OpenCommerce 文档
代理型 AI 商务与智能商务的完整参考——从语言模型基础到标准协议、知识与记忆系统、开发框架和多智能体架构。 每个页面都包含完整说明、代码示例和架构图。
基础知识
大语言模型（LLM）基础
大语言模型的工作原理：分词、Transformer 架构、训练过程与局限性。
基础知识AI 智能体与 Agentic AI
智能体与普通语言模型的区别、核心组成部分,以及“推理-行动”循环。
协议
模型上下文协议（MCP）
将 AI 智能体安全地连接到企业内部工具和数据。
UCP通用商务协议（UCP）
供购物智能体进行发现、搜索与交易的开放标准。
协议智能体间协议（A2A）
供不同厂商的独立智能体直接协作的开放协议。
GEO生成式引擎优化（GEO）
优化内容,使其能出现在生成式 AI 引擎的回答中。
知识与记忆
检索增强生成（RAG）
通过语义文档检索,将外部知识注入语言模型的回答。
知识与记忆Agentic RAG
当智能体自己决定何时、如何以及检索多少次。
知识与记忆智能体记忆系统
AI 智能体中的短期、长期、情景与程序性记忆。
框架
多智能体
多智能体系统
为何以及何时,多个专用智能体优于一个全能智能体。
多智能体多智能体架构模式
Supervisor、Hierarchical、Peer-to-Peer 与 Pipeline 模式。
多智能体智能体编排
编排层面的任务分解、路由、结果聚合与错误处理。
伊朗市场
为何代理型商务对伊朗是一次革命性机遇
为何伊朗的电子商务基础设施非常适合跨越式进入代理型商务。
伊朗市场让 UCP/MCP 适配伊朗支付基础设施
UCP 与 MCP 如何与 Shetab、Shaparak 及国内支付网关相适配。
伊朗市场面向伊朗立法者的监管建议
关于责任认定、透明度、隐私保护与监管沙盒的建议框架。
伊朗市场伊朗企业的代理型商务采用路线图
一份实用的五阶段路线图,从一个简单文件到与购物智能体的完全对接。
应该从哪里开始?
如果你还不熟悉代理型 AI 商务的概念,建议从基础知识开始。 如果你想直接在自己的网站上实现,建议按以下顺序进行:先在现有内容上实施 GEO,让智能体首先能够发现你; 然后搭建 UCP 以支持交易; 最后,对于需要受控访问的敏感内部数据,再考虑 MCP。 若想立即开始且无需手写代码,可以使用免费的 UCP 生成器。
OpenCommerce 博客也提供叙述性、示例驱动的指南,而 Sandbox 则是一个可以直接在浏览器中运行 UCP、MCP 和 GEO 代码示例的环境。