카탈로그, 장바구니, 분석) 간의 통합을 설계하는 아키텍트.

주요 특징

• 이중 역할 아키텍처: 고객과 마케터를 위한 전용 에이전트를 분리.
• 안전성 우선: 펜싱, 프로벤던스 게이트, 마케터 변경 사항에 대한 필수 인간 승인 루프 포함.
• 유연한 배포: Messages API, Agent SDK, Managed Agents를 포함한 다양한 런타임 지원.
• 산업 분야 예제: 소매, 여행, 통신, 엔터테인먼트 분야의 실행 가능한 예제 4개 포함.
• 스캐폴딩 도구: 개발자가 자신의 기술 스택을 기반으로 새로운 쇼핑 에이전트를 빠르게 구축할 수 있도록 도와주는 Claude Code 플러그인 포함.