地堆面积目测估算，数据不准还费时费力？

陈列规则越来越复杂，传统方式难以执行？

别担心，勤策AI Agent全新升级，用大模型能力破解这些难题！

虽然勤策AI已支持陈列识别和地堆测量，但这次调用AI Agent引擎，让这两个功能实现了质的飞跃。

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陈列规则Agent

大模型加持，复杂规则轻松定义

传统的陈列识别只能解决“有没有”的问题，而现在，我们能解决“好不好”、“合规与否”的复杂判断。

大模型理解复杂规则，告别死板判断

无论是“黄金位置占比不低于30%”，还是“主推品必须集中陈列”，甚至是“竞品相邻限制”等复杂逻辑，大模型都能准确理解和执行。

灵活定义评分标准，适配企业个性化需求

企业可在Web端用自然语言定义规则，无需技术人员介入，真正实现“业务人员懂什么，系统就能判断什么”。

评分过程透明可信，提升终端执行力

不仅给出总分，还清晰展示得分点和改进建议，让业务员心服口服，主动改进陈列质量。

从此，再复杂的陈列标准，也能“拍照即评判”！

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地堆面积识别Agent

精准识别，实施成本大幅降低

传统的地堆面积测量需要维护海量SKU的长宽高数据，实施成本高、维护难度大。现在，我们彻底改变了这种方式！

直接识别地堆整体，无需SKU基础数据跳过繁琐的SKU识别环节，直接对地堆整体进行识别测量，准确输出占地面积数据。

无需训练SKU模型，实施效率大幅提升省去了收集SKU尺寸、训练识别模型的漫长过程，企业可快速上线使用，立即见效。

适应各种地堆形态，精准可靠无论何种地堆，AI都能准确识别边界，计算真实占地面积。

地堆投入产出计算，从此有了精准的数据基础！

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为什么选择勤策AI Agent方案？

与传统图像识别相比，勤策AI Agent带来的不仅是识别精度提升，更是业务适应性的革命：

规则可灵活调整：市场策略变化时，规则随时可调，无需重新训练模型

理解复杂逻辑：大模型的推理能力让复杂业务规则得以实现

实施成本极低：无需维护SKU库，无需频繁模型训练

自主学习进化：随着使用数据积累，识别精度和规则理解能力持续提升

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如何快速get新成员？

两大Agent均在勤策AI Agent平台中提供：

陈列规则Agent：进入“智能体-陈列规则智能判断”，用自然语言定义你的业务规则

地堆面积识别Agent：在“智能体-地堆面积识别”中直接启用，无需任何预处理

无需代码基础，业务人员即可配置；无需等待排期，立即投入使用！

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不只是工具，是智能化的基础设施

勤策AI Agent平台，正在重新定义快消企业的线下业务管理方式。从传统的“识别有什么”，进化到“判断怎么样”、“决策怎么做”。

本次两大Agent的能力升级，正是我们“让AI理解业务，而不只是识别图像”这一理念的落地实践。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

责任编辑：kj015

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