E-Commerce Bench 运营中

E-Commerce Bench 是阿里通义千问联合淘天集团开源的长程电商经营评测基准。E-Commerce Bench让 LLM Agent 以 10 万元本金在模拟真实市场中经营网店 365 天，涵盖选品、供应商谈判、定价、库存与现金流管理。环境基于真实平台数据，含 576 家供应商（含欺诈方）、8 场促销及 10 个市场事件，通过确定性内核保证可复现性，从盈利、谈判、反欺诈、长程学习等七维度评估模型的商业经营能力。

长程经营模拟：让 LLM Agent 以 10 万元本金在动态市场中持续经营网店 365 天，最大化年末总资产。
多店铺运营：支持同时开设最多 4 家、12 种不同类型的店铺，进行差异化品类布局。
供应商谈判：与 576 家供应商开展多轮价格谈判，争取更低采购成本。
反欺诈识别：识别并规避 152 家欺诈供应商的 5 种典型骗局（VIP 费、缺货、降质、假紧迫、折扣陷阱）。
动态市场应对：在 8 场促销和 10 个突发事件（灾害、供应链冲击）下调整经营策略。
库存与仓储管理：管理 6,886 个 SKU 的进销存，承担按件按天计算的仓储费用。
现金流管控：处理三账户结算体系与 9 天延迟回款，避免 profitable-but-bankrupt（盈利却破产）。
七维综合评估：从盈利、谈判、反欺诈、清偿力、效率、执行、长程学习七个独立维度打分。

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四层架构：系统由 Agent 循环层、工具层、环境层、数据层自上而下构建，实现决策、执行、环境反馈的闭环。
确定性谈判内核：供应商的所有报价、让步与接受/拒绝决策由固定算法内核计算，LLM 仅负责将数字决策渲染成自然语言对话。这样既保留了多轮砍价的真实体感，又彻底消除了采样随机性，防止模型通过越狱或欺骗拿到成本线以下的价格，确保不同 Agent 在相同策略下获得可复现的结果。
动态经济引擎：用户需求不做随机采样，通过品类基础需求、价格弹性、市场事件和店铺信誉等因子计算得出，仅由 episode 种子控制可复现的随机性。
三账户结算与现金流压力：成本发生当天即从银行账户扣除，但销售收入需经过”发货 → 9 天平台担保期 → 平台钱包 → 手动提现”才能回流银行，刻意制造营运资金缺口，迫使 Agent 主动管理流动性，避免只看利润不看现金的短视行为。
长程学习评估（AnchorRatio）：衡量 Agent 在重复采购同一商品时是否越买越便宜。以该 Agent 自身历史报价的随机重排作为零假设，若显著低于 1.0 则说明模型能从过往谈判经验中持续优化采购策略。

获取代码：从 GitHub 克隆 E-Commerce Bench 开源仓库到本地。
环境配置：安装项目依赖并准备好 Python 运行环境。
接入模型：在配置文件中填入待评测 LLM 的 API Key 与模型名称。
启动模拟：运行主程序，Agent 将自动开始 365 天的电商经营回合。
查看结果：模拟结束后，系统自动输出七维评估报告与全年资产变化曲线。

首创长程经营评测：首次将 LLM Agent 评测从短程任务扩展到 365 天持续经营的动态商业场景。
真实市场数据驱动：6,886 个商品、60 个品类、576 家供应商均基于真实电商平台脱敏数据构建。
确定性内核保障可复现：谈判报价与市场需求由固定算法内核计算，LLM 仅负责对话渲染，彻底消除随机采样噪声。
七维立体评估体系：不只看年末资产，同时独立考核谈判、反欺诈、现金流、效率、执行与长程学习能力。
真实商业压力模拟：三账户延迟结算与按天仓储费机制，迫使 Agent 必须管理营运资金而非仅追求账面利润。
反欺诈能力量化：内置 152 家欺诈供应商与 5 种典型骗局，精准测量模型的风险识别与资金保护能力。

项目官网：https://ecbench.github.io/
GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/E-CommerceBench
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2608.30730

大模型商业能力评测：为 GPT、Claude、Qwen 等前沿模型提供标准化的长程经营能力横向对比。
电商 Agent 策略迭代：作为强化学习与 Agent 架构的训练沙盒，快速验证定价、采购与库存策略。
供应链风控算法研究：在含欺诈供应商的模拟环境中测试和优化供应商筛选与风险识别模型。
动态定价算法验证：利用真实价格弹性数据，检验不同定价策略在促销与季节性波动中的收益表现。
商业决策模拟培训：作为商学院或企业内部的经营模拟器，训练管理者在现金流压力与市场不确定性下的决策能力。