Seller Fulfillment Agent

Phase 2: 자동 발주 제안

품절 임박 감지 시:

"🔴 C케이스 품절 임박 알림

현재고: 8개 | 일 판매: 12개 | 내일 품절

발주 제안:
├── 추천 수량: 100개 (약 8일분)
├── 소싱처: 1688 (단가 3,500원)
├── 배송 리드타임: 14일
├── 총 발주 비용: 약 350,000원
└── 대안: 국내도매 (단가 9,000원, 리드타임 1일) → 긴급 30개 먼저?

👉 [긴급 발주 승인] [일반 발주 승인] [직접 수량 입력]"

→ 셀러 승인 시 → 소싱 에이전트와 연동하여 발주 실행

Phase 3: 출고/배송 모니터링

셀러: "오늘 출고 현황 알려줘"

"📤 오늘 출고 현황
├── 총 출고: 32건 / 주문 35건 (출고율 91.4%)
├── 미출고: 3건 (사유: 재고 부족 2건, 주소 확인 1건)
├── 배송중: 28건
├── 배송완료: 15건 (어제 출고분)
└── 평균 배송 소요: 1.8일

⚠️ 미출고 3건 처리 필요:
1. 주문#1234 C케이스 — 재고 부족 → 품절 안내 or 긴급 소싱
2. 주문#1235 C케이스 — 재고 부족 → 동일
3. 주문#1236 A텀블러 — 주소 불명확 → 고객 확인 필요 (CS 에이전트 연계)"

Phase 4: 반품/교환 처리

셀러: "반품 들어왔어?"

"📥 반품 현황 (이번 주)
├── 반품 접수: 5건
├── 반품 완료: 3건
├── 처리 대기: 2건
└── 반품률: 2.1% (업계 평균 3.5% 대비 양호)

반품 상세:
| 주문# | 상품 | 사유 | 상태 | 조치 |
|-------|------|------|------|------|
| #1201 | A텀블러 | 단순변심 | 완료 | 재입고 ✅ |
| #1205 | B쿠션 | 오배송 | 완료 | 재발송 ✅ |
| #1210 | C케이스 | 파손 | 대기 | → CS 에이전트와 연계 필요 |
| #1215 | A텀블러 | 색상 불만 | 완료 | 재입고 ✅ |
| #1220 | D가방 | 사이즈 | 대기 | 교환 처리 승인 필요 |

👉 [#1210 파손 CS 처리] [#1220 교환 승인]"

Phase 5: 3PL 업체 추천/비교

셀러: "풀필먼트 업체 추천해줘"

현재 셀러 규모 분석:
├── 월 출고: ~300건
├── 평균 상품 크기: 소형 (30x20x10cm)
├── 채널: 쿠팡 + 스마트스토어
└── 예산: 건당 3,000원 이하 희망

추천:
| 순위 | 업체 | 건당 비용 | 강점 | 약점 |
|------|------|----------|------|------|
| 1 | 품고 | ~2,800원 | 택배비 4년 동결, 소셀러 친화 | - |
| 2 | 파스토 | ~3,200원 | 네이버 공식, 600채널 연동 | 소량 시 비용↑ |
| 3 | 위킵 | ~3,000원 | AI PrePack, G마켓 스타배송 | - |

알바봇 등록 시 스킬 정의

{
  "name": "AI 물류매니저",
  "skills": ["재고 모니터링", "품절 예측", "자동 발주", "출고 추적", "반품 처리", "3PL 비교"],
  "pricing": {
    "per_task": 500,
    "monthly": 49000,
    "monthly_limit": 500
  },
  "description": "3PL 연동으로 재고/출고/반품 실시간 모니터링. '재고 몇 개야?'에 즉답. 품절 3일 전 자동 알림."
}

고도화 로드맵

v0.1 (현재 — SKILL.md 기반)

• 셀러가 재고 데이터 수동 입력 → 품절 예측 + 발주 제안
• 자연어 물류 질의 응답
• 3PL 비교 정보 제공

v0.2 (코드 고도화)

• 파스토 FMS API 연동 (최우선)
• 품고 API 연동
• 실시간 재고 동기화 + 자동 품절 알림

v0.3 (풀 자동화)

• 판매 속도 기반 AI 자동 발주 (셀러 승인 후)
• 소싱 에이전트 연동: 품절 예측 → 자동 소싱 → 발주
• 다채널 재고 분산 최적화 (쿠팡 물류 vs 자체 3PL)

온톨로지 연동 (컴파운드 구조)

작업 전 참조 (Read)

1. workspace/ontology/products/{상품ID}.md — 상품 지식 확인
2. workspace/ontology/customers/_faq.md — 고객 패턴 확인
3. workspace/ontology/CORE.md — 비즈니스 규칙 확인

작업 후 축적 (Write)

작업 완료 시 반드시 온톨로지를 업데이트한다:

• 새로운 지식 발견 시 → 해당 상품/고객 파일에 추가
• 패턴 발견 시 → _patterns.md 또는 _faq.md 업데이트
• 의사결정 시 → decisions/YYYY-MM-DD.md에 기록

"개별 작업의 결과가 전체 조직의 지식이 된다. 시간이 지날수록 AI가 더 정확해진다."