Monus AI产品概述 - 南京阿尔特科技推出的专注于消费决策的AI搜索应用，核心功能包括规格级比价、虚假软广识别、商品对比和智能对话 [2] - 通过6大智能体体系和返利体系，致力于在购物前为用户提供高效、可信的决策支持，帮助用户省钱并在消费过程中“赚钱” [2] - 产品始终围绕“信任+效率”重塑消费搜索体验，在搜索垂类工具中表现领先 [2] 电商AI搜索领域核心挑战 - 用户处于不同购买决策时期（需求萌芽期、信息收集期、购买决策期），需求和关注点差异显著，精准识别是实现针对性服务的关键 [5] - 跨平台商品信息孤立，存在“同义不同名”问题，严重阻碍规格级颗粒度的实时比价和精准匹配 [6] - 传统推荐系统泛化能力和关联推理能力有限，难以捕获用户跨品类兴趣和潜在需求，导致推荐结果同质化 [7] Monus AI技术架构与创新 - 采用自研多模态融合输入技术，可同时高效处理文字、语音、图片三种用户输入，并引入“消费决策时期判断”机制，判断匹配度高达94% [8] - 构建多级智能体体系，包括决策洞察、智能匹配、语义压缩、数据融合和个性推荐智能体，实现用户偏好分析、精准匹配和效率优化 [10][11][17] - 通过智能分解、并行路由、记忆融合三大流程，将复杂需求拆解为子任务并行处理，使系统响应时间缩短60% [18] 技术合作与性能提升 - 公司与亚马逊云科技合作，深度融合“任务编排框架 + 记忆服务”与电商场景，以Strands Agents能力为“骨架”，以AgentCore Memory的记忆功能为“大脑” [15] - 基于AgentCore Memory和Strands Agent协同架构，单次查询Token消耗量从22,000减少至15,000，降低31.8%，单次搜索成本从$0.09降至$0.056，降低34.8% [14] - 搜索准确率从约57%提升至92%，提升35个百分点，输入输出比从12:1优化至15:1，提升25% [14] 行业影响与团队背景 - 此次合作验证了AI在电商领域的巨大商业潜力，为行业提供了“框架 + 记忆”双核心驱动的可复制、可扩展实践范式 [15] - 公司团队核心成员拥有顶尖学术背景及谷歌、字节跳动、腾讯等头部科技公司从业经验，兼具深厚AI算法技术能力和商业视野 [20][22][24] - 亚马逊云科技将投入1000亿美元在AI算力、云基础设施等领域，助力企业把握AI时代的全球化机遇 [26]