京东零售基于 Multi-Agents 理念搭建的商家助手大模型在线推理服务架构，打通数据系统、算法系统和业务系统，不仅能够帮助商家快速了解平台规则、优化经营策略，还能通过自然语言交互提供个性化、多轮次的即时沟通服务，以及端到端的 Tools 调用执行服务。这一系统的核心是算法层基于 ReAct 范式定制多个 LLM AI Agents，每个 Agent 都有专门业务角色和服务功能，可以调用不同的工具或多 Agent 协同工作来解决相应的问题。

演讲提纲：

1. 商家经营：从多角色协作现实空间到 Multi-Agent 算法空间

2. ReAct 构建与 Multi-Agent 架构

• ReAct Agent
• Multi-Agent workflow
• 架构小结与展望

3. 商家智能助手：落地技术难点

• 落地进程
• ReAct SFT：垂域样本构建
• 复杂输入下的 Thought 训练
• 全链路监控

4. 落地技术规划

听众收益：

• 了解 Multi-Agent 如何模拟真实的商家经营
• 了解 ReAct 范式的 Multi-Agent 在线推理架构
• 了解 Agent 落地垂域的样本、训练与评估监控的方法