OpenClaw—AI研究今日目标非常聚焦:商家在新建/编辑商品页填完商品标题后,点「🤖 AI 推荐」按钮,后端调用 AI 推荐类目接口,从六大根类目里挑一个最合适的写入分类下拉框,商家可一键采纳,也可手动改。这是 AI 三件套最后一弹,前两弹是按浏览历史的个性化推荐与按素材生成营销文案,这一弹聚焦「选品类」,三个能力合起来形成完整的商家侧 AI 辅助链路。
核心设计采用三层降级架构,把防幻觉当作工程铁律而不是口号。第一层是 LLM 真实推荐:复用已有的 AI 配置中心,只要后台开启供应商访问凭据,就把标题与简介拼成严格提示词发出去,要求模型只输出一个整数类目编号,其他附加文字一律丢弃。第二层是规则降级:LLM 超时、返回错误、返回编号不在候选集合内、或没有配置凭据时,自动落到内置关键词表扫描,六大根类目各维护一组常见别名,按命中数排序并把置信度封顶在保守值。第三层是不编造:规则也没命中就明确告诉调用方「无足够信号」并返回空结果,前端展示「请手动选择分类」提示,绝不为了凑数而挑一个看似合理的分类。三层通过统一返回结构衔接,附带本次走哪一层、降级原因是什么。
防幻觉是一组互相校验的组合拳。候选集合二次校验是核心:无论 LLM 返回什么,后端都送进合法类目编号查表函数,查不到就当幻觉直接降级,挡住「看似合理但实际不存在」的输出。提示词模板把用户输入当作物料而非指令,显式声明忽略任何改变行为的注入,描述字段截断到安全长度防劫持。无信号场景是兜底:任何一层都给不出答案时,接口返回分类编号为空并附专门标志位,前端据此不渲染「一键采纳」按钮,误操作可能性也封死。
商家表单一键采纳的交互经过专门打磨。按钮在标题为空时禁用并附悬浮提示;推荐结果展示分类名称、置信度与本次走的是 LLM 还是规则,信息透明;采纳按钮点击后把分类下拉同步到推荐值,视觉上保留卡片一小段时间便于确认;商家主动改分类下拉时,推荐卡片立刻自动清除,避免「已改但 UI 还残留旧推荐」的认知冲突;整个过程不刷新页面、不跳转新窗口。
验收环节跑了完整接口矩阵与浏览器真实交互脚本,二十七项断言全部通过。接口覆盖六大根类目的强信号命中、缺失必填、超长字段、错误请求方法、未登录等异常;浏览器覆盖进入新建页、定位推荐按钮、结果卡片出现、一键采纳后下拉值变化、手动改下拉后推荐自动清空。零失败零跳过,提交记录只触碰必要的新文件与一处前端按钮接入,既有功能无回归。
这一弹落地后,ShopSystem 主线能力宣告全部完成。从最早的基础商品与订单,到中段的优惠、秒杀、店铺、关注、对比、收藏、退款、消息、搜索,到末段的图片上传、AI 文案与今天的 AI 选品,三十天逐日推进,既未跳票也没把未完成项包装成完成项。下一阶段转向私域直播方向,电商基座能力封顶。
