店匠九年再出发：用 AI Agent 重做独立站

店匠科技（Shoplazza）成立九年后，做出了一个和以往不太一样的决定：把独立站这门已经跑了多年、且相当熟悉的生意，再用 AI Agent 重新做一遍。这家 2017 年成立的跨境电商 SaaS 公司，目前服务超过 65 万商家、覆盖 180 多个国家和地区，业务从建站延伸到营销、支付、履约和用户运营。海关总署数据显示，2025 年中国跨境电商进出口额达到 2.75 万亿元，比 2020 年增长 69.7%。市场变大，工具变多，但独立站商家每天依然要在广告、商品、订单、支付、物流和数据后台之间反复切换，「人工路由器」式的协同并未真正减少。店匠希望改变这一点。

从「更好用的功能」转向「替人完成工作」

过去一年，店匠陆续上线了 AI Store Builder、LazzaStudio、AdValet，以及运营 Agent Athena。这些产品覆盖建站、做素材、投广告、修改商品、查看经营数据等场景，并被纳入同一套 AI 执行逻辑。以 Athena 为例，商家不必先想清楚一个功能藏在哪个菜单，而是直接告诉它想做什么，由系统自行寻找数据、调用其他 Agent 的能力并推进执行。

店匠科技创始人兼 CEO 李俊峰对此的概括是：「AI 没有把生意变简单，它把简单变得不值钱了。」当生成页面、写文案、做图片、分析报表逐渐成为 AI 的基础能力，单纯「让一个功能更容易操作」的价值会下降，商家会进一步要求 AI 把事情做完。

McKinsey 2025 年的全球调查显示，88% 的受访企业已经在至少一个业务职能中使用 AI，但仅 23% 的企业表示已在至少一个职能中规模化应用 Agent，另有 39% 仍处于试验阶段。使用和真正部署之间，仍然隔着不小的距离。

SaaS 公司的后台，开始有机会从用户视线里消失

对一家从零开始的 AI 创业公司来说，用 Agent 重新设计产品并不稀奇。但对一家已经运行多年的 SaaS 公司，这件事要复杂得多。店匠过去的产品积累沿着传统软件路径一点点长出来——用户提出需求，团队开发功能，功能逐渐形成商品、订单、营销、物流、数据等模块。Athena 出现后，交互关系开始变化：商家可以直接说「周末库存比较多，帮我做一次促销」或「最近美国市场转化掉了，帮我看看原因」，Athena 自行理解背后的数据、工具和执行顺序，过程中打开了几个页面、读取了多少张表，用户并不需要知道。

大模型决定了 Agent 能不能理解问题，真正决定它可以走多远的，往往是背后能够连接多少真实业务、积累了多少行业 know-how。电商恰好提供了一套非常清晰的结果反馈机制：广告图效果看点击和转化，营销调整看成交，结账体验看支付成功率，消费者认可看复购和长期价值。对 AI 来说，一间正在真实营业的店铺就是一个不断产生反馈的环境，这也是店匠敢于把 Agent 往经营链路深处推进的重要基础。

信任问题：L1 至 L5 成熟度分级与 18% 人工介入率

Agent 真正要面对的，一直是信任问题。Gartner 预测，到 2028 年 33% 的企业软件应用将包含 Agentic AI，同时预计到 2027 年底，超过 40% 的 Agentic AI 项目可能因成本、商业价值不清晰或风险控制不足而被取消。两组数字并不冲突：Agent 会越来越普遍，真正能进入生产环境的产品则需要更严苛的检验。

店匠今年公开了一套 L1 至 L5 的独立站 AI 运营成熟度分级，参考自动驾驶等级，将任务覆盖度、自主完成率、人工介入率和结果闭环放在一起衡量。根据披露，Athena 已进入超过 5000 家真实店铺，累计执行超过 200 万次运营任务，当前人工介入率为 18%。这一数字记录的是一项过去由人完成的经营任务中，系统已经可以自己走多远。涉及价格修改、删除和其他可能直接影响经营结果的操作时，Athena 仍会请人回来确认——这种边界并不妨碍 Agent 的价值，反而决定了它能否真正进入商业场景。

从 Product Hunt 第二名到新的经营方式

7 月底，上线两个多月的 Athena 登上知名 AI 社区 Product Hunt，拿下当天日榜第二名。店匠今年跨境独立站峰会的主题是「独立站，交给 AI Agent」，并在现场让四位产品负责人跑真实流程演示，没有使用预先剪辑的视频。

店匠把建站、营销、支付、物流、会员和数据等能力沉淀进自己的系统；过去它们决定产品功能的完整度，现在则决定 Agent 能够深入多少真实业务、连续执行多长的任务链。从 2017 年把原本需要技术团队完成的建站，变成一个人也能操作的软件，到今天试图用 AI Agent 让一个人有机会经营更复杂的生意，店匠的方向已经越来越清楚：商家仍然需要决定卖什么、品牌是什么、预算花多少、什么风险不能承担，而大量重复的执行工作以及散落在不同系统里的协同，开始有机会由 AI 接手。