猫眼影戏
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猫眼影戏
肖殿良
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猫眼影戏记者 戴维·考德威尔 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜微胖
这 ，很不京东
要不是 App Logo 上那只举着邪术棒的小狗先「剧透」 ，你很难把它和京东联系在一起 。
点开「京东AI 购」 ，反直觉险些是瞬间爆发 。没有信息洪流扑面而来 ，也看不到叠床架屋的功效入口 ，页面清洁到险些只剩一个对话框 。
等等 ，这不是个谈天 App？这真是用来「买工具」的地方？
主站 VS 新App页面设计 ，完全是两个天下 。
它不像一个电商 App ，更不像谁人你已经用了许多的京东 ，总是强调效率、审美几多有点「直男」的货架工具 。
更出人意料的是 ，它还不是个「闷葫芦」 。我还没启齿 ，它先「语言」了 。
页面上方弹出一句很有「活人感」的招呼 。接着 ，「橱窗」一样的卡片提醒我 ，前两天买的丙烯颜推测了 ，还随手附上一份使用指南 。
那一刻的感受 ，更像是一个已经和你混熟的助理 ，提前一步意识到：你现在 ，可能正需要这些 。
点开卡片会自动天生一份基础指南 ，尚有同类产品推荐 。
直到上手用过一再之后 ，我才意识到一个更大的转变正在爆发 。生涯效劳这件事 ，正在被压缩成一句话 。
好比 ，「一句话 ，决议完成」 。直接抛出需求：「小学生月尾去鄱阳湖观鸟 ，作为观鸟新手 ，需要准备哪些装备？」
已往需要查攻略、抄清单、逐一比对的历程 ，被压缩成了一次「直接交卷」 。
系统接住的不是要害词 ，而是一整个场景 ，装备被拆解、推理、重新组合成一套「省心计划」：双筒望远镜、防风外衣、防蚊用品 ，甚至连折叠椅、观鸟条记本和铅笔 ，都被一并思量进去 。
后续「PK」 ，更能助你完成决议前的「临门一脚」 。
尚有「一句话 ，信息到位」 。对话框被「焊」在商品页底部 ，不必再耐着性子把图文先容重新翻到尾 ，直接发问该买多大的码、总结用户评价 ，AI 会自动去「抓谜底」 ，把效果整理给你 。
针对你体贴的问题 ，AI 会自动去「抓谜底」 ，再把效果整理好给你 。
而「找优惠」、「试穿」这些用户期待值最高的能力 ，甚至被设计成常驻入口 ，紧挨对话框 ，一「点」即达 。
天天主站上那么多的优惠 ，哪些羊毛值得薅？一点即达 。
这一刻 ，我终于意识到那种生疏感从何而来 。这种极简设计——一个对话框 ，甚至只是一个 tag、一个浮窗——正在把原本重大、厚重的电商天下折叠起来 。原本需要被重复「逛」的货架系统 ，酿成了一种「呼之则来、挥之则去」的能力 ，许多一经耗时艰辛的事情 ，就这样被轻描淡写地完成了 。
快思索 × 慢思索：
生涯效劳 ，又被重新想了一遍
很长一段时间里 ，电商产品险些都建设在一个默认条件上：用户是理性的 。他们知道自己要买什么 ，翻开 App ，搜要害词、看参数、比价钱 ，然后尽快完成下单 。
但现实生涯 ，很少这么标准和工致 。更多时间 ，需求自己是模糊、重大、说不清晰的 ，你甚至不知道该从哪一步最先 。
第一次去婆罗洲热带雨林徒步的人 ，对该准备哪些装备毫无看法 ；新手爸妈面临即将到来的生涯转变 ，也说不清晰究竟要提前备齐什么 ；想吃点辣的 ，预算 20 块左右 ，别太远 ，一会儿还要开会 ，但也说不清吃啥 。
当一小我私家还没想明确「要什么」时 ，古板电商那套以搜索和筛选为焦点的机制 ，反而会酿成一种肩负——它在挑战人性 ，要求一个还没想明确的人 ，先把逻辑捋顺 。
在这种情形下 ，用户险些不可能直接在古板平台里完成需求 。他们往往会先转战内容平台（好比小红书）查攻略、做作业、记清单 ，把「该买什么」这件事想清晰 ；再返回电商或外卖平台 ，一件件搜索、比照、筛选 。平台并不真正加入「思索」 ，而是把最艰辛的决议历程 ，完整地甩给了用户 。
