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这是我看到的关于智能客服发展最好的深度洞察，没有之一。 核心内容： 1. 传统智能客服的问题 2. 新技术对智能客服的提升 3. 智能客服的市场规模与前景
传统的智能客服在理解用户问题上频繁出现问题，在提供有效解决方案和冗长繁琐的交互漩涡中打转，以至于被消费者无奈地贴上了 “智障客服” 的标签。
如今，大模型、Agent、知识库等技术的蓬勃发展，智能客服获得了新的发展。在理解用户意图、回应问题方面有了新的蜕变。
那么，大模型在智能客服中学习和利用对话上下文时，如何确保对复杂语义和隐含意图的准确理解，从而生成高度契合用户需求的回答？
Agent 在执行任务和决策过程中，怎样依据不同电商业务场景和用户特征，实现个性化的任务执行策略与精准决策？
本文将通过案例深入剖析这些技术如何如协同驱动智能客服驶向智能化、个性化发展。
出品丨虎嗅智库
作者丨刘越
大模型+Agent赋能智能客服，提升用户体验
如果说大模型是大脑，那么Agent则是其四肢，可以自动化执行任务，完成决策等。
在设置AI Agent的过程中，可以分为两步走，首先设置基础参数设置，包括说话风格等。其次是明确Agent的使用场景和响应范围。例如明确哪些问题是由 Agent回答，哪些问题需要人工客服介入。
具体操作中，当用户提出问题时，Agent首先通过大模型解析问题，然后在知识库中针对用户的具体问题进行内容召回，召回前对用户问题进行分解、转译、意图识别；召回中自动选择目标知识库，通过相似度计算或知识图谱召回，并对召回结果进行评分和排序。
如果遇到复杂问题，Agent可以与大模型进一步协作，让大模型生成询问用户的提示，以获取更多信息，然后继续在知识库中搜索，最终回答用户提问。
举例来说，在电商客服环节，针对售前、售中、售后三类场景，每个场景都应配置不同工具，通过多轮对话，识别客户的需求类别之后，再进一步进行策略和工具使用，以满足用户需求。
总的来说，基于大模型的Agent智能客服可以在客户交互中实现个性化引导，能够根据不同场景设计出特定的问询流程。比如在处理退换货、投诉等复杂问题时，可以自动引导并收集用户信息。
同时能以极快速度处理大量客户咨询和问题，自动分析和理解客户的需求，并提供准确回答和解决方案，大大提高客户服务效率。
3C领域客服应用实践：复杂业务下，多渠道智能提效
企业自有问答库也在其中统一运营。知识中心里统一运维不同业务类型知识，在解决知识一致性问题的同时，降低知识运营成本。同时Agent根据任务方向勾选对应知识，问题更聚焦。无论客户从哪个渠道来，Agent均可直接接待，并根据客的需求触发对应的业务流程，解决用户问题。
值得注意的是，当下囿于大模型“幻觉问题”，智能客服Agent与人工客服是协作而非替代关系。当大模型面对无法解决的场景和异常时，比如能够识别用户意图但是没法处理时，Agent就会通过返回接管信号，让人工介入接管AI，恢复人工对话模式。
结语
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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