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AI代理如何调用OTR

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9.1 AI代理的信任决策流程

当AI代理需要推荐一个商家时，OTR查询是决策流程的一部分： 
用户: "推荐一双跑步鞋"
  ↓
AI代理搜索候选商家 (搜索引擎/UCP/商品目录)
  ↓
对每个候选商家查询OTR信任评分
  ↓
综合评分 = f(商品匹配度, 价格, 信任评分, 用户偏好)
  ↓
按综合评分排序，向用户推荐
OTR信任评分不是唯一的排序因子，但它是AI代理评估商家可靠性的关键信号。

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9.2 集成模式

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模式1：实时查询

每次推荐时实时调用OTR API： 
async function recommendProducts(query) {
  const candidates = await searchProducts(query);

  // 并行查询所有候选商家的信任评分
  const trustScores = await Promise.all(
    candidates.map(c =>
      fetch(`https://orbexa.io/api/otr/verify/${c.domain}`).then(r => r.json())
    )
  );

  // 综合排序
  return candidates.map((c, i) => ({
    ...c,
    trustScore: trustScores[i].trust_score,
    badge: trustScores[i].badge
  })).sort((a, b) => {
    // 信任评分权重30%，价格匹配度70%
    const scoreA = a.priceMatch * 0.7 + (a.trustScore / 100) * 0.3;
    const scoreB = b.priceMatch * 0.7 + (b.trustScore / 100) * 0.3;
    return scoreB - scoreA;
  });
}

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模式2：缓存查询

信任评分不会频繁变化，适合缓存： 
const trustCache = new Map();
const CACHE_TTL = 4 * 60 * 60 * 1000; // 4小时

async function getTrustScore(domain) {
  const cached = trustCache.get(domain);
  if (cached && Date.now() - cached.timestamp < CACHE_TTL) {
    return cached.data;
  }

  const data = await fetch(`https://orbexa.io/api/otr/verify/${domain}`).then(r => r.json());
  trustCache.set(domain, { data, timestamp: Date.now() });
  return data;
}

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模式3：MCP工具调用

通过MCP协议，AI应用可以直接调用OTR查询工具（参考第7章）。

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9.3 信任评分在推荐中的权重建议

场景信任评分权重原因
高价值商品（¥1000以上）40-50%风险高，信任很重要
普通商品（¥100-1000）20-30%平衡价格和信任
低价值商品（¥100以下）10-20%价格更敏感
首次推荐未知商家50%+没有历史数据，信任是主要依据

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9.4 向用户展示信任信息

AI代理可以在推荐时展示信任信息： 
推荐：ExampleStore - Nike Air Max 90
价格：¥899
信任等级：GOLD (85分)
✓ 企业身份已验证 ✓ HTTPS+DNSSEC ✓ 30天退货政策
透明展示信任信息可以增加用户对推荐的信心。
下一章: 商家如何提升信任分 — 按维度分类的提分指南