破解AI客服落地卡點，從能用到好用的Agent落地方法

作為AI Agent元年的2025年已經過半，客服領域的智能化落地成效如何？畢馬威最新發布的《KPMG 2025年第一季度AI動態調研》顯示：企業正加速從AI實驗階段邁向試點階段，比例從37%躍升至65%。

然而，真正在生產環境中規?；渴餉I Agent的企業比例，仍停滯在11%左右。盡管眾多企業對AI Agent寄予厚望，但在推動其從“實驗室”走向“生產線”的關鍵一步上，普遍面臨挑戰。

高墻何在？

AI Agent落地難的深度剖析

雖然Gartner預測，到2028年，33%的企業軟件將具備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%準確性的鴻溝

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

數據孤島，流程斷裂

許多PoC（概念驗證）在封閉環境中表現完美，能精準回答預設問題。一旦置于真實場景，如問出“我的退款處理到哪一步了？”這類需要跨系統查詢數據的問題時，AI便難以回應。

權責不明，責任真空

當AI Agent因提供錯誤優惠導致客戶投訴，追責時往往陷入部門推諉：IT歸咎數據，業務指責AI理解，運營又難以承擔全責……AI Agent因此成為各部門的“責任真空地帶”。

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充分培訓、未考慮實際工作流的累贅工具，而非得力助手，無法真正在業務中使用。

破局之道：

業務拆解 + AI工程化

在業務側，將復雜的客戶服務訴求，精準拆解為AI可以理解和執行的任務流；在技術側，為AI Agent構建一個穩定、可靠且可被有效監控的運行環境。這樣既能確保AI嚴格遵循業務內容，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“責任真空”和“一線抵觸”的困境。

業務流程深度拆解：AI的“崗位說明書”

AI無法像人類一樣理解模糊指令。成功的關鍵在于，由業務專家主導，將客戶訴求精確拆解為一系列“AI任務+執行動作”組成的任務流（Flow）。

應用案例：退貨退款查詢Agent

業務痛點：人工坐席需在多個后臺系統間手動切換查詢，響應耗時較長，客戶等待體驗不佳流程解構與再造：

AI識別意圖&提取訂單 → 自動調用退貨API → 寫回ERP&發送到賬提醒。

理解意圖→ 提取動作：從客戶問詢中自動提取“訂單號”等關鍵信息。

校驗狀態→ 查詢動作：自動調用訂單和退貨系統的API，核實退款進度。

同步信息→ 發送動作：將查詢結果寫回CRM，向客戶發送實時進度通知。

參考實踐：英國支付服務提供商Epos Now通過精準拆解場景搭建的AI Agent，實現了顯著的業務提升，65%的相關問詢由AI獨立閉環處理，每月節省超過6萬個工時。

AI工程化：構建穩定可控的運行體系

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

工具封裝穩定運行： 將API調用、數據庫查詢等外部操作，封裝成標準化的、即插即用的“工具插件”。同時，在插件內布置容錯機制。

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

當指標低于預設閾值時，系統可自動將服務降級至人工處理，形成完整的服務質量閉環。

合力億捷MPaaS平臺

化繁為簡，加速Agent價值落地

要實現業務解構與AI工程化的高效協同，需要一個兼具行業洞察與技術實力的合作伙伴。合力億捷MPaaS平臺正是為此而生。

1.融合業務洞察的流程設計

依托20多年服務數千家頭部企業的客戶聯絡經驗，合力億捷AI團隊協同企業共創《Agent說明書》，將實際服務場景拆解為可執行、可優化的任務流程（Flow）。

2. 專為客服場景設計的工程化平臺

可視化流程編排： 提供拖拽式界面，直觀地設計和調整AI客服的工作流程，極大降低了技術門檻，加速了從IDEA到實現的過程。

智能知識中樞： 自動化處理融合RAG技術，解決企業知識庫搭建慢、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落地技術挑戰。

3. 全生命周期服務方案

合力億捷提供的不僅是技術平臺，還有覆蓋“業務梳理—平臺搭建—流程設計—模型優化—運維迭代”的完整服務方案。幫助企業快速上線，更能持續迭代優化，真正將Agent從輔助工具轉化為核心戰力。

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“自主執行+持續學習”能力的數字員工。它能釋放企業人力資源，讓團隊聚焦更具價值的任務。以我們的一個客戶為例，當Agent穩定處理70%以上的重復性問題后，坐席可專注處理投訴挽回、客戶關懷等高價值服務，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務增長的關鍵引擎，其部署已不再是技術選型問題，而是關乎企業核心競爭力的戰略決策。