Sif + Claude Code + 飞书 → 搭一个电商 Agent
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Sif + Claude Code + 飞书 → 搭一个电商 Agent
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用户4242用户42427月27日修改
王同学 王同学 王同学的备忘录2026年7月20日 21:59 广东
不知道你是否有过和我一样的疑惑：每过一段时间就会看到某某 AI 新发布了突破性能力，自己也能通过自然语言让 AI 帮忙做不错的分析总结、生成高质量 PPT、甚至写一个自定义小程序玩玩… 但真正想在实际业务场景中落地赋能时，又由于 AI 大模型的生成结果不可控、引用数据过时、自我断言的 AI 幻觉等等局限性，认为 AI 还没到可落地应用的阶段？
这篇内容将以亚马逊电商日常运营中的 ASIN 销量监控为案例，拆解一个跑在实际业务里的监控 Agent——从赋能效果、框架剖析，到完整的实现流程。案例来自电商场景，但真正想分享的是背后那个可迁移的 Agent 框架：换掉数据源和同步端，它可以搬到任何“定期看数据、重复做分析、只需要重要结论”的业务场景。
一、先看效果：跑在业务里的监控 Agent
在亚马逊电商的日常运营中，运营人员需要持续跟踪商品的销量波动、关注核心关键词的排名与流量表现，并据此调整广告投放与促销动作。
为了减轻人工定期看数据、做表格分析等重复性工作，我们通过 Sif MCP + Claude Code + 飞书 CLI，设计了满足不同业务需求的 Agent，达到 AI 自动化提效。以 ASIN 销量波动监控为例：过去每月都要固定投入一整块人力时间在拉数据、做表、写结论上，监控的 ASIN 越多，这块投入越接近一个专职工作量——现在，这部分可以直接交给 Agent：
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AI Agent 定期从飞书多维表格读取要监控分析的任务目标；
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通过 Sif MCP 自动获取 ASIN 销量数据，完成监控、分析、总结；
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再通过飞书 CLI，把分析结果自动同步给运营人员做决策。
下面这张图展示了不同能力组合能达到的不同效果，比如：
1.
给到 AI Agent 销量数据，由 Claude 模型进行分析总结，Agent 将可视化分析报告上传飞书，并通过飞书消息定时向运营人员同步关键结论。
2.
给到 AI Agent 关键词状态数据，由 Claude 模型进行分析总结，Agent 监控、总结核心关键词的状态后，将紧急重要的结论同步给运营人员。
二、监控 Agent 框架