作為AI Agent元年的2025年已經(jīng)過半，客服領(lǐng)域的智能化落地成效如何？畢馬威最新發(fā)布的《KPMG 2025年第一季度AI動態(tài)調(diào)研》顯示：企業(yè)正加速從AI實驗階段邁向試點階段，比例從37%躍升至65%。

然而，真正在生產(chǎn)環(huán)境中規(guī)?；渴餉I Agent的企業(yè)比例，仍停滯在11%左右。盡管眾多企業(yè)對AI Agent寄予厚望，但在推動其從“實驗室”走向“生產(chǎn)線”的關(guān)鍵一步上，普遍面臨挑戰(zhàn)。

高墻何在？

AI Agent落地難的深度剖析

雖然Gartner預(yù)測，到2028年，33%的企業(yè)軟件將具備Agent能力，但目前的實際情況是，許多滿懷期望的試點項目最終未能上線。這道難以逾越的鴻溝究竟是如何形成的？

“幻覺”與100%準(zhǔn)確性的鴻溝

企業(yè)對客服準(zhǔn)確性的要求近乎苛刻，大部分場景要求100%正確。當(dāng)前大語言模型的“幻覺”問題（即模型生成不準(zhǔn)確或虛構(gòu)的信息），是其固有短板 。

數(shù)據(jù)孤島，流程斷裂

許多PoC（概念驗證）在封閉環(huán)境中表現(xiàn)完美，能精準(zhǔn)回答預(yù)設(shè)問題。一旦置于真實場景，如問出“我的退款處理到哪一步了？”這類需要跨系統(tǒng)查詢數(shù)據(jù)的問題時，AI便難以回應(yīng)。

權(quán)責(zé)不明，責(zé)任真空

當(dāng)AI Agent因提供錯誤優(yōu)惠導(dǎo)致客戶投訴，追責(zé)時往往陷入部門推諉：IT歸咎數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)指責(zé)AI理解，運營又難以承擔(dān)全責(zé)……AI Agent因此成為各部門的“責(zé)任真空地帶”。

一線抵觸，變革阻力

新Agent上線常遭遇一線坐席擱置不用。在他們看來，這不過是又一個未經(jīng)充分培訓(xùn)、未考慮實際工作流的累贅工具，而非得力助手，無法真正在業(yè)務(wù)中使用。

破局之道：

業(yè)務(wù)拆解 + AI工程化

在業(yè)務(wù)側(cè)，將復(fù)雜的客戶服務(wù)訴求，精準(zhǔn)拆解為AI可以理解和執(zhí)行的任務(wù)流；在技術(shù)側(cè)，為AI Agent構(gòu)建一個穩(wěn)定、可靠且可被有效監(jiān)控的運行環(huán)境。這樣既能確保AI嚴(yán)格遵循業(yè)務(wù)內(nèi)容，從而破解“孤島試點”與“幻覺”的難題，又能為每一次交互提供可追溯的記錄，進而化解“責(zé)任真空”和“一線抵觸”的困境。

業(yè)務(wù)流程深度拆解：AI的“崗位說明書”

AI無法像人類一樣理解模糊指令。成功的關(guān)鍵在于，由業(yè)務(wù)專家主導(dǎo)，將客戶訴求精確拆解為一系列“AI任務(wù)+執(zhí)行動作”組成的任務(wù)流（Flow）。

應(yīng)用案例：退貨退款查詢Agent

業(yè)務(wù)痛點：人工坐席需在多個后臺系統(tǒng)間手動切換查詢，響應(yīng)耗時較長，客戶等待體驗不佳流程解構(gòu)與再造：

AI識別意圖&提取訂單 → 自動調(diào)用退貨API → 寫回ERP&發(fā)送到賬提醒。

理解意圖→ 提取動作：從客戶問詢中自動提取“訂單號”等關(guān)鍵信息。

校驗狀態(tài)→ 查詢動作：自動調(diào)用訂單和退貨系統(tǒng)的API，核實退款進度。

同步信息→ 發(fā)送動作：將查詢結(jié)果寫回CRM，向客戶發(fā)送實時進度通知。

參考實踐：英國支付服務(wù)提供商Epos Now通過精準(zhǔn)拆解場景搭建的AI Agent，實現(xiàn)了顯著的業(yè)務(wù)提升，65%的相關(guān)問詢由AI獨立閉環(huán)處理，每月節(jié)省超過6萬個工時。

