近日，一场聚焦消费零售领域AI Agent应用的高端行业活动在上海圆满落幕。这场由天润融通主办的Zenava UserDay首场活动，吸引了来自消费零售行业的多家领军企业及资深专家齐聚一堂，围绕AI Agent在消费零售场景中的落地实践展开深度探讨，共同探索这一前沿技术如何重塑行业生态。
活动现场，行业专家们基于全天的高密度交流与实战演示，逐步提炼出四个关于消费零售Agent应用的核心判断。首先，随着AI Agent在消费零售领域的广泛应用，企业的关注点已从单纯的技术展示转向对业务场景的精准判断。大量项目停滞在Demo阶段，并非技术不足，而是缺乏对业务场景的深入洞察。能否准确判断哪些场景值得投入、具备足够频次且能形成可量化回报，已成为决定Agent项目能否成功落地的关键因素。
其次，AI Agent的角色正在从效率工具转变为业务结果的直接交付者。在客服、售后等高频业务场景中，企业不再满足于Agent仅能回答问题，而是期望其能独立完成任务、减少人工介入并形成稳定闭环。业务完成度已成为衡量Agent价值的核心标准，取代了以往的交互体验指标。
第三，场景拆解的清晰度直接影响Agent的稳定性与可复制性。专家们指出，Agent并非在复杂问题中失效，而是在模糊场景中表现不佳。当用户类型、业务阶段等要素混合处理时，即便技术再强也难以保证稳定。因此，以具体业务单元为边界的场景拆解，成为提升Agent稳定性的重要手段。
基于这些判断，活动还总结了四点Agent在消费零售场景中的可行落地方法。多位实践者强调，Agent改造应避免“一步到位”的误区，而是从“最小但完整”的业务闭环起步。例如，围绕单一报修、订单查询等高频业务单元展开验证，既能快速检验Agent的独立任务完成能力，又能有效控制试错成本。
专家们指出，相比同时覆盖多个场景，先跑通一个稳定闭环更为重要。单场景的持续表现，如独立接待率、准确率等指标，往往比“广撒网”式的浅尝辄止更具说服力。同时，Agent的落地并非一次性项目，而是需要持续运营的能力。通过不断评估、修正与优化，Agent才能从可用走向稳定可用，这一过程中“运营能力”成为关键前提。
作为面向企业的AI Agent实践平台，Zenava UserDay以真实业务场景为核心，通过行业交流、实战演示与Workshop共创等形式，帮助企业建立清晰的Agent应用参考体系。活动强调低风险试错与经验复用，旨在推动客户联络场景向更加专业、理性的方向进化。据悉，2026年Zenava UserDay将在全国多个城市持续举办，为行业提供更多交流与实践的机会。
