DeepSellers.
BUILT FOR AMAZON OPERATIONS

让亚马逊运营决策，
有据可循。

真实运营数据与专业知识库方法论相结合。
从复杂问题，到可追溯的分析、可审核的方案与清晰的执行卡。

了解运营智能体探索知识库 MCP
为卖家团队而设计为智能体开发者而开放
DeepSeller / 运营工作流结构演示
OPERATIONS WORKSPACE示意

让每一步建议，都有依据。

广告花费增加了，订单却没有增长。
下一步应该先检查什么？
✓
识别问题与数据需求广告表现 / 转化表现 / 经营目标
✓
结合数据与知识库方法保留来源，标注待验证项
建议的交付结构
诊断报告来源依据执行卡
分析 → 审核 → 执行 → 验证
↗
专业判断，清晰行动。KNOWLEDGE → DECISION → ACTION
源于真实业务数据关键依据可追溯审核与执行分工知识能力通过 MCP 连接
ONE BRAND, TWO WAYS TO WORK

你的运营助手，
也是智能体的知识底座。

为运营团队提供完整产品，为开发者提供可连接的知识服务。

D01 / FOR OPERATORS

DeepSeller Agent

理解你的运营目标，结合数据与知识，
把复杂分析转化为下一步行动。

  • ASIN、广告、关键词与 Listing 分析
  • 诊断报告、依据与执行卡
  • 面向团队审核与协作的工作方式
了解运营智能体 ↗
↗02 / FOR BUILDERS

DeepSellers KB

让你的智能体接入专业运营知识，
从知识导航，到来源证据与回答检查。

  • 结构化知识地图与分层检索
  • 提供来源路径与证据片段
  • 通过 MCP 为外部智能体提供支持
了解知识库 MCP ↗
FROM QUESTION TO ACTION

从一个问题开始，
让每一步都有方向。

01

明确问题

围绕经营目标，识别分析对象、问题维度与所需数据。

02

连接依据

将可用的真实业务数据，与知识库方法和来源结合。

03

审核方案

形成清晰的诊断与建议，保留人工判断和审核。

04

执行与验证

将已审核建议整理成执行卡，按真实结果复盘。

SOLVE OPERATING PROBLEMS

围绕问题，展开能力。

查看解决方案 ↗
↗

广告花费与利润

拆解花费、转化与经营约束，判断应该先验证哪些动作。

深入了解 →
◎

流量下滑与订单增长

从关键词、竞品和转化出发，梳理问题与改进路径。

深入了解 →
⌘

Listing 与新品准备

结合产品定位、用户需求与内容表达，形成改进方案。

深入了解 →
MADE FOR REAL WORK

看得懂依据，
接得住行动。

完整报告帮助审核判断，执行卡帮助推进动作。让分析交付与日常运营工作衔接。

查看交付物结构
DEEPSELLER / REPORT结构示例

运营诊断与行动建议

01问题与判断结论 / 待验证项
02数据与方法来源 / 口径 / 缺口
03优先级与动作建议 / 审核 / 执行卡
有据可查 · 有序推进
KNOWLEDGE, CONNECTED

让专业知识，
进入你的 Agent 工作流。

通过 MCP 获取知识上下文、检索具体来源，并对草稿执行接地检查。知识服务可与自己的业务数据和智能体结合。

开发者接入说明
DeepSellers KB / MCP
// 先理解问题与知识地图
kb_context(question)
  → wiki_map
  → read_order
  → source_evidence

// 按需追溯，再检查草稿
kb_search(query)
kb_answer_check({ question,
  draft_answer, context_packet })
调用顺序示意 · 不含生产鉴权信息
LET’S TALK OPERATIONS

从你的下一个运营问题开始。

了解 DeepSeller Agent，或为你的智能体接入专业知识。

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