而「京东 AI 购」 ，试图接住的这些「说不清」的时刻 。
它不再要求用户先把需求想明确再来下单 ，而是把原本压在用户身上的决议负荷 ，转移给 AI 。这正是产品团队重复提到的慢思索能力
通过与 AI 「对话」 ，那段最「烧脑」的历程 ，不再爆发在用户重复滑动、往返跳转的手指之间 ，也不再只保存于用户的脑中 ，而是被系统接受 。
以「新手爬山装备」为例 。AI 做的第一件事 ，不是着急推荐买什么 ，而是弄清晰你究竟想干嘛 ，确保别蜕化 。
一句模糊的人话 ，会被拆解成一份「可盘算的需求说明书」：新手、不懂行、不求专业进阶、预算有限、希望少踩坑 。随后 ，多 Agent 各司其职、协同事情 ，从差别侧面重复验证：目今这套判断 ，是否真的贴合「新手爬山」的焦点意图 。
当各个 Agent 给出效果后 ，系统会举行整合与排序 ，原则很是明确——需求是否被知足 ，永远排在第一位 。只有「新手可用」条件建设 ，系统才会进一步引入小我私家画像 ，把更切合习惯的商品往前放 。
最后 ，才轮到商品自己「靠不靠谱」的判断 。
AI 会连系京东强盛的供应链数据（如实时规格、价钱、销量） ，并从海量真实评价中提炼要害信号 ，留心定性高、评价一致性强的商品作为主要加权项 。
这些信息不但影响排序 ，也会被直接写进推荐理由中 。
你获得的是一组数目有限、附带推荐说明的商品卡片 。
最终泛起在你眼前的 ，不再是一个需要自己筛选、无限睁开的货架 ，而是一组数目有限、附带推荐说明的商品卡片 。
外卖生涯效劳也是云云 。推荐理由写得清晰 ，最终泛起的不再是一份「谁更热门」的商家榜单 ，而是最适合你当下情境的选择 。评分和销量依然保存 ，但不再是第一优先级 ，而是用来优化效果 。
与此同时 ，尚有另一种被极端压缩的慢思索形态 ，泛起在复购、常购、按期补货等高确定性场景中 ，好比卫生纸、猫粮猫砂 。
在这些场景里 ，用户对「买什么」险些没有任何犹豫 。但在古板电商中 ，他们仍然不得不走完整套流程：从翻开 App 到最终支付 ，七八步下来 ，没有创立什么新价值 。
而通过「对话」 ，这条链路被直接压缩到近乎「自动驾驶 L4」 。无论是「上次那杯咖啡 ，再来一杯」 ，照旧「之前买的那本书 ，再来一本」 ，AI 都会自动完成整套需求映射 。
调出历史订单、匹配你的口胃或品类偏好、默认配送地点 ，把一张所有信息都已填好的「确认卡片」 ，直接递到你眼前 ，险些没有摩擦 。
上次那杯咖啡 ，再来一杯 ；之前买的那本书 ，再来一本 ，AI 都会自动完成整套需求映射 。
还能通过自然语言修改订单 。
但若是只强调慢思索 ，产品同样会走向另一种极端 。
更多时间 ，用户着实处在快思索状态：目的清晰 ，只是想逛一逛 ，通过图片和简朴比照 ，迅速做出判断 。好比 ，想买支口红 ，但不知道「选哪一款」 。这种情形下 ，要害不在于「把问题想清晰」 ，而是「怎样更快搞定」 。
「爱购」肩负的 ，正是这一侧的「快思索」需求 。因此 ，在产品形态上 ，它依然沿用了熟悉的双列信息流 ，但底层逻辑 ，已经换了一套 。
古板电商平台里 ，当你搜索「口红」 ， 系统会召回尽可能多的相关商品 ，再按销量、价钱、评分等维度排好队 ，交给你自己去翻 。
京东主站搜索效果的泛起 。
但「爱购」 不会把海量口红一次性铺开 ，它更像一位谆谆教导的导购 。一方面提供须要的「入门指引」 ，另一方面替你搭起一套清晰的「选购框架」 。
例如 ，口红会被先拆解成几个偏向：哑光雾面、滋润镜面、偏修护 。当你点进「哑光雾面」 ，选择再进一步细化到质地、是否易脱色、适合肤质、品牌以及详细色系 。
原本需要用户自己总结的筛选维度 ，被AI预先摆在了眼前 ，供你边看边点、边问边筛 。
每一次交互 ，都会让候选规模再收紧一圈 ，整个历程像一个一直收口的漏斗 ，最后「过滤」出最可能被你选中的一小撮 。
正是在「一快」、「一慢」无感切换中 ，「京东 AI 购」最主要的立异徐徐显露——统一套架构 ，兼容「快思索」与「慢思索」 。这并非看法噱头 ，而是源自对真实购物行为的恒久视察 ，事实 ，没有谁会永远用统一种方法做决议 。
