Авторы предлагают ShopX, фундаментальную модель, предназначенную для устранения разрыва между пониманием языка и выполнением заказов в рабочих процессах агентного шопинга. В отличие от существующих подходов, которые оборачивают LLM вокруг отдельных конвейеров поиска, ShopX использует семантические идентификаторы (SIDs), позволяя моделям напрямую работать с пространством товаров.

  • ShopX объединяет понимание намерений, планирование выполнения и гибкие операции, нативные для SID, в одной модели.
  • Фреймворк включает средство развертывания с протоколом действий, ориентированным на модель, для доступа к контексту и управления состоянием.
  • Он позволяет выполнять сложные задачи, такие как извлечение с помощью beam-search по SIDs, листное ранжирование и формирование товарных наборов.
  • Оценка на производственных логах Taobao показывает улучшение производительности на сложных или неоднозначных запросах по сравнению с системами, использующими инструменты.

Этот дизайн, ориентированный на модель, снижает потерю информации при передаче между оркестрацией агентов и выполнением в пространстве товаров, улучшая общее поведение фреймворка.