北京
一件从旧货市场淘来的1990年代Carhartt底特律夹克，从拍照到上架，要花掉一个转卖商多少时间？答案是15到30分钟——而这只是单件、单平台。
如果同时要铺到Etsy、eBay、Shopify、Poshmark和Mercari，时间还要翻倍。一个周末收20件货，光是写标题、查成交价、数标签、改描述，就能吃掉整个周日。
这就是VendorForge AI想解决的问题。它把自己定位成"自主副业工作台和收入引擎"，服务对象是独立电商转卖商、古着买手和二手商家。
两个致命瓶颈
按照这个项目的描述，全球有超过3000万兼职转卖商在各大平台上卖货。他们几乎都卡在同一个地方。
第一个是"死亡堆"时间黑洞。从旧货店或遗产拍卖会收来20件货之后，卖家要为每件商品手动研究成交记录、撰写SEO标题、清点标签、为3个不同平台定制描述。单件耗时15到30分钟。
第二个是定价靠猜。定低了，5分钟就卖掉，利润白白流失；定高了，库存一躺就是90天以上，占着流动资金动不了。
还有一笔隐性成本：商业化的跨平台刊登SaaS工具每月收费40美元，而且依赖闭源商业大模型。一件利润15美元的商品，每次生成刊登草稿的token费用，能吃掉净利润的10%。更麻烦的是，把批发采购发票和货源位置上传到闭源商业云，等于把商业机密摊开给人看。
谁会掏钱
项目方给出的答案是：任何靠采购实物商品赚钱的转卖商或副业者，只要想把周末淘来的货变成现金，又不想搭进去一整周写描述，就是目标用户。
在一个已验证的试点中，一位管理着2400多笔线上销售的转卖商，在一个周日的批次里省下了超过3小时的刊登劳动，随后确认愿意每月支付15美元。
六步流水线怎么跑
整个系统由Node.js、Express和原生CSS搭建，串起一条多步骤的智能体流水线。
- 商品入库与照片规格录入后，先进入MongoDB Atlas语义记忆库，用向量搜索调取店铺历史。
- SerpApi实时抓取eBay和Etsy的活跃成交记录，做市场行情锚定。
- TabPFN-3.5表格预测模型介入，用上下文贝叶斯方法算出最优定价、快速变现价（7天内）、14天售出概率和利润率。
- Google Gemma 2负责文案合成，生成Etsy刊登（含13个可复制SEO标签）、eBay刊登（80字符标题限制、商品属性、成色说明）以及Instagram和Shopify的上新文案。
- ElevenLabs生成15秒社交短视频口播脚本和语音合成，供TikTok和Instagram Reels使用。
- Sentry做实时智能体遥测，追踪模型执行跨度、延迟毫秒数、token用量，以及使用开源权重省下的具体金额。
为什么不用普通大模型定价
项目方的判断是：标准文本大模型会在价格上产生幻觉，因为它们无法对表格账本做数学推理。
所以他们接入了Prior Labs的表格基础模型TabPFN-3.5。它不需要昂贵的微调，就能在上下文中直接读取卖家过去的销售CSV账本，然后算出三件事：平衡利润与在售天数的均衡价格、基于成色等级和品牌品类动销率的14天售出概率，以及当商品定价过低或成交价方差异常宽时的异常标记。
文案部分用的是Google DeepMind的开源权重模型Gemma 2（gemma-2-9b-it）。它通过Ollama在本地运行，或跑在低成本云GPU实例上，没有按token计费的边际成本。项目方称它能在严格遵守eBay 80字符标题限制和商品属性分类的同时，生成符合Etsy自然排名标准的叙事型描述。
多步骤流程由Mastra智能体框架编排，在记忆查询、外部成交抓取、表格推理和文案合成之间做确定性切换，并保持结构化状态。
演示应用部署在vendorforge-ai.onrender.com，代码以MIT协议开源在GitHub上。项目内置了几个一键预设，用真实的古着成交案例做测试，包括1977年宝丽来SX-70单反相机、爱马仕1980年代真丝方巾和1994年Patagonia Retro-X抓绒衣。
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