沃尔玛AI购物助手Sparky；更智能的AI购物帮手，从只会找商品到帮你解决问题

Sparky的技术基础是零售专用的大语言模型，它针对零售场景进行了专门训练，而非通用聊天模型。其背后有“多智能体编排”系统支撑，能够协调不同功能模块来完成任务。沃尔玛将Sparky视为其构建“智能体商业”未来的基础，目标是让AI从单纯的工具，演进为一个能主动规划并执行任务的“可信伙伴”。

Sparky的核心能力是帮助用户完成一个完整的购物“任务”

• 智能发现与决策：用户可以用自然语言描述需求，Sparky会综合产品数据与用户评价，提供个性化的推荐、商品对比和评价摘要。例如，它可以结合当晚的体育赛事或海滩天气，来推荐合适的球衣或穿搭。
• 场景化规划：它能围绕一个具体事件（如筹备一场家宴、计划一周晚餐）提供完整的解决方案，包括生成食谱、列出所需食材，并一键将商品加入购物车。
• 多模态交互：支持文字、语音和图像输入。用户可以上传一张灵感图片或损坏的物品照片，Sparky能识别并推荐相关商品。它还能将手写购物清单的照片直接转化为线上购物车。
• 健康与预算导向：Sparky可以根据用户要求，为食谱替换更健康的食材，或为购物车中已有商品推荐低糖、低脂的替代品。
• 线上线下一体化：在线下门店，用户可通过Sparky在应用内地图上定位商品所在货架，并使用“Flash price tag”功能让对应货架的电子价签闪烁发光，从而快速找到商品。

Sparky的功能仍在快速迭代，并已产生显著的用户影响。

• 功能持续升级：2026年假日季前，Sparky一次性新增了图像搜索、手写清单转购物车、店内灯光导航等六项新功能，强化了其在复杂购物场景下的实用性。
• 用户接受度高：到2026年，约有一半的沃尔玛App用户与Sparky有过互动。在“黑五网一”等大促期间，有近1000万购物者使用了Sparky。
• 监管关注：随着其能力与影响力的扩大，Sparky也引起了美国立法者的注意，有参议员要求联邦贸易委员会（FTC）调查其处理“美国制造”标签的方式。

总的来说，Sparky代表了沃尔玛将AI从后台效率工具推向台前、重塑顾客购物体验的核心尝试。它的演进方向清晰地指向一个更主动、更整合、也更具商业价值的智能购物未来。