Abstract
<jats:p>У статті запропоновано концептуальні засади та архітектурну модель автономного інтелектуального агента на основі штучного інтелекту для застосування в системах електронної комерції. Актуальність дослідження зумовлена зростанням обсягів поведінкових, транзакційних і контекстних даних, що потребують обробки в режимі реального часу для забезпечення персоналізованої взаємодії з користувачами та підвищення ефективності процесів продажу. На відміну від існуючих підходів, які здебільшого реалізують окремі функціональні компоненти, у роботі обґрунтовано інтегрований підхід до побудови AI-агента, здатного здійснювати повний цикл обробки лідів: від збору та інтерпретації даних до прийняття рішень і виконання комунікаційної дії. Запропоновано багаторівневу архітектуру, що поєднує подієво-орієнтовану обробку даних, методи машинного навчання, великі мовні моделі та механізми оптимізаційного вибору дій. Особливу увагу приділено формалізації процесу оцінки лідів, прогнозуванню ймовірності конверсії та вибору оптимальної стратегії комунікації. Симуляційне дослідження підтвердило ефективність запропонованого підходу: коефіцієнт конверсії зріс на 18,7%, затримка обробки знизилась на 60%, вартість залучення клієнтів зменшилась на 27%.Ключові слова: штучний інтелект, електронна комерція, автономні інтелектуальні агенти, машинне навчання, великі мовні моделі (LLM), подієво-орієнтовані системи, лідогенерація, персоналізація, прийняття рішень, оптимізація бізнес-процесів.</jats:p>