AI-agenter for retail & agentic commerce
Vi bygger multi-agent-systemer som styrer prising, sortiment, påfylling og returer innenfor reglene dine, og gjør katalogen din klar for AI-shoppingagentene kundene dine allerede bruker. Godkjenningsporter og daglige endringsgrenser håndheves i arkitekturen.
Book en gratis konsultasjonBetrodd av virksomheter i Europa og USA.
Hva er et multi-agent-system i retail?
Et multi-agent-system i retail er et sett spesialiserte AI-agenter for prising, sortiment, påfylling, innhold og kundeoperasjoner, som koordineres under en orkestrator og handler i commerce-systemene dine: PIM, OMS, ERP og POS. Agentic commerce er den andre halvdelen: å gjøre katalogen og checkouten din lesbar og transaksjonsklar for AI-shoppingagenter.
Problemene det lønner seg å automatisere først
Prisingen reagerer ukentlig i et daglig marked
Konkurrenttrekk, etterspørselsskift og margenerosjon skjer kontinuerlig; reprisingen din skjer når noen har tid til å kjøre rapporten.
Produktdata er flaskehalsen uten budsjett
Hver ny SKU venter på attributter, oversettelser og kanalspesifikke formater. Hver marketplace-avvisning er en dag med tapt salg.
Returer taper verdi som standard
Videresalg, oppussing eller avskrivning: hver retur har en økonomisk beste vei, og de fleste operasjoner mangler tiden til å velge den.
Et eksempel på et agentteam: hvem gjør hva
Et multi-agent-system fungerer som et team med tydelige roller. Her er en eksempeloppstilling for en retaildrift:
Markeds- / ordrehendelse
Orkestrator
Spesialiserte agenter
Prising
Sortiment
Påfylling
Innhold
Returer
Godkjenningsporter per regelsett
Commerce-systemer
PIM · OMS · ERP · POS · marketplace-API-er
Revisjonsspor: hver beslutning, input og begrunnelse logges
Prisings-agent
Overvåker konkurrenter, elastisitet og margin, og foreslår prisendringer innenfor reglene du setter: gulv, tak, maksimal daglig bevegelse.
Sortiments-agent
Leser salg, sesongvariasjoner og kategorihull, og foreslår sortiments- og planogramendringer med dokumentasjonen vedlagt.
Påfyllings-agent
Omberegner dekning og bestillingspunkter per lokasjon og foreslår påfylling før hyllen går tom.
Innholds-agent
Beriker produktdata i PIM-en din: attributter, beskrivelser, oversettelser, marketplace-compliance. En ny SKU går live på timer.
Retur-agent
Klassifiserer hver retur, foreslår veien med høyest verdi og flagger misbruksmønstre.
Agentic commerce-lag
Eksponerer katalog, tilgjengelighet og checkout for kundenes AI-shoppingagenter gjennom nye protokoller (ACP, UCP) – på dine vilkår, med dine guardrails.
Orkestrator
Ruter arbeidet, holder rekkefølgen på operasjonene og skriver revisjonssporet for hver beslutning.
Ikke alle implementeringer trenger hele oppstillingen. Discovery-fasen forteller deg hvilke to eller tre som tjener seg inn først.
Orkestrering, godkjenningsporter og revisjonsspor fungerer på samme måte i hvert system vi leverer.