通过将京东积累多年的供应链、履约和效劳能力 ，重新组织进一套更贴近人类决议方法的交互逻辑中 ，「京东 AI 购」试图「兜住」这两种状态 。
正是在这里 ，这个看起来「很不电商」的京东 App ，最先真正与旧天下拉开距离 。
跬步不离的「对话框」：
一次低调却要害的交互转向
若是说 ，「对快与慢思索的兼容」组成了「京东 AI 购」内核 ，那么 ，真正让这种效劳「常驻」的 ，是一个看起来并不起眼的设计：谁人始终留在页面底部、险些和你「形影相随」的对话框 。
它的位置甚至有些执拗 。无论你是在和 AI 谈天 ，照旧已经点进商品详情页 ，它都没有消逝 。它并不提醒你使用 ，也不自动跳出来打断流程 ，只是清静地待在那里 ，期待被召唤 。
已经点进商品详情页 ，对话框都没有消逝 ，而是停在页面下方 。
这个设计 ，源于一个被恒久忽视的事实：购物中的疑问 ，并不会在搜索竣事的那一刻消逝 。当用户真正进入商品详情页 ，决议本钱并未降低 ，甚至可能进一步上升 。
古板的商详页 ，越来越像一幅绵延伸卷：营销图片层层堆叠 ，参数表绵延一直 ，用户谈论犹如瀑布般倾注而下 。信息已足够完整 ，但当用户搜索体贴的卖点时 ，好比「面料因素」、「羊绒含量」 ，却如大海捞针 。
现在 ，这个始终留在页面底部的「对话框」 ，悄然接受了那些「看不完、看不懂、也不想看」的决议本钱 。
用户不再需要硬着头皮翻阅漫长的图文 ，随口说出你体贴的问题 ，AI 便会从漫长「卷轴」中定位谜底 ，整理好后 ，递到眼前 。
也正是在这一刻 ，你能切实感应手艺没有被「炫」 ，而是真正嵌入生涯效劳的要害节点 。
但这个看似轻盈的设计 ，并非一蹴而就 ，而是履历了一段一直推翻重来的历程 。
最初 ，「京东 AI 购」的商详页 ，险些直接移植了京东手机网页版 。效果 ，用户一进入购置流程 ，似乎被瞬间「踢回」十年前的古板电商界面 ，AI 好禁止易营造出的陶醉感连忙被打断 。这种强烈的割裂感 ，很快让团队自己都无法接受 。
于是 ，他们选择彻底重构链路 。但与此同时 ，京东主站最焦点的底层能力又必需被完整保存 ；痪浠八 ，当你点下「连忙购置」的那一刻 ，后台需要瞬间接受 。生意、支付、风控、物流 ，这套沉淀了数十年的系统必需无缝衔接、稳固运行 ，容不得半点闪失 。
商品页面也做了减法（左图） ，尚有PK功效 ，对话框保保存底部 。它没有复刻主站那种信息麋集的设计（右图） 。
真正决议把对话框「焊」在商品页底部的转折点 ，来自一个被重复视察到的心理事实：用户对 AI 的依赖 ，并不会在进入商品页时削弱 ，反而会由于参数重大、信息麋集而变得更强 。古板商详页越像层层堆叠的「信息客栈」 ，用户就越容易陷入搜索与决议泥潭 。
于是 ，「对话框」被付与新的使命：替你读图、刷谈论、抓重点 ，不再「问完即走」 ，而是随时待命：只要你尚有犹豫 ，它就在那里 。
而这仍然不是终点 。产品认真人透露 ，团队接下来希望把这种明确能力进一步推向「天生式商详」 。原本酷寒的参数表和谈论区 ，将被重新组织为「千人千面」的动态谜底：你体贴优惠 ，它就把价钱逻辑讲清晰 ；你在意参数 ，它就直接给出比照结论 。
这一历程中 ，电商的交互逻辑也正在爆发基础转向 ，从已往用户去顺应页面 ，逐渐演进为页面自动顺应用户 。
AI 购物里的分寸：一场取与舍的训练
一家以效率、规模著称的电商巨头 ，却做了一个云云榨取、清静的产品 ，还让它自力出来 ，怎么看 ，都是一场激进的实验 。
但放进真实的产品演进历程中 ，它反而更像一件被有心「按住」的作品：不是 AI 能做什么就一股脑地做什么 ，而是一直试探什么时间让 AI 大步流星、哪些地方必需坚持敬畏 。
这种分寸感 ，让它避开了炫技式的跃进 ，更像一个被设计为恒久保存的产品：接受不完善 ，拒绝太过允许 ，逐步生长 。
「大胆」与「榨取」的切换 ，始终围绕着用户需求 。产品团队告诉我们 ，所有向前一步的决议 ，都必需回覆这个需求是否真实、迫切 。
