11 月 21 日，1688 宣布其首款跨境 AI Agent“遨虾”（海外品牌名为 AlphaShop）开启公测。
这款产品背靠 1688 供应链底座，打通了亚马逊和 TikTok 两大海外平台需求与国内供给，试图提供一套从选品、找厂、询盘到素材优化的闭环解决方案。
回顾前二十年，1688 解决了供需连接，打破物理隔阂，将无数工厂与商家匹配起来。但在今天，行业痛点已从找不到变成了信息过载。当头部企业可以投入巨额预算建立私有 AI 模型来辅助经营时，绝大多数中小卖家依然困在海量数据中，选品靠直觉、找货靠运气的现状并未改变。
在这样的行业背景下，遨虾入局，它试图解决什么问题？
一、 选品逻辑的重构，从猜测到验证
在传统的选品流程中，决策往往伴随着巨大的不确定性。卖家需要在跨平台的数据中寻找蛛丝马迹，最终的决定往往掺杂了大量的直觉与运气。
而遨虾的选品Agent基于供应链+海外趋势的双重整合来改变这一现状，它将亚马逊和TikTok的趋势数据与 1688 站内供应信息进行交叉匹配。也就是说，系统在接收到用户生成的一个模糊的指令后，它先验证市场热度、评估竞争差异，随后生成一份包含销量趋势与同款比价的分析报告。
这意味着，AI 承担了数据清洗与逻辑推导的工作，将“我觉得能火”的主观猜测，转化为数据支撑的理性判断。它让卖家在做决定之前，拥有了多维度的客观依据，不再单纯依赖运气的加持。
根据指令，遨虾生成一份详细报告，包含市场数据、机会点、用户痛点，同款工厂推荐等关键数据
二、 供应链筛选，从大浪淘沙到精准匹配
找货本身并不难，难的是在成千上万个链接中，判断哪一家工厂真正具备履约能力。
在这一环节，遨虾的找商Agent与询盘Agent更像是一个前置过滤系统。通过识别工厂在多维度上（如定制能力、外文说明书、无痕发货）的标签表现，系统可优先推荐与卖家需求匹配度更高的供应方，并模拟资深采购员的逻辑，全天候与多家供应商进行关于起订量、交期及价格的自动博弈。
推荐需求匹配的工厂，并支持发起询盘
这一过程将卖家从机械性的重复沟通中解放出来，不再需要耗费精力去验证基础资质。AI 负责把路铺平，筛选出真正具备合作价值的对象上，而卖家只需要在最后关头，基于成本与利润的考量，做出那个最终的“Yes or No”。
三、跨越能力鸿沟，让“高手”的能力标准化
AI to B跨境平台对接会上，润米咨询创始人刘润指出，AI智能体的核心意义，不在于把普通人变成高手，而在于把高手的能力普及给普通人。
在跨境经营中，本地化审美、合规理解、内容表达一直是隐性门槛，不同卖家之间的差距，往往正是由这些能力构成。
遨虾的素材 Agent与咨询Agent，本质上是将部分专业能力进行产品化封装，包括多语言内容生成、市场偏好匹配、流程问题解答等，帮助卖家在相对标准化的框架中完成更专业的执行动作。
这并不会抹平所有能力差异，但至少在部分基础层面，缩小了新卖家与成熟卖家之间的起跑距离，也让经验不再完全依赖个人积累，而开始向系统能力转移。
四、写在最后
纵观遨虾从选品验证、工厂筛选到能力标准化的全链路逻辑，它所呈现的不再是某一环节的单点能力，而是一套试图覆盖判断路径的组合型工具。这一变化也折射出，平台逐步成为卖家决策链路中的重要参与者。
如果说过去的竞争逻辑更依赖信息差与经验差，那么今天的变化正在指向另一个维度——谁能更高效地构建决策逻辑，谁就更可能在复杂环境中保持稳定输出。
从这个角度来看，遨虾更像是一次值得持续观察的实践：它是否真的能帮助卖家减少试错，还是只是提供了另一种信息形态，有待时间与真实使用反馈验证。
但可以确定的是，当平台开始深度介入如何做判断这个问题时，跨境生意的竞争方式也正在悄然发生变化。
让判断这件事变得稍微轻松一点，让生意决策更有谱一点，这或许才是 AI 进入跨境赛道后，最值得被讨论的长期价值。