Se hvordan multi-agent-systemer fungerer
Slik ser det ut i din drift
Hva agentene gjør
Dynamisk prising
Markedssignal → prisforslag innenfor marginregler → skriving etter godkjenning
Sortiment & merchandising
Kategori- og hullanalyse → planogram- og sortimentsforslag
Påfylling
Prognose per lokasjon → ordreforslag → allokering
Produktdata / PIM
Oppdag attributthull → berik → validér for marketplaces
Returer & reverse logistics
Klassifiser retur → rut til veien med høyest verdi → ekspedér
Agentic commerce-beredskap
Eksponér katalog, lager og checkout for shoppingagenter
Berørte systemer
Dynamisk prising
Prismotor, ERP, POS
Sortiment & merchandising
ERP, POS, planogram
Påfylling
ERP, WMS, OMS
Produktdata / PIM
PIM, DAM, marketplace-API-er
Returer & reverse logistics
OMS, WMS, ERP
Agentic commerce-beredskap
PIM, OMS, betaling
Hva vi måler
Dynamisk prising
Bruttomargin; nedsettelsesandel; priskonkurranseindeks
Sortiment & merchandising
Salg per m²; rotasjon; dead-stock-andel
Påfylling
Hylletilgjengelighet; lagernivå; kostnad for hastefrakt
Produktdata / PIM
Time-to-live per SKU; attributtkomplettering; feed-avvisninger
Returer & reverse logistics
Kostnad per retur; verdigjenvinningsrate
Agentic commerce-beredskap
Andel av trafikk og omsetning fra agentkanalen
Hva agentene gjør
Berørte systemer
Hva vi måler
Dynamisk prising
Markedssignal → prisforslag innenfor marginregler → skriving etter godkjenning
Prismotor, ERP, POS
Bruttomargin; nedsettelsesandel; priskonkurranseindeks
Sortiment & merchandising
Kategori- og hullanalyse → planogram- og sortimentsforslag
ERP, POS, planogram
Salg per m²; rotasjon; dead-stock-andel
Påfylling
Prognose per lokasjon → ordreforslag → allokering
ERP, WMS, OMS
Hylletilgjengelighet; lagernivå; kostnad for hastefrakt
Produktdata / PIM
Oppdag attributthull → berik → validér for marketplaces
PIM, DAM, marketplace-API-er
Time-to-live per SKU; attributtkomplettering; feed-avvisninger
Returer & reverse logistics
Klassifiser retur → rut til veien med høyest verdi → ekspedér
OMS, WMS, ERP
Kostnad per retur; verdigjenvinningsrate
Agentic commerce-beredskap
Eksponér katalog, lager og checkout for shoppingagenter
PIM, OMS, betaling
Andel av trafikk og omsetning fra agentkanalen
Fra første samtale til produksjon
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene priser, fyller på og beriker én kategori ved siden av teamet ditt, og du sammenligner margin, tilgjengelighet og time-to-live med resten av sortimentet.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til regelsettene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre prisene dine.
01
Architecture Discovery (2 uker)
Vi kartlegger prosessen, systemene og begrensningene dine. Du får en referansearkitektur for ditt case, et anbefalt autonominivå per steg og et prioritert veikart rangert etter forretningsverdi — uansett om du bygger med oss eller ikke.
02
Pilot i shadow mode (6-8 uker)
Systemet kjører parallelt med din nåværende prosess, på live data, uten å skrive noe. Agentene priser, fyller på og beriker én kategori ved siden av teamet ditt, og du sammenligner margin, tilgjengelighet og time-to-live med resten av sortimentet.
03
Produksjon (8-12 uker)
Integrasjon med systemene dine gjennom et kontrollert lag (MCP der det er mulig), godkjenningsporter koblet til regelsettene dine, revisjonsspor slått på, sikkerhetsgjennomgang bestått.
04
AgentOps (løpende)
Evalueringssuiter kjøres ved hver endring. Vi overvåker nøyaktighet, latens og kostnad per oppgave, og reevaluerer hele systemet når en modellversjon endres — for en stille modelloppdatering skal aldri stille endre prisene dine.
Se hvordan vi har hjulpet kundene våre
Innebygd AI i en cybersikkerhetsplattform som betjener Fortune 500-kunder: Ved å bygge et samtalebasert AI-lag inn i plattformen kuttet vi kundenes onboardingtid med 95 % og gjorde et kvartalsrapporteringsverktøy om til et daglig beslutningsstøttesystem.
Hvorfor oss
Derfor velger virksomheter oss
Vi er et 50-personers, tverrfaglig programvareutviklingsteam i Warszawa, Polen, som bygger teknologi med ROI, sterk styring og reell adopsjon.
år med levering av digitale produkter
etablert 2016
leverte produkter
web & mobil
eksperter om bord
Produkt- & UX-designere, programvareingeniører, AI-spesialister, PM-er
kunde-NPS
Rost for kommunikasjon, tempo og kvalitet
betjente kontinenter
Nord-Amerika, Sør-Amerika, Europa, Asia, Afrika
Ofte stilte spørsmål
Hvilken kategori ville du latt agenter styre først?
Fortell oss hvordan prising, produktdata og returer flyter gjennom driften din i dag. Vi forteller deg hvilken prosess agenter bør overta først, hvilket autonominivå som er trygt, og hvordan piloten ville sett ut.
Arbeid med et team som er betrodd av Siemens, PwC og Toyota.
