千问 AI Arena 二期征集消费决策 Agent，考察需求理解、信息整合与可解释推荐。
冷月清谈：
怜星夜思：
2、用户评价、媒体测评和商品参数互相冲突时，Agent 应该更相信谁？
3、怎样防止商家用刷评、关键词堆砌等方式影响选购 Agent 的推荐结果？
4、评测一个消费决策 Agent，除了推荐准确率，还应该看哪些指标？
原文标题：千问 AI Arena × 沙利文｜联合发布二期任务，聚焦“消费决策助手 Agent”
原文作者：阿里云开发者
原文内容
如今，消费者在购买商品前，可以从货架电商、社交媒体、用户评价及专业测评等渠道获取大量信息。丰富的信息为消费决策提供了更多参考，但不同来源的内容较为分散，评价标准和观点也不尽相同。面对众多商品和复杂信息，许多消费者仍然难以判断哪些信息值得参考、哪些产品真正适合自己。
基于这一现实需求，本期邀请参与者打造一款智能选购顾问 Agent。它需要理解用户以自然语言描述的预算、使用场景、偏好与限制条件，并从题目提供的商品信息、用户评价和媒体评价中提取有价值的信息，对候选产品进行统一整理与比较。
Agent 将通过三个环节完成任务：
1.理解用户需求：从用户描述中提炼核心诉求，形成清晰的用户画像。
2.梳理商品信息：整合不同来源的信息，形成结构统一、便于比较的产品列表。
3.生成推荐建议：将用户需求与商品特点进行匹配，选出三款更适合用户的产品，并说明推荐顺序及依据。
最终，Agent 需要输出一份完整的消费决策建议，不仅回答“推荐什么”，还要解释商品与用户需求之间的匹配关系，帮助用户在复杂信息中缩小选择范围，让消费决策更加清晰、有据可依。
本任务是沙利文与阿里云高校团队共同发起的大学生AI人才灯塔计划中的实践能力测评任务，大学生参与可领取高校专属优惠券，降低开发成本：
https://university.qianwenai.com/
完整能力测评包含：
1）AI认知测评：大学生生成式 AI 认知与应用基准调查问卷；
2）AI实践能力测评：AI实践能力测评智能体，欢迎广大同学参与：
https://www.frostchina.com/ai-literacy-lighthouse.html
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