Anthropic 开源了一个电商Agent，不管是学习还是自用，都不错

看到 anthropics/commerce-agents 这个仓库时，我先翻了一遍目录。

电商 Agent 最容易做出来的是聊天框。商品从哪里查，购物车能不能乱加，价格能不能直接改，用户说过的话存不存，这些问题才是麻烦的部分。

commerce-agents 把这些东西都放进了代码和文档里。

它有两个 Agent。

Shopping Agent 给消费者用，可以搜索商品、查看详情、比较规格，再按预算或用途给购买方案。选中的商品能放进购物车，订单和售后政策也能问。用户主动说过的偏好，可以存成记忆。

到付款这一步，它会停下来。仓库里的 checkout 只把购物车交给宿主应用，之后由电商平台自己的结算页面处理。支付凭证不会经过模型，仓库也没有替用户扣款的接口。

Merchant Agent 给商家员工用。它能读取经营数据，处理商品和库存工作，查看订单提醒，提出调价和促销方案，也能起草营销活动。

商家这边的写操作先暂存。模型生成待执行变更，后台人员明确确认后，系统才应用。预览卡片不算批准，在聊天里回复“同意”也不算，审批要通过宿主后台的动作完成。

这个限制很实在。商品标题改错了，改回来就行；价格和库存改错，影响的就是订单和钱。

两套 Agent 共用 commerce-common。这里放着配置、记忆、会话状态、工具执行和数据来源校验。消费者流程和商家流程分别放在各自的 Skills 目录里，运行方式分成 Messages API、Claude Agent SDK 和 Managed Agents。

我比较在意商品来源这一层。

Shopping Agent 不能凭空拿一个商品 id 加购物车。商品必须先由当前会话里的目录或订单工具返回。Merchant Agent 也只能修改当前会话拿到过的商品或活动。

这类规则只写在 Prompt 里不够。模型理解错了，或者商品描述里混进了一段奇怪的指令，执行层还是得能挡住。仓库用 fencing、provenance 和 guardrails 处理这部分，商家变更在暂存和应用时还会分别检查。

docs/safety.md 里还写了部署时要自己补的部分。示例没有认证，真实系统要处理身份和权限；支付由宿主应用负责；记忆涉及个人信息，要提供保留、查看和删除机制；MCP 服务默认只绑定本机，放到外部环境前需要认证网关。

所以我会把它当成一套参考代码来读。它能帮你看清电商 Agent 的组成，不能下载后直接接生产订单。

仓库提供了零售、旅行、电信和娱乐四个演示场景，里面的商品和数据都是虚构的。想跑零售 Demo，环境需要 Python 3.11+ 和 Node 22：

git clone https://github.com/anthropics/commerce-agents.git
cd commerce-agents
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# 在 .env 中填入 ANTHROPIC_API_KEY
(cd examples && npm ci)
python scripts/run_demo.py retail

加上 --merchant 可以启动商家后台。

如果你准备读代码，可以从这几个位置开始：

• shopping-agent/skills/：消费者流程
• merchant-agent/skills/：商家流程
• commerce-common/execution.py：工具执行
• docs/safety.md：安全规则和部署责任

仓库目前不维护，也不接受贡献。真实接入时，商品后端、订单后端、认证、权限和合规都要自己处理。

如果你只是想找一个会推荐商品的聊天 Demo，这个仓库可能偏重。如果你正在做电商客服、导购或运营后台，里面“模型先提变更，人再确认”的处理方式，值得拿来对照自己的系统看看。

项目地址：

https://github.com/anthropics/commerce-agents

许可证：Apache License 2.0。

来源：https://github.com/anthropics/commerce-agents