安踏集團，全球前三嘅体育用品集團，最近由「火山杯 Agent 創新大賽」孵化出三個 AI Agent（人工智能代理，能自主執行多步驟任務嘅 AI 系統），分別處理東南亞電商短視頻、海外訂單決策同跨境退貨建單。呢三個 Agent 已經進入實際生產系統，並計劃複製到更多品牌同市場。
安踏全球 IT 交付與支持部總監吳永良講明佢哋嘅評估框架：「企業看 Agent 建設進展，真正看三個指標：第一，有多少業務每天離不開 Agent，這是人的維度；第二，有多少業務流程已經默認 Agent 參與，這是流程維度；第三，有多少 Agent 開始跨國家複製，這是區域維度。」
帶貨短片 Agent：新人半日上手
東南亞站點每日上貨量大，人工剪輯完全跟不上。過去短視頻運營要自己揾熱點、拆視頻、寫提示詞（prompt）、再逐站發佈。
而家呢條鏈由兩個工具串起：ArkClaw 負責采集熱點、拆解對標視頻同生成提示詞；Seedance 2.0 負責生成商品短片；最後銜接多站點發佈。
效果：實習新人用 Agent，半個工作日便可獨立產出合格帶貨視頻。同等 Token（模型計費單位）消耗下，每日可多產約 15 條。
安踏東南亞電商部短視頻運營李晗講：「東南亞站點每天上新商品特別多，人工剪輯視頻完全跟不上備貨節奏，靠 AI 批量做視頻是提升店鋪銷量的關鍵方向。」
海外訂單 Agent：半日縮短至 10–20 分鐘
安踏國際事業部每次下單要處理四套唔同模板，底層數據重疊度約 90%，但貨號、品類、翻譯、公式同格式仲要人工逐項處理。
商品規劃團隊用 ArkClaw 把四套模板封裝成 Skill（Agent 可調用嘅標準化功能模塊），自動完成貨號轉換、品類篩選同格式對齊。
數據：完整下單決策由過去嘅半日縮短至 10–20 分鐘；手動輸入減少約 90%；數據準確率超過 99%。已覆蓋鞋、服兩條產品線，後續計劃用於產品線規劃同競品價格帶分析。
王潔儀（安踏國際事業部商品規劃）：「四套模板的底層數據約 90% 重疊，但每次都要人工逐一搬運、翻譯並對齊公式同格式。商品規劃中的 Excel 重複操作很多，技術方案可以複用。」
退貨建單 Agent：月均自動建單 1000+
跨境退貨有典型流程斷點：電商平台訂單退貨後，平台信息無法直接回傳安踏系統，客服要手動把資料搬到 ERP 建退貨單，再逐單跟進。
退貨單據自動化 Agent 補上呢段：自動從電商平台抓取退貨數據，按 ERP 模板生成單據，並定期匯總退貨狀態。
現已在安踏品牌 TikTok 跨境業務中運作，每月自動創建超 1000 張退貨單，人工建單同逐單跟進大幅減少。下一步計劃開放予斐樂（FILA）及其他品牌嘅 TikTok 業務團隊。
阿調搞兩下
三個 Agent 對應三個典型痛點：內容生產量大、跨境訂單流程繁複、退貨跨系統搬運。呢個案例值得留意嘅地方唔係單個工具多勁，而係「從一線問題出發，把流程同規則拆清楚，做成 Agent，再回到真實業務中檢驗效果」呢個方法論。
Agent 由一次比賽作品變成可持續使用嘅業務工具，呢個路徑本身唔錯。但「跑穩」兩個字嘅標準、故障處理機制、同跨品牌複製時嘅本地化調整，先係真正要問嘅問題。
阿調｜深度調教
