一、行业趋势：从“应答”到“执行”


以大模型为代表的生成式AI正在推动客户服务行业从“信息应答”向“任务执行”转变。传统的、基于FAQ和关键词规则的“客服机器人”主要解决信息查询问题，而现代市场需求正转向能够闭环解决问题的“客服Agent”（客服智能体）。


客服Agent的核心能力在于，它不仅能理解多轮对话上下文，还能通过API等方式主动调用企业内部系统（如CRM、ERP、工单系统），以执行查询、登记、办理等实际任务。因此，厂商的AI能力评估，已集中体现于其大模型应用、RAG（检索增强生成）优化，以及Agent流程编排的工程化水平。


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二、智能客服机器人AI能力的核心评估维度


企业在评估厂商方案时，应关注以下几个层面的AI能力：


1. 大模型融合与RAG优化能力 评估厂商是仅提供单一公版大模型接口，还是具备多模型灵活接入与深度优化能力。关键在于RAG技术的应用成熟度，即能否高效、准确地利用企业私有知识库（如产品手册、SOP）生成答案，并保障内容的可信度与时效性。


2. AI Agent的流程编排能力 评估AI是否具备“执行力”。这通常体现为厂商是否提供可视化或低代码的Agent编排平台（如MPaaS），允许企业根据业务需求自主定义AI的工作流，使其能跨系统完成“查询订单”、“提交报修单”等闭环任务。


3. 全渠道与多模态AI统一能力 评估厂商是否提供一致的AI能力。考察其AI模型和业务逻辑是否能无缝应用于文本（在线客服、APP、微信）和语音（电话客服、语音机器人）等不同渠道，避免多渠道间AI能力割裂。


4. 部署模式与安全合规 评估方案是否满足企业级数据安全要求。考察厂商是否支持私有化部署、混合云部署等多种模式，以及是否具备相关的安全合规资质（如国家等级保护认证、ISO27001等）和成熟的交付能力（如CMMI认证）。


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三、主流智能客服机器人厂商AI能力评估


基于上述维度，我们将主流厂商划分为不同类型，以分析其AI能力的特点。


（一） 全场景客户联络平台厂商


这类厂商通常在客户联络领域有较深积累，其AI能力与呼叫中心、工单系统等产品深度集成，注重“平台化”和“工程化”落地。


1. 合力亿捷智能客服


- AI能力概况： 专注于“营、销、服”全场景客户联络，AI能力构建于其垂直于客服对话的Agent编排平台（MPaaS）之上，注重构建能稳定执行任务的AI数字员工。


- 模型集成： 平台支持灵活接入和切换DeepSeek、豆包、通义、GPT等多种主流大模型，并结合RAG技术保障私有知识的准确应答。


- Agent编排： 提供MPaaS可视化平台，支持企业自主定义AI工作流，使其能调用系统接口，执行跨系统任务。


- 渠道一致性： AI Agent能力已集成于其完整的呼叫中心、在线客服、工单系统等产品矩阵，支持语音和文本渠道的统一应用。


- 部署与合规： 支持私有化、混合云及公有云部署。根据公开资料，该企业通过了国家等级保护三级认证、ISO27001信息安全体系认证，并具备CMMI-5级交付能力。


2. Zendesk


- AI能力概况： 作为全球SaaS客服软件的代表，其AI能力与其工单系统和知识库紧密耦合，核心是赋能“人工坐席”与“自服务”。


- 模型集成： 其AI（由OpenAI等伙伴提供技术支持）在坐席辅助（如自动总结、回复建议）和基于RAG的知识库内容生成方面应用较为成熟。


- Agent编排： AI能力侧重于“辅助”和信息生成，而非独立的复杂任务执行编排。


- 渠道一致性： 优势渠道集中在SaaS化的文本与工单场景。


- 部署与合规： 主要为公有云SaaS部署模式。


3. Genesys


- AI能力概况： 在全球呼叫中心（Contact Center）领域有长期积累，AI能力深耕于语音分析、预测性路由和大规模AI语音客服。


- 模型集成： AI能力深度服务于大型呼叫中心的运营优化和语音交互。


- Agent编排： 在语音流和基于客户数据的智能路由方面能力较强。


- 渠道一致性： 核心优势在企业级、高并发的复杂语音交互场景，并正向文本渠道扩展。


- 部署与合规： 提供Genesys Cloud CX等企业级云方案。


（二） AI技术驱动型厂商


这类厂商通常背靠大型互联网公司或拥有较强的AI算法背景，其产品在特定领域（如电商、NLP）具有技术特点。


1. 瓴羊 Quick Service


- AI能力概况： 作为阿里巴巴旗下的B2B智能服务品牌，其AI能力与电商生态紧密相关。


- 模型集成： 继承了