他跟我吐槽的时候说了一句话：”如果咱们这个也能做成无人值守，跟快递驿站那种的就美了？”

我当时觉得，这事儿好像AI和OpenClaw能干。

所以就开始Demo了一个系统，先跟大家分享下建设思路，硬件还没有接入……

AI看店，到底要干什么？

不是让AI跟客户聊天扯淡，核心就三件事：

① 回答咨询 · ② 交易通知 · ③ 安全监控

造一个懂五金的AI店员

用的Coze（扣子），不用写代码，纯配置就行。

核心是知识库。我把店里490种产品的信息整理成表格——名称、规格、价格、库存、摆放位置，导入Coze的知识库。AI回答客户问题的时候，直接从知识库里查，不会胡说。

这一步最费时间的是整理产品数据。五金产品规格多，同样是螺栓，M6、M8、M10是三种东西，不锈钢和碳钢又是两种，304和316又不一样。我花了两天时间把所有产品信息捋清楚，录进知识库。

Bot人设：一个”五金店大姐”——说话利索、懂行、不啰嗦。客户问”有没有那个……就是拧螺丝的那个”，她能追问”您说的是扳手还是螺丝刀？要几号的？”不会像通用AI那样回一堆没用的话。

声音选的女声，温柔亲切型。五金店客户什么人都有，有大爷来买个灯泡，也有工地老板来批量采购，声音太冷冰冰不好，太甜也不对，亲切专业最合适。

交易完成自动通知老板

客户付完钱走了，老板得知道。怎么判断交易完成了？让AI识别对话内容——客户说”付完了””钱付了””扫码付了”，AI就判定这是一笔交易，自动提取买了什么、多少钱，通过飞书群机器人通知老板。

我搭了一个初步测试工作流：

摄像头+平板，硬件落地

软件搞定了，硬件怎么搞？方案其实特别简单：

AI不会创造知识，只会查你给的知识库。产品价格录错了，AI就会报错价。第一次整理的时候有个M8螺栓价格录成了M10的，后来把所有数据重新核对了一遍才上线。

最初只靠关键词匹配，客户说”好了”也判定付款了——其实人家只是说”好了我知道了”。改成LLM语义判断后准确率提升很多，但也别指望100%，核心还是靠扫码支付的流水记录。

济南话”付了”有时候听起来像”扶了”，语音识别偶尔会出错。目前没有太好的解法，只能靠语音模型持续优化。好在大多数客户还是会说普通话的。

• 交易数据写入飞书多维表格，自动生成日/周/月销售报表

• 接入库存预警——某个产品库存低于阈值，自动提醒补货

• 库存数据跟现有进销存系统打通

技术门槛不高，关键是业务理解——你得知道五金店客户会问什么、店员日常要处理什么，然后把这些场景一个一个用AI覆盖掉。

不是AI替代人，是AI把那些重复的、低价值的事情干了，人去做更有价值的事。

如果你也在做类似的事情

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