AI 购物助理正逐渐主导消费者的商品发现，这迫使卖家需要工具来衡量竞争可视度并诊断根因。我们提出的系统通过以下步骤实现：
- 将 Agentic Share-of-Search (ASoS) 定义为决策指标，量化在 AI 平台搜索结果中自家商品的占比。
- 在主流 AI 搜索平台部署查询代理（query agents），自动收集搜索排名、曝光量等原始信号。
- 引入基于 ReAct 框架的诊断代理（diagnostic agent），在获取的信号上执行思考‑行动循环，输出优先级排序的商品陈列或营销干预建议。
系统原型在 100 次消融实验中进行可行性评估。结果显示，诊断代理能够在 39% 的实验中恢复被消除的信号（95% 置信区间 30.0%‑48.8%，相较随机提升 5.5 倍），在高相关性消融场景下提升至 63.9%。
点评：该系统展示了多代理协同在 LLM 驱动电商中的潜力，但仍需在跨平台一致性和实时性方面进一步验证。