基于AI Agent的跨电商平台套利机会发掘系统产品系统

自主构思并独立开发，针对电商跨平台套利场景，构建了一个轻量级Agent辅助系统。

技术实现：

· 基于Playwright实现自动化数据采集，Agent驱动浏览器完成跨平台信息抓取
· 输入关键词，自动分析销量与价差两个维度，输出套利空间最大的TOP10商品
· 提供销售平台上架信息与货源平台直达链接
· 通过脚本与Skills辅助，单次执行Token成本控制从没有skills的13元降低至0.2元左右
项目价值：验证了低成本Agent在垂直场景的可行性，首次跑通项目仅消耗13元Token，后续迭代将成本压至可忽略不计，具备规模化应用潜力。

一、我负责的具体任务

独立完成全部工作，包括：

· 需求定义与产品设计：自主构思“电商跨平台套利机会分析”场景，定义功能边界（输入关键词→自动分析→输出TOP10套利商品）
· 技术选型与架构设计：确定Agent + Playwright的技术路线，设计低成本的Token消耗方案
· 核心开发：完成Agent驱动的数据采集模块、跨平台价格/销量分析逻辑、套利空间排序算法
· 成本优化：通过脚本化与Skills辅助，将单次执行成本从13元压至几分钱
· 测试与迭代：真实场景下的功能验证与持续优化

二、技术栈

类别 技术
核心框架 Python
自动化工具 Playwright（浏览器自动化驱动）
AI模型 Claude API（Agent推理与决策）
Agent架构 自研多Agent协作框架（Orchestrator模式）
辅助工具 自定义Skills + 脚本辅助模块
数据存储 轻量级本地存储（JSON/内存缓存）

三、架构设计

整体架构（简化版）

```
用户输入关键词
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Agent调度层 │
│ (Claude API驱动，接收关键词) │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ Playwright采集引擎 │
│ - 自动访问多个电商平台 │
│ - 搜索关键词，抓取商品信息 │
│ - 提取：价格、销量、上架信息、链接 │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ 分析计算层 │
│ - 跨平台价差计算 │
│ - 销量权重分析 │
│ - 综合套利空间排序 → TOP10 │
└─────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────┐
│ 输出层 │
│ TOP10商品信息 + 上架平台 + 货源链接 │
└─────────────────────────────────────┘
```

核心设计思路：

· Agent为主，脚本为辅：复杂决策（去哪爬、怎么处理反爬）交给Agent；重复操作（页面解析、数据格式化）交给预置脚本
· 一次性规划，多次执行：第一次跑通消耗13元Token，后续通过脚本固化流程，单次成本压至几分钱
· Skills辅助机制：把高频操作封装为Skill，Agent调用时无需重复描述，直接执行

四、项目亮点

1. 极致的成本控制：首次跑通13元Token，通过脚本化与Skills辅助，后续单次执行成本降至几分钱——这证明了AI应用可以低成本规模化
2. Agent + Playwright的实战验证：证明了用Agent驱动浏览器做垂直场景数据采集是可行且高效的，不依赖昂贵API
3. 轻量但完整：只有后端源代码，但完成了从“输入关键词”到“输出TOP10套利商品”的完整闭环，体现了“少即是多”的产品思维
4. 一人完成的从0到1：独立完成构思、设计、开发、优化全链路，具备“把一个想法变成可用工具”的完整能力

五、遇到的难点与解决方案

难点 解决方案
反爬机制：部分电商平台有反爬策略，直接请求被拦截 使用Playwright驱动真实浏览器，模拟人类操作行为，绕过基础反爬
Token成本偏高：首次跑通消耗13元，难以规模化 通过脚本固化重复操作、Skills封装高频动作、Agent只做决策层推理，将单次成本压至几分钱
页面结构差异：不同电商平台的商品信息DOM结构完全不同 Agent根据平台类型动态调整解析策略，配合Playwright的灵活性实现通用适配
Agent“想太多”：Claude在某些步骤上会过度推理，浪费token 通过优化Prompt，明确告诉Agent“何时决策、何时执行”，减少无效推理