iModel AI · 智能 Agent
库存管理
智能代理
由 AI 驱动的库存管理系统，帮助库存分析师自动跟踪库存水平、预测需求、自动化下单，并维护最新的库存与交付记录。数据驱动逻辑，支持明智决策。
查看交互演示系统三层架构
③ 应用层
Data App — 对话界面
业务用户通过自然语言与 Agent 交互
② 代理层
Agent Workflow — LLM 推理核心
大模型自主决策，选择工具、编排执行
① 工具层
Tools — 7 个专用工作流
产品简介
用 AI 重新定义库存管理
库存管理 Agent 是一款基于 iModel 平台构建的 AI 驱动解决方案，旨在帮助库存分析师跟踪库存水平、预测需求、自动化下单，并维护最新的库存和交付记录。该代理采用数据驱动逻辑简化库存操作，支持明智决策。Agent 动态选择合适的工具，根据用户请求执行必要操作，最终总结结果以便清晰沟通。
核心能力
五大核心功能
覆盖库存管理全链路，从数据洞察到自动执行，一步到位
销售预测
预测未来销售以应对库存需求，基于历史销售模式预测每件产品的未来需求，提前做好备货计划。
缺货检测与处理
检测并处理缺货，防止错过销售。将预测与当前库存对比，精准定位潜在缺货，优先补货。
自动化订购
自动化产品订购和配送状态更新。对缺货产品发起订单并同步更新库存记录，支持准确的追踪和履行。
自然语言交互
通过用户友好的聊天界面互动，解答疑问。无需学习专业工具，用日常语言提问即可完成库存操作。
清晰摘要输出
提供清晰且简明的回应，加快决策速度。完成后汇总发现和更新摘要，展示库存状态、订单进度及推荐操作。
运作方式
四步完成一次库存管理任务
该工作流程使库存分析师能够通过检查库存、预测销售、识别缺货、下单及更新订单状态来管理库存，最终总结结果以便清晰沟通。
分析库存与销售数据
代理会审查当前库存水平和近期销售数据，建立决策基线，识别哪些产品有库存、哪些短缺，并收集相关的销售趋势。
预测需求并识别缺货
利用历史销售模式预测每件产品的未来需求，将预测与当前库存对比，精准定位潜在缺货，优先考虑需要补货的商品。
自动订购并更新状态
对被识别为缺货或有风险的产品，代理发起订单并更新送达状态，确保订单记录和库存盘点反映最新操作。
总结并传达结果
完成操作后，代理汇总简明的发现和更新摘要，向用户清晰展示库存状态、订单进度及任何推荐操作。
技术架构
三层嵌套架构
Data App 包含 Agent，Agent 包含 Tools。三层各司其职，业务用户只需与最顶层对话。
③ 应用层 — Data App（业务用户界面）
② 代理层 — Agent Workflow（LLM 推理核心）
大模型接入
自主推理 / 工具调度
① 工具层 — 7 个专用工作流（Tools）
深度解读
系统由三层构成 — 点击了解详情
① 工具层 (Tools)
7 个专用工具，每个负责一类具体操作，如查库存、预测销量、下订单
② 代理层 (Agent)
LLM 大脑，理解用户意图，自主决策调用哪些工具、按什么顺序执行
③ 应用层 (Data App)
面向业务用户的对话界面，输入自然语言问题，获得结构化分析结果
工具层 — 7 个专用工具
Agent 如何处理一个请求？动画演示
示例请求：「哪些产品可能在 10 天内缺货，帮我下单并告诉我预计到货时间」
典型使用场景
Agent 针对不同业务问题，自动选择最精简的工具调用链路
💬 “未来 10 天哪些产品库存不够用？”
LLM 自动识别需要预测、对比、筛选三步，按顺序调用对应工具，最终输出缺货风险产品清单。
💬 “帮我给缺货产品下单，并告诉我什么时候能收到货。”
Agent 在确认缺货清单后自动下单，随即查询预计交货时间，一次对话完成整个补货流程。
💬 “Order ID 00afee0b-495c 的订单状态是什么？已送达了吗？”
直接调用状态查询工具，若已送达则同步更新库存记录，结果以表格形式呈现。
💬 “原始库存数据里，库存超过 30 件的产品有哪些？”
读取库存数据后按条件筛选，输出结构化表格。LLM 仅选用了 3 个工具，避免不必要的调用。
场景演示
典型使用场景
以下展示了 Agent 处理不同业务问题时的工具调用链路
💬 “未来 10 天哪些产品库存不够用？”
LLM 自动识别需要预测、对比、筛选三步，按顺序调用对应工具，最终输出缺货风险产品清单。
💬 “帮我给缺货产品下单，并告诉我什么时候能收到货。”
Agent 在确认缺货清单后自动下单，随即查询预计交货时间，一次对话完成整个补货流程。
💬 “Order ID 00afee0b-495c 的订单状态是什么？已送达了吗？”
直接调用状态查询工具，若已送达则同步更新库存记录，结果以表格形式呈现。
💬 “原始库存数据里，库存超过 30 件的产品有哪些？”
读取库存数据后按条件筛选，输出结构化表格。LLM 仅选用了 3 个工具，避免不必要的调用。
常见问题
你可能想知道的
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