OpenAI представила нову можливість для роздрібних продавців створювати штучних інтелектуальних помічників для шопінгу на платформі Shopify.
Тепер розробники можуть за кілька кліків підключити сервер Storefront Managed Compute Platform (MCP) безпосередньо до API OpenAI Responses, що дозволяє створювати агентів, які можуть шукати продукти, додавати їх до кошика та генерувати посилання для оформлення покупки — все це без вимог до авторизації.
Щоб створити AI помічника для шопінгу, потрібно зайти на OpenAI Playground, у розділі Tools вибрати MCP Server. Далі натиснути на Shopify і ввести URL вашого магазину.
Тепер, якщо користувач введе запит типу: “Шукаю легку чоловічу сорочку на відпустку”, помічник знайде відповідні варіанти з вашого асортименту. Якщо покупець вибере один із варіантів, помічник зможе автоматично перевести його на сторінку оформлення замовлення.
Цей крок є частиною ширшої стратегії OpenAI щодо розвитку можливостей у сфері шопінгу.
Конкурент Perplexity вже пропонує технологію помічника для шопінгу в своєму AI-чат-боті. Користувачі Pro можуть також оформляти покупки одним кліком безпосередньо через чат-бота за допомогою функції Buy with Pro. Shopify є одним із продавців, чиї товари доступні через Perplexity.
Крім того, Perplexity запустила безкоштовну програму для продавців, що дозволяє роздрібним торговцям ділитися специфікаціями своїх продуктів, щоб покупці могли легше їх знаходити. Інтеграції з методами оплати включають оформлення покупки в один клік через Buy with Pro.
Google представила нову модель робототехніки
Google запустила Gemini Robotics On-Device — нову версію своєї найсучаснішої моделі, яка поєднує в собі зображення, мову та дії (VLA), призначену для роботи безпосередньо на роботах без підключення до хмари.
Оскільки модель не потребує відправки та отримання даних з хмари, Google стверджує, що вона підходить для застосувань, де важлива затримка, і добре працює в умовах слабкого або відсутнього інтернету.
Gemini Robotics On-Device є основною моделлю для двопалістевих роботів. Вона розроблена для швидкого експериментування з маніпуляцією. Модель може адаптуватися до нових завдань завдяки тонкому налаштуванню або подальшому навчанні.
Крім того, вона може розуміти природні мовні інструкції від користувача для виконання таких завдань, як розстібання сумок, складання одягу чи відкриття маркера. Розробники можуть навчити модель виконувати додаткові завдання в нових сферах за допомогою всього 50-100 демонстрацій.
Розробники можуть експериментувати з моделлю через SDK Gemini Robotics, підписавшись на доступ до моделі та SDK через програму перевірки Google.
Amazon і DeepFleet
Amazon також представила нову модель генеративного штучного інтелекту для своїх роботів під назвою DeepFleet.
Ця модель призначена для підвищення “розумності та ефективності” складів Amazon. Вона координує рухи роботів у центрах виконання замовлень і покращила їх час доставки на 10% — це дозволяє робити доставку товарів швидше та дешевше.
Amazon описує DeepFleet як “інтелектуальну систему управління рухом для міста, заповненого автомобілями, які курсують по завантажених вулицях”.
Компанія зазначає, що, як і розумна транспортна система, яка може зменшувати час очікування та створювати кращі маршрути для водіїв, DeepFleet координує рухи роботів, щоб оптимізувати їх переміщення по складам. Це призводить до меншого заторів, більш ефективних шляхів та швидшої обробки замовлень клієнтів.
Модель також постійно навчається, щоб покращувати свої результати з часом.