傳統客服機器人常陷入“單一模型全能”的困境：既要理解意圖，又要生成回答，還要執行API調用，導致響應延遲、準確率下降。Gorgias在500多個品牌的實戰中發現：將客服流程拆解為路由、摘要、生成、仲裁四個獨立模塊后，每個環節可選用最適合的模型，使綜合成本降低58%。
而新一代執行Agent的介入，正推動客服從“被動響應”向主動解決問題躍遷。
一、知識庫的局限：傳統客服機器人的能力天花板
過去十年，企業投入大量資源構建客服知識庫，卻依然面臨三大瓶頸：
- 信息碎片化：商品信息、訂單狀態、退換政策分散在不同系統
- 響應被動化：只能回復預設問題，無法主動執行操作
- 流程斷裂化：客戶詢問“我的退款到哪了？”時，需人工跨系統查詢
數據顯示，遭遇重大服務失誤的客戶流失率激增280%。當客戶因物流延遲反復追問時，傳統機器人只能重復“請耐心等待”，無法真正解決問題。
知識庫再完善，也僅是服務的起點而非終點。
二、執行Agent革命：AI客服機器人的“行動力”躍升
智能客服的進化方向已然明確：從“問答機”升級為“執行者”。通過賦予AI客服機器人行動工具鏈，實現查詢-決策-執行的閉環。以退貨場景為例：
- 預處理節點快速解析意圖，精準調用知識庫
- 調用外部API查詢ERP系統，獲取最新庫存和配送信息
- 依據訂單狀態和退換貨政策，直接修改訂單狀態
的實踐表明，這種“Manus式進化”讓AI成為能感知、協作、行動的“問題終結者”。當用戶發起退款咨詢時，系統自動完成：意圖識別→訂單查詢→ERP調用→條件判斷→執行退款/轉人工的全流程。
執行Agent的核心突破在于將語言理解轉化為操作指令。Zendesk推出的AI Agent Builder已證明：用戶只需輸入“客戶想要退貨”，系統自動生成包含檢查訂單號、驗證商品、對照政策的操作框架。
三、全自動售后閉環：拆解執行Agent的落地路徑
實現從知識庫到行動流的跨越，需攻克三大技術關隘：
流程原子化拆解
由業務專家將客戶訴求拆解為“AI任務+執行動作”組成的任務流（Flow）。例如退貨查詢可解構為：
1. 理解意圖→提取訂單號
2. 校驗狀態→調用退貨API
3. 同步信息→寫回ERP并發提醒
工具化封裝
將API調用、數據庫查詢等操作封裝成標準化“工具插件”。合力億捷MPaaS平臺通過可視化流程編排，內置插件容錯機制，降低30%的對接成本
人機協同框架
當執行遇阻時（如政策邊緣案例），自動轉人工并推送完整對話歷史。Gorgias建立的三層防護體系，使問題發現速度提升50倍
英國支付服務商Epos Now通過此架構，實現65%的退貨問詢由AI獨立閉環處理，每月節省超6萬個工時。
四、規模彈性：支撐業務峰谷的技術底座
大促場景是檢驗執行Agent成色的試金石。2024年全球電商大促期間，34%的企業因客服系統崩潰損失超1200萬美元訂單。
執行Agent需具備雙重彈性：
- 資源彈性：分鐘級擴展200%服務器資源（如合力億捷的智能壓艙機制）
- 能力彈性：根據場景復雜度動態調度模型資源：
- 簡單咨詢用輕量模型（響應＜0.8秒）
- 復雜決策調用GPT-4等大模型
某家電頭部品牌在2024年618期間，AI客服承受住51萬次/小時的咨詢峰值，保持100%可用性，81%的優惠券發放、物流追蹤等高頻場景實現自動閉環處理。
五、安全與自主可控：本地化部署新選擇
在數據安全法規收緊背景下，金融、政務等行業對本地化部署需求迫切。公開數據顯示：
- 73%的金融機構
- 81%的政府部門
將數據本地化存儲列為首要需求。
合力億捷HollyONE軟硬件一體機，集成國產昇騰算力與DeepSeek本地大模型，實現：
- 所有數據存儲和計算在內網完成
- 支持50路語音并發，通話建立＜1秒
- 通過知識蒸餾快速適配企業專屬知識庫
這種架構既滿足信創國產化要求，又保障了業務高峰期的服務穩定性。
常見問題解答
執行Agent如何保證操作準確性？
通過三層校驗：生成模型輸出→驗證模型檢查合規→安全模型評估風險。Gorgias應用該機制后，錯誤率從12%降至2%。
現有系統如何接入執行能力？
采用工具插件架構，通過API封裝業務系統。合力億捷MPaaS平臺提供可視化編排，實施周期壓縮50%。
敏感操作如何防范風險？
涉及退款、退貨等操作時強制人工復核，并建立熔斷機制攔截30%異常請求。
總結
當執行Agent將知識庫與業務系統無縫銜接，客戶服務正經歷從“應答者”到“解決者”的基因蛻變。那些能閉環處理65%問詢、月省6萬工時的企業已昭示：客服不再只是成本中心，而是驅動體驗升級的核心引擎。
技術的終極使命，是讓每次對話都轉化為客戶忠誠度的基石——這或許就是智能客服從“對話界面”邁向“行動樞紐”的終極意義。
