# 10 万个工厂里的 AI Agent

- 作者：李超凡
- 发布时间：2025-04-29 10:37
- 原文：https://www.ifanr.com/dasheng/1622369

夜幕低垂，福建泉州一家贸易公司的办公室，只剩下电脑屏幕散发的幽幽冷光。屏幕上里一个 AI Agent，正与一位远在北美的客户用流利的英语你来我往。

刘世奇，一位 97 年出生的内蒙小伙，不经意间瞥了一眼阿里巴巴国际站的后台。他发现从询价到推荐样品，再到确认物流细节、起草订单，整个过程如行云流水。

短短五六轮对话后，一笔他甚至还未亲自介入的生意，就这样悄然达成了。更让他惊喜的是，AI 还敏锐地捕捉到了一个关键信息：这位客户后续可能为一家超市采购多达 1 万双拖鞋 。

「这可就真的有点酷了。」刘世奇后来这样形容当时的感受。

这一幕，也跟很多人对传统外贸的刻板印象形成了巨大反差。

在过去的认知里，外贸生意意味着什么？它意味着业务员必须是语言专家，能够熟练驾驭外语；意味着需要与地球另一端的人们日夜颠倒地沟通，克服恼人的时差；意味着对遥远市场的流行密码，往往只能依赖翻阅过时的时尚杂志或参加拥挤的展会来猜测，效率低下且极易陷入「你做什么我也做什么」的同质化竞争泥潭。

中国拥有大约 60 万家从事外贸的工厂，其中绝大多数是中小微企业——可能只是夫妻搭档，或是父子齐上阵。对他们而言，现实的骨感在于，要找到一位精通英语、熟悉业务的合格外贸员已属不易，许多新人甚至是边干边学，对着前辈留下的「秘籍」和谷歌翻译，磕磕绊绊地回复客户邮件。

AI 时代，这些外贸商家的运作模式和生意逻辑正在悄无声息地改变着。

### 当 AI Agent 开始在工厂「上班」

「所有人都在说现在是 Agent 元年，但 Agent 的第一个上班地点，可能就是外贸工厂。」这话听起来有点意思，但并非空穴来风。

，阿里国际站似乎做了件更接地气的事：把 AI Agent 这项前沿技术，直接部署到了商业应用的最前线，而且是深入到了中国外贸体系的「毛细血管」——那些散布在各地的中小工厂之中。

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不同于那些热衷于展示技术肌肉或描绘宏大叙事的 AI 项目，阿里国际站的 AI Agent 显得格外「务实」，深入到了中国外贸体系的「毛细血管」：解决中小外贸企业在复杂繁琐的跨境电商全链路中，所面临的最核心、最头疼的实际问题，核心就是提升效率，降低门槛。

毕竟，对于那些每天都在为订单、为生存奔波的小老板们而言，AI 的算法多精妙、模型多庞大，远不如它能不能实实在在地帮自己多接几个单、少熬几个夜、多赚点实在钱来得重要。这笔账，小老板们算得清。

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想象一下，一支由四个「数字专家」组成的团队入驻工厂，它们分工明确，试图覆盖外贸生意的关键环节：

- 商品运营 Agent：高效优化多语言商品图文与视频，利用数据分析预测趋势并优化推广，能将新品打造成爆款的时间缩短 29% ，商品转化率提升 52% 。
- 自动接待 Agent：提供 7×24 小时多语言自动接待，处理询盘、提供信息甚至自动初步处理订单，克服时差与人手限制，将客户回复率提高 36% 。
- 智能营销 Agent：基于数据分析提供智能化的营销策略建议，帮助商家更精准地触达目标客户。
- 风控合规 Agent：自动识别跨境贸易中的潜在风险并预警，同时辅助处理合规事务，例如协助处理信用卡拒付抗辩等问题。

在阿里国际站这个巨大的平台上，每天都有超过 10 万个卖家，正在借助 AI Agent 这位特殊的「工友」，在全球贸易的竞技场上打拼。

### AI 怎么让一双「丑拖鞋」在海外爆火

刘世奇创业第一年，他单枪匹马在阿里国际站上做到了 1000 多万元的销售额。但很快，瓶颈也随之而来。

在泉州这个竞争白热化、同行们「卷生卷死」的鞋靴产业带，如何摆脱同质化的内卷？如何精准捕捉并满足万里之外美国消费者的独特偏好？这成了他赚到「第一桶金」后最大的困惑。

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▲刘世奇



转机，恰恰来自于他开始拥抱 AI Agent。他让 AI Agent 深入分析店铺积累的订单数据和广阔的市场信息。AI 给出的洞察报告，不仅建议他将主力市场锁定在美国，更在看似饱和的鞋靴赛道里，挖掘出了一个令人意想不到的小众机会——「丑拖鞋」。

「丑拖鞋」？这听起来似乎有些违背常理。但 AI 的分析并非无的放矢。

刘世奇顺着这个思路，不断与 AI 互动、提问，试图解码老外那奇特的「丑鞋审美」：设计要足够夸张、要闪闪发光 (blingbling)、最好还能让买家自己动手 DIY 粘贴装饰，如果能再融入点类似足底按摩功能的「东方神秘力量」，那就更能精准地「打在老外的心巴上」。AI 不仅提供了天马行空的灵感，更在实际的设计环节大显身手，将过去需要近一个月反复琢磨的信息搜集和设计构思过程，压缩到了惊人的短短两天 。

结果超乎想象。这些由 AI 深度参与设计、充满个性甚至有些怪异的「丑拖鞋」，在美国市场意外走红，售价甚至能达到 100 多美元一双，直逼阿迪达斯、耐克等国际大牌，公司的利润率也随之飙升至骇人的 92% 。如今的刘世奇，早已不是那个仅仅被动等待海外买家下单、完成最后生产环节的小老板了。

