在数字经济与实体经济深度融合的2026年，零售行业正经历从“流量驱动”到“智能驱动”的范式转变。传统零售模式下“人找货”的被动交易逻辑，逐渐被“货找人”的主动服务模式取代。AI智能体作为具备自主感知、决策与执行能力的数字化工具，正在重构零售行业的“人货场”核心要素——通过精准用户洞察优化商品供给，依托动态决策提升运营效率，借助全渠道协同重塑消费场景。然而，企业在AI智能体选型与落地过程中普遍面临技术适配性、场景落地性、数据安全性三大挑战。
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