Projekt
Merchmind Multi-Agent Commerce System
Vier Domain-Agents und ein Orchestrator koordinieren Sortiment, Preise, Bestand und Kategorien mit nachvollziehbarer Konfliktloesung.
Multi-Agent · Orchestration · LLM/Tools Layering · ERP Concepts · Explainability
Product Snapshot
- Role
- Systemdesign und Demo-Implementierung, Teamprojekt
- Users
- Commerce-Teams, die Sortiment, Preisgestaltung, Bestand und Kategorien koordinieren.
- Stage
- Laufende Demo, Architektur und Praesentationskette wurden 2026.03-2026.06 abgeschlossen.
- Focus
- Multi-Agent-Orchestrierung, Trennung deterministischer Tools von LLM-Reasoning, Konfliktregeln und Erklaerbarkeit.
- Validation
- Teamunterlagen berichten einen Rueckgang simulierter Konflikte von etwa 30% auf unter 5% und eine Verkuerzung des Testzyklus von 14 auf 7 Tage.
- Public Proof
- Laufende Demo, sechs Konfliktregeln, Replay-Spuren und Praesentationsmaterial; Kennzahlen wurden fuer dieses Portfolio nicht unabhaengig reproduziert.
Next Step
Problem
Sortiment, Preise, Bestand und Kategorien beeinflussen sich gegenseitig. Unabhaengig optimierende Agents erzeugen deshalb schnell Konflikte, deren Ergebnis schwer zu erklaeren ist.
Systemdesign
Wir trennten Category-, Pricing-, Selection- und Inventory-Agent und koordinierten sie ueber einen Orchestrator. Deterministische Berechnungen blieben in Tools; offene Entscheidungen lagen beim LLM. Sechs Regeln behandelten konkurrierende Ziele und jeder Lauf speicherte Input, Konflikt, Schlichtung und Aktion.
Ergebnis
Das Team lieferte eine laufende Demo. Projektunterlagen berichten, dass simulierte Konflikte von etwa 30% auf unter 5% sanken und der Testzyklus von 14 auf 7 Tage kuerzer wurde. Es handelt sich nicht um unabhaengig reproduzierte Produktionsmetriken.
Erkenntnis
Der Wert eines Multi-Agent-Systems liegt in Grenzen, deterministischen Tools, Konfliktprotokollen und Auditierbarkeit, nicht in der Anzahl der Agents.
Konfiguriere die oeffentlichen Giscus-Umgebungsvariablen, dann erscheint hier der Diskussionsbereich.