他坐在泉州的办公室里，借助 AI 的「千里眼」和「顺风耳」，实时研究着美国市场的最新潮流和消费者的一手喜好，进而反向影响、指导他的客户们该采购什么样的款式。他那仅有 6 名员工（而且清一色是 00 后应届毕业生）的小团队，在 2024 年凭借 130 款「丑拖鞋」，年销售额突破 3000 万元，人均创收高达 500 万元人民币，这一数字甚至可以与硅谷的科技巨头英伟达相媲美。

「AI 给了一个比互联网更大的机会。」刘世奇今年的目标，是冲击 5000 万。

如果说刘世奇代表了年轻一代创业者与 AI 的激情碰撞，那么李燕的故事，则温情地展示了 AI 如何帮助一位传统行业的从业者，迎来事业的第二春。

李燕的人生轨迹，本身就充满了故事性。

为了节省成本，还在做内贸代工的李燕夫妇亲自开车送货。途中，柴油因低温冻结无法点火，他们学着老司机的土办法烤油箱，结果火候没掌握好，竟意外点燃了满载货物的柴油车。

千钧一发之际，夫妻俩脑子里只有一个念头：「车不能毁！货不能丢！」他们拽起浸湿的棉被，硬生生地将火焰一点点扑灭。当一切平息，他们才发现彼此的脸和衣服早已被熏得黢黑。

「一场大火让我重新开始思考生意的方向。」劫后余生的经历，让李燕彻底想通了：利润微薄、常常需要带着工人熬夜赶工的内贸代工不是长久之计，必须换赛道。

于是，丈夫继续留守山东聊城管理工厂，而她则单枪匹马来到烟台，创办了自己的外贸公司。摆在她面前的现实是：外贸经验为零，英语基础为零。她将所有的希望，都寄托在了阿里国际站这个平台上。

真正的蜕变发生在 2023 年。一位到访工厂的加拿大客户无意中提及，在海外，已有高达 90% 的人开始利用 AI 来辅助工作。

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▲李燕



这番话，给了李燕极大的震撼，也让她敏锐地意识到，AI 必将是未来的大势所趋。正当她苦于公司缺乏技术人才，不知如何将 AI 应用于外贸业务时，阿里国际站适时推出了 AI「生意助手」（即 AI Agent 的早期形态）。李燕当机立断，要求公司各个岗位都积极拥抱、深度使用 AI。

效果是立竿见影的。过去，仅仅是处理一张符合平台要求的商品白底图，可能就要花费运营人员 40 分钟；现在，AI 几秒钟就能轻松搞定。在为一款狗窝产品选择搜索关键词时，团队成员本能地想到的是直译「dog house」，但引流效果平平。运用 AI 的关键词拓展功能后才恍然大悟，原来海外买家更习惯搜索「warm house」——「温暖的窝」显然比冷冰冰的「狗窝」更具吸引力，也更能触达潜在客户。

李燕特别提到了 AI 在客户接待方面的巨大价值。「这是一个看起来很简单，但实际要求很高的工作，」她说，「最好是要全天在线，时刻秒回，情商高，还懂英语。」而这些看似苛刻的要求，恰恰是 AI Agent 的天赋所在。

北方的电商人才本就难寻，加之公司不少员工是需要兼顾家庭的宝妈，很难做到 24 小时响应。过去，晚上没能及时回复的询盘，第二天再跟进时，客户往往早已被反应更快的同行「抢走」。

自从用上了 AI 接待 Agent，李燕的公司实现了所有询盘秒级响应。AI 不仅能即时回复，还能理解客户的基本需求，比如客户想要条纹茶巾，AI 能自动在产品库里匹配推荐相应的产品，对于尺寸、型号等专业术语也能对答如流。

更让李燕惊喜的是，AI 还能进行精准的意译，理解不同语言背后真实的文化含义，而不仅仅是生硬的字面翻译。这使得她的生意版图得以拓展到更多非英语国家，无论是说阿拉伯语还是西班牙语的客户，甚至是一些她自己都搞不清官方语言的地区，沟通都不再是障碍。

「开始使用 AI 接待之后，我们成交的数量增长了 30%。而且在招人方面的要求也降低了，英语和情商方面都能放低要求，普通业务员也能够借助 AI 很好地接待客户。」李燕欣慰地说。

借助 AI，李燕的公司年出口额从 2023 年的 1000 万元，成功跃升至 2024 年的 2000 万元，连续两年的增长率都超过了 50%。对于这位曾经的国企仓库保管员来说，AI 仿佛一双有力的手，帮她把因转型而「失去的时间」，拣回来了。这不仅仅是关于技术如何驱动商业模式革新的故事，更是一个关于技术如何赋予更多普通人参与全球化进程、实现自身价值的可能性的故事。

当今全球贸易环境日趋复杂，不确定性显著增加，贸易摩擦时有发生。在这样的大背景下，中小企业的抗风险能力显得尤为重要。

我们从刘世奇和李燕的身上，我们也看到了中国外贸转型升级的一个切片，而他们或许仅仅是这场革新的先锋。

相比 AI 行业的翻天覆地，普通用户，那些工厂里的老板、办公室里的业务员，他们可能并不关心 AI Agent 底层是哪个大模型驱动，用了多么复杂的算法。他们最关心的问题朴素而直接：这个东西好不好用？能不能帮我解决实际问题？能不能让我和我的团队，在这个充满挑战的时代里，活得更好一点？

正如李燕所感叹的那样：「数字化让不在出海口的城市也能做外贸，AI 则让小城市也能拥有外贸高质人才。」这或许就是了 AI Agent 对普通人真实的价值。
