第六篇：实现多客服系统与任务分配

在前几篇中，我们已经实现了机器人将客户的提问转发到群聊，并支持客服通过群聊回复客户。本篇将进一步升级系统，支持多客服功能，并实现任务分配机制，让多个客服可以高效地协作处理客户问题。

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多客服的核心挑战

任务分配：如何在多个客服之间合理分配客户问题，避免重复处理或遗漏。客服状态管理：需要跟踪每个客服的在线/离线状态，确保问题不会分配给离线客服。负载均衡：在客服数量较多的情况下，需要均匀分配客户问题，防止单个客服被过度占用。

1. 设计多客服任务分配机制

1.1 客服列表管理

首先，我们需要一个数据结构来管理所有客服的信息，包括：

客服的 Telegram 用户 ID。客服的当前状态（在线/离线）。客服当前处理的客户数。可以使用一个 Map 存储客服状态：

import java.util.*;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
class CustomerService {    private Long userId; // 客服 Telegram 用户 ID    private boolean isOnline; // 是否在线    private int currentLoad; // 当前处理客户数量
    public CustomerService(Long userId, boolean isOnline, int currentLoad) {        this.userId = userId;        this.isOnline = isOnline;        this.currentLoad = currentLoad;    }
    // Getter 和 Setter 方法    public Long getUserId() {        return userId;    }
    public boolean isOnline() {        return isOnline;    }
    public void setOnline(boolean online) {        isOnline = online;    }
    public int getCurrentLoad() {        return currentLoad;    }
    public void incrementLoad() {        this.currentLoad++;    }
    public void decrementLoad() {        this.currentLoad--;    }}
// 全局客服列表private final ConcurrentHashMap<Long, CustomerService> customerServiceList = new ConcurrentHashMap<>();

1.2 添加客服

机器人管理员可以通过发送命令 /add客服 来添加新的客服。

@Overridepublic void onUpdateReceived(Update update) {    if (update.hasMessage() && update.getMessage().hasText()) {        String messageText = update.getMessage().getText();        Long chatId = update.getMessage().getChatId();
        // 判断是否是管理员添加客服        if (messageText.startsWith("/add客服")) {            Long newCustomerServiceId = extractUserIdFromCommand(messageText);            addCustomerService(newCustomerServiceId);            sendReplyToAdmin(chatId, "成功添加客服: " + newCustomerServiceId);        }    }}
// 从命令中提取用户 IDprivate Long extractUserIdFromCommand(String command) {    // 假设命令格式为 "/add客服 12345"    String[] parts = command.split(" ");    return Long.parseLong(parts[1]);}
// 添加客服到列表private void addCustomerService(Long userId) {    customerServiceList.put(userId, new CustomerService(userId, true, 0));}

2. 实现任务分配逻辑

2.1 选择最优客服

在任务分配时，我们需要选择一个合适的客服。优先选择：

当前负载最小的在线客服。如果存在多名客服负载相同，则随机选择一个。实现代码如下：

private Long allocateCustomerService() {    return customerServiceList.values().stream()            .filter(CustomerService::isOnline) // 仅选择在线客服            .min(Comparator.comparingInt(CustomerService::getCurrentLoad)) // 按负载升序排序            .map(CustomerService::getUserId)            .orElse(null); // 如果没有在线客服，返回 null}

2.2 转发问题到指定客服

当客户发送问题时，机器人会自动分配一个客服，并将问题转发给该客服。

private void forwardToAllocatedCustomerService(Long customerChatId, String question) {    Long allocatedCustomerServiceId = allocateCustomerService();
    if (allocatedCustomerServiceId != null) {        // 转发问题到客服        String message = "客户 ID: " + customerChatId + "\n问题: " + question;        sendMessageToCustomerService(allocatedCustomerServiceId, message);
        // 更新客服负载        customerServiceList.get(allocatedCustomerServiceId).incrementLoad();
        // 记录分配关系        customerQuestionMap.put(customerChatId, allocatedCustomerServiceId);    } else {        // 如果没有在线客服，通知客户        sendReplyToCustomer(customerChatId, "暂时没有在线客服，请稍后再试！");    }}
// 发送消息到客服private void sendMessageToCustomerService(Long customerServiceId, String message) {    SendMessage sendMessage = new SendMessage();    sendMessage.setChatId(customerServiceId);    sendMessage.setText(message);
    try {        execute(sendMessage);    } catch (TelegramApiException e) {        e.printStackTrace();    }}

3. 客服状态切换

客服可以通过命令 /上线 或 /离线 切换自己的状态。

@Overridepublic void onUpdateReceived(Update update) {    if (update.hasMessage() && update.getMessage().hasText()) {        String messageText = update.getMessage().getText();        Long chatId = update.getMessage().getChatId();
        // 客服上线        if (messageText.equals("/上线")) {            setCustomerServiceOnline(chatId, true);            sendReplyToCustomerService(chatId, "您已上线，开始接收客户问题。");        }
        // 客服离线        if (messageText.equals("/离线")) {            setCustomerServiceOnline(chatId, false);            sendReplyToCustomerService(chatId, "您已离线，停止接收客户问题。");        }    }}
private void setCustomerServiceOnline(Long userId, boolean isOnline) {    CustomerService customerService = customerServiceList.get(userId);    if (customerService != null) {        customerService.setOnline(isOnline);    }}

4. 离线消息提醒

当客户发送消息时，如果分配的客服不在线，可以将问题存储为离线消息，并在客服上线时提醒。

// 客服上线时发送未处理问题private void notifyPendingMessages(Long customerServiceId) {    List<Long> pendingCustomers = customerQuestionMap.entrySet().stream()            .filter(entry -> Objects.equals(entry.getValue(), customerServiceId))            .map(Map.Entry::getKey)            .collect(Collectors.toList());
    for (Long customerId : pendingCustomers) {        String message = "您有未处理的客户问题：客户 ID " + customerId;        sendMessageToCustomerService(customerServiceId, message);    }}

下一步规划

我们已经实现了：

多客服管理。客服任务分配和负载均衡。客服上线/离线状态切换。接下来，可以进一步扩展以下功能：

智能客服机器人：结合 AI 技术，为简单问题提供自动回复。统计与报表：记录每个客服的工作量，生成报表分析。在下一篇中，我们将探索如何将 AI 整合到客服系统中，打造更高效的智能化客服系统。敬请期待！