anthropics/commerce-agents

解決的問題

此專案提供了一個建立 AI 驅動的電商體驗的參考實作。它解決了建立專用代理（agent）的挑戰，這些代理能同時處理面向客戶的購物任務與內部業務操作（如商家管理），同時維持安全性、設置防護機制，並與現有的業務系統整合。

如何運作

系統包含兩個主要的代理角色：

• 購物代理：一個面向客戶的助理，負責處理產品搜尋、比較、規劃、購物車管理以及政策查詢。它使用 StorefrontBackend 來與公司的目錄和訂單系統進行互動。
• 商家代理：一個後台工具，供員工分析績效、更新商品清單、管理庫存以及撰寫行銷活動。為確保安全性，所有「寫入」操作（變更）都會先進行預先設定，並需經過人工審核後才會生效。

這些代理可透過三種方式部署：透過 Messages API（用於自訂主機應用程式）、Agent SDK（由 SDK 管理的迴圈）或作為 Managed Agents（使用 MCP 伺服器）。

適用對象

• 開發人員，希望建立 AI 購物助理或商家入口網站。
• 企業，希望以 LLM 為基礎實作電商自動化，並內建安全防護機制。
• 架構師，設計 LLM 與電商後端（目錄、購物車和分析）之間的整合。

主要特色

• 雙角色架構：為客戶與商家分別設計的專用代理。
• 安全至上：包含防護機制、來源驗證門檻，以及商家變更的強制人工審核迴圈。
• 彈性部署：支援多種執行環境，包括 Messages API、Agent SDK 和 Managed Agents。
• 產業垂直領域：包含四個可執行範例，涵蓋零售、旅遊、電信與娛樂產業。
• 架構工具：內建 Claude Code 插件，協助開發人員根據自身技術堆疊快速建立新的電商代理。