随着互联网技术的进一步普及和平台经济的飞速发展，电子商务进入了新阶段。不同于早期传统零售的经验驱动模式，目前中大型品牌电商商家正逐步向数据驱动转型，并在降本增效方面取得了显著成效。然而，鉴于高维特征工程与复杂的运筹学定价算法存在着较高的技术门槛，难以在中小商户中得以普及，因此无法享受大语言模型和智能体在电子商务中的应用红利。在此背景下，本文通过研究智能体和大模型在电商领域中定价环节的运用，同时借助机器学习以及利润优化模型搭建可供中小型电商商家使用的智能体定价系统，来为它们提供数据驱动的决策支持。

While large e-commerce brands successfully use data-driven models to reduce costs, complex pricing algorithms remain too technical for small and medium-sized enterprises (SMEs), preventing them from leveraging AI. To bridge this gap, this paper develops an accessible agent-based pricing system tailored for SMEs. By combining machine learning and profit optimization models, it provides smaller merchants with robust, data-driven decision support.