O Sistema Multiagente de Recomendação de Shopping é uma estrutura orientada por IA construída sobre uma arquitetura multiagente para aprimorar experiências de compra em shoppings. Ele consiste em agentes de compradores que rastreiam as interações dos visitantes, agentes de preferência que analisam dados passados e em tempo real, e agentes de recomendação que geram sugestões personalizadas de produtos e promoções. Os agentes comunicam-se via protocolo de passagem de mensagens para atualizar modelos de usuário, coordenar insights entre agentes e ajustar recomendações dinamicamente. O sistema suporta integração com CMS e POS para feedback de inventário e vendas em tempo real. Seu design modular permite aos desenvolvedores personalizar comportamentos de agentes, integrar novas fontes de dados e implantar em várias plataformas. Ideal para grandes ambientes de varejo, melhora a satisfação do cliente e aumenta as vendas por meio de recomendações precisas e contextuais.

A Mediar é uma plataforma de análise de vídeo para varejo impulsionada por IA, projetada para fornecer aos varejistas e marcas insights profundos sobre seu funil de conversão, começando pelo tráfego, engajamento e indo até a conversão final. Aproveitando tecnologias avançadas de IA e vídeo, a Mediar ajuda empresas a entender o comportamento do cliente, otimizar o layout das lojas e melhorar o desempenho geral de vendas. Ela transforma dados de vídeo em insights acionáveis, permitindo que os varejistas tomem decisões informadas para aumentar o engajamento do cliente e melhorar as taxas de conversão.