商详页面的设计云云 ，外卖与酒旅的生态接入也是云云 。乍看之下 ，这些生涯效劳像是界线外扩 ，实则顺应了真实生涯逻辑 。现实生涯中 ，人们并不会严酷区分「这是购物 App 的事」、「那是生涯效劳 App 的事」 。他们只体贴 ，现在这个问题 ，能不可被更智慧地解决 。
同样的判断 ，也体现在低客单价、强复购的场景中 。「买不买」不是问题 ，真正消耗心力的 ，是那些机械重复却并不爆发新价值的办法 。AI 的自动介入 ，实质上是对低效劳动的「整理」 。
将 PK 能力单独「拎出来」 ，无非是将大大都用户购物时的必经之路显性化 ，并不是增添重漂后 ，而是替他消化低效劳动 。
AI 大步流星的同时 ，即便身处对话式 AI 的浪潮 ，效劳流程也并未通盘「 AI 化」 。
搜索、咨询、决议阶段 ，可以是对话式的 。一旦进入下单环节 ，生意体验必需和原生京东 App 坚持一致 ，结算、地点与履约阶段 ，系统必需切回京东主站底层 。
这种对「原生链路」的保存 ，实质上是对生意确定性的敬畏 。产品团队诠释说 ，当用户进入下单环节 ，他们需要的是熟悉感带来的清静感 ，而非 AI 创立的「惊喜」 。
同样被有意剔除的 ，尚有「内容化」的激动 。长篇种草、新闻播报、数字人展示——这些本可以用来彰显手艺能力的功效 ，最终都被放弃 。过载的内容会稀释产品的纯度 ，也会模糊焦点心智 。用户来到这里 ，是为了在信息洪流中快速做出决议 ，而非陷入另一场需要消化的信息冗余 。
「自力」的背后：一次自动「偏航」
若是把时间标准拉长 ，回看电商二十多年的演进路径 ，这场貌似自动的「偏航」 ，着实并不突兀 。
京东险些完整履历了 PC 时代、移动互联网时代 ，再到今天的每一个要害阶段 。早期 ，电商解决的是供应问题 ，有没有货 。接着是效率问题 ，能不可更快、更自制地把货送到人眼前 。当供应极大富厚、履约成熟、价钱高度透明之后 ，真正最先变得稀缺的 ，反而是决议自己
用户不再缺选项 ，缺的是判断 ；不再缺信息 ，缺的是「替我想一想」 ，「京东AI 购」更像是下一阶段的自然延伸：当平台已经足够善于「把工具卖出去」 ，下一步就要回到人的决议上 。
而在 2025 年 ，无论从手艺希望照旧用户心智转变来看 ，这件事都具备了现实可行性 。
在手艺层面 ，ReAct、多 Agent 等架构逐渐成熟 ，AI 最先具备被纳入决议、履约链条的条件 ，而不再局限于谈天 。用户心智也在转变 。「你帮我选」 ，不再只是信息过载下的被动妥协 ，而最先成为一种真实、甚至被自动期待的需求 。
但即便云云 ，另一个问题仍然保存：为什么不直接把这套能力塞进主站 App？为什么要让用户多下一个软件？谜底 ，照旧要回到主站自己 。
主站也有富厚的 AI 应用 ，但古板电商 App 自然背负着明确的 GMV 目的 ，也承载着高度重大、麋集的促销与转化逻辑 。在这样的系统中 ，险些不可能举行一场彻底的「减法」实验 。而自力 App ，提供了一块相对纯净的试验空间 。
它更像一个先锋验证场 ，目的并不是短期的转化效率 ，而是验证一种新的用户心智模子：当电商从「货架」转向「署理人」 ，产品事实应该长成什么样？这个问题 ，很难在主战场上被从容回覆 。
可是 ，自力并不料味着另起炉灶 ，更不是与主站「互搏」 。前台交互是新的 ，但后台能力依然共用 。供应链、生意系统、支付、履约、风控 ，所有来自京东已经成熟运转的基础设施 。
若是一定要做一个比喻 ，主站更像一座稳固运行的「超等超市」 ，而 AI 购 ，更靠近一间探索未来形态的「看法旗舰店」 。它不肩负规 ；难沽 ，被允许试错、调解和打磨 。
从这个意义上看 ，「自力」不是目的 ，而是为下一代电商形态 ，预留的一条试飞跑道 。
在明确人类那些尚未成形的需求、拆解规模重大而结构重大的商品天下、以及捕获一直转变的生涯情境方面 ，这只举着邪术棒的小狗 ，才刚刚起步 。它虽然谈不上成熟 ，也远未完善 ，但它所指向的偏向 ，却异常笃定 ，值到手机为它预留一方天地 ，让未来爆发 。
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