从“应答式客服”迈向“自主服务”

客户服务范式正在改变


在大促夜晚或非工作时间，客服窗口被海量用户挤爆，排队久等，系统迟迟无法响应；或者用户遇到紧急问题，却只能听着冷冰冰的语音提示干着急。这些场景，其实正暴露了传统“问一句、答一句”客服模式的局限——它太被动、太机械，无法适应今天快速、多变的客户需求。


也正因为如此，AI Agent开始受到越来越多企业的关注。它和我们过去熟悉的问答机器人不一样，不再是一个等你提问的“FAQ机”，而是一个能主动判断、能干活的“数字助手”。它能读懂你的行为，理解你想要什么，然后规划出合适的路径，调动系统资源，自主把事儿办成。


合力亿捷作为在智能客服领域深耕多年的服务商，正在把这个看似未来感十足的Agent能力，变成一个可用、可落地、可持续优化的现实工具，帮助企业真正走向“自主服务”的新阶段。


技术进化与客户预期

共同推动客服系统大变革


1. 大模型升级与 RAG 技术


回头看这几年，AI技术的发展几乎是“一路狂飙”。像 GPT、DeepSeek、通义千问、文心一言这样的模型，不仅能说，还能理解上下文、处理复杂对话。通过与 RAG 结合，降低“幻觉”风险，有效避免胡说八道的问题。


2. 多模态识别能力


AI Agent 不再只依赖文字输入，已经可以处理语音、图片、视频等多种输入方式，服务方式更加丰富、生动。


3. 实时数据反馈机制


一个Agent能在用户互动中不断采集反馈，分析行为，然后迅速调整策略。这种“观察—行动—优化”的能力，几乎让它具备了“自己变得更聪明”的潜力。


4. 用户服务预期变化


用户对客服的预期，早已从“答得上”转向“办得好”“不多说”。AI Agent 正好回应了这种变化，实现体验和效率的同步提升。


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AI Agent的

五种核心能力


1.主动意图洞察过去的客服系统，总是等用户输入了关键词，再来判断意图。而AI Agent不一样，它可以通过用户停留时长、点击路径、历史行为等综合判断出你可能的需求。比如你在订单详情页停留了一分钟，它就能主动问你：“需要为您讲解吗？”


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2. 跨渠道的流程编排现在客户从App、网页、微信、电话进来都有可能，单靠某一个通道解决不了问题。Agent能把不同渠道的信息打通，还能串联起客服、工单、外呼等后台系统，自动完成一整套任务流程。合力亿捷提供的编排平台，就像是搭积木一样，企业可以随时组合、改造服务流程。


3. 语义检索+持续学习好用的Agent，背后一定有一套强大的知识体系做支撑。合力亿捷的悦问知识库不仅能精准匹配问题，还能将用户反馈和优质人工回复不断反哺系统。也就是说，Agent会越“干”越聪明，不断进化。


4. 工具调用+系统集成回答问题是一回事，帮你把事儿办了才叫服务。现在的AI Agent已经能调用CRM、ERP、支付、物流等系统，帮客户查订单、退货、改地址，不用跳转、也不用重复说明。


5. 安全合规治理Agent越智能，权限越高，接触的数据也越敏感。合力亿捷为此配备了细致的权限控制、数据脱敏、行为审计机制，确保每一次操作都在“可控范围”内。幻觉问题也通过红蓝线策略有效降低。


AI Agent

不用一步到位


合力亿捷在服务企业落地AI Agent时，推荐一条分阶段的路线图：


第一阶段，问答升级。先把基础打好，通过引入大模型与语义理解技术，把问答的准确性、对话的自然性做上去。让客户感觉“你说得通顺了，也答得准了”。


第二阶段，任务自动化。接着，把一些重复性强、规则清晰的业务流程交给Agent来跑。比如退货流程、地址修改、资料查询等。企业可以通过平台编排这些流程，让Agent真正“动起来”。


第三阶段，自主服务体系成型。到了这个阶段，Agent已经可以跨系统调度资源，主动判断用户意图，自动完成整个服务闭环，而且还能通过数据反馈自己优化。这时候，客服体系已经不再是“补丁”，而是“引擎”。


真实案例：

AI Agent已经落地


AI Agent不是PPT里的未来，而是真真切切在多个行业落了地：


在制造零售行业，有客户将Agent接入售后体系，自动识别车型、推荐维修点，夜间照样能服务，大大减少了人工负担。


在茶饮品牌中，Agent会处理积分查询、门店导航、优惠券使用等问题，尤其在促销活动期间，显著缓解了客服压力。


在跨境电商平台，Agent能处理多语言对话，追踪物流、解读政策，做到全天候、全球化服务。


在便利店集团中，Agent协助处理商品库存、活动规则、门店反馈等任务，服务效率明显提升。


在高校网络运营场景下，Agent支持账号查询、报修流程、缴费信息等，尤其在开学季高峰期表现出色。


别忽视这三个落地难点

避坑比上马更重要


第一是“幻觉”问题。大模型有时会一本正经地“胡说八道”。解决办法是使用RAG架构限制回答范围，引入人工审核机制，以及红蓝线策略明确Agent行为边界。


第二是流程设计过度复杂。企业有时为了“自动化”，反而设计出维护成本极高的流程。建议从简单场景切入，保持流程灵活、可调整。


第三是组织内部协同问题。Agent上线之后，人工客服角色一定会变化。要重新设定岗位职责、绩效标准，还得培训客服与Agent协作的技能。合力亿捷建议将Agent定位为“助手”，不是“替代者”。


客服的未来，不止是更聪明，而是更贴近人心


AI Agent的出现，不只是一次技术升级，更是一次关于“服务”的重新定义。从等待响应到主动理解，从标准应答到个性化解决，它让我们重新想象了客户与企业之间的连接方式。


合力亿捷相信，每一个被重新设计的服务节点，都是企业竞争力的延伸。未来，我们愿与更多伙伴一起，把“智能”落到实处，把“服务”做到心里。