AI工程化：構(gòu)建穩(wěn)定可控的運行體系

知識清洗與治理： 對知識庫去重、去舊、分層打標(biāo)，確保90%+回答命中最新的有效知識，可以極大降低AI“幻覺”率。

工具封裝穩(wěn)定運行： 將API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫查詢等外部操作，封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的、即插即用的“工具插件”。同時，在插件內(nèi)布置容錯機制。

可觀測性與智能治理：建立可視化的監(jiān)控看板，實時追蹤AI Agent的運行核心指標(biāo)。

當(dāng)指標(biāo)低于預(yù)設(shè)閾值時，系統(tǒng)可自動將服務(wù)降級至人工處理，形成完整的服務(wù)質(zhì)量閉環(huán)。

合力億捷MPaaS平臺

化繁為簡，加速Agent價值落地

要實現(xiàn)業(yè)務(wù)解構(gòu)與AI工程化的高效協(xié)同，需要一個兼具行業(yè)洞察與技術(shù)實力的合作伙伴。合力億捷MPaaS平臺正是為此而生。

1.融合業(yè)務(wù)洞察的流程設(shè)計

依托20多年服務(wù)數(shù)千家頭部企業(yè)的客戶聯(lián)絡(luò)經(jīng)驗，合力億捷AI團隊協(xié)同企業(yè)共創(chuàng)《Agent說明書》，將實際服務(wù)場景拆解為可執(zhí)行、可優(yōu)化的任務(wù)流程（Flow）。

2. 專為客服場景設(shè)計的工程化平臺

可視化流程編排： 提供拖拽式界面，直觀地設(shè)計和調(diào)整AI客服的工作流程，極大降低了技術(shù)門檻，加速了從IDEA到實現(xiàn)的過程。

智能知識中樞： 自動化處理融合RAG技術(shù)，解決企業(yè)知識庫搭建慢、維護難的問題，為Agent提供堅實可靠的“智慧大腦”。

開箱即用的工程能力： 內(nèi)置了強大的插件封裝、知識管理、可觀測性及智能治理等工具集，一站式解決Agent落地技術(shù)挑戰(zhàn)。

3. 全生命周期服務(wù)方案

合力億捷提供的不僅是技術(shù)平臺，還有覆蓋“業(yè)務(wù)梳理—平臺搭建—流程設(shè)計—模型優(yōu)化—運維迭代”的完整服務(wù)方案。幫助企業(yè)快速上線，更能持續(xù)迭代優(yōu)化，真正將Agent從輔助工具轉(zhuǎn)化為核心戰(zhàn)力。

AI Agent的價值絕不僅是工具

真正成功的AI Agent不只是降低成本的工具，而是具備“自主執(zhí)行+持續(xù)學(xué)習(xí)”能力的數(shù)字員工。它能釋放企業(yè)人力資源，讓團隊聚焦更具價值的任務(wù)。以我們的一個客戶為例，當(dāng)Agent穩(wěn)定處理70%以上的重復(fù)性問題后，坐席可專注處理投訴挽回、客戶關(guān)懷等高價值服務(wù)，進而提升NPS、CSAT與客戶忠誠度。

在這一過程中，AI Agent成為推動客戶滿意與業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵引擎，其部署已不再是技術(shù)選型問題，而是關(guān)乎企業(yè)核心競爭力的戰(zhàn)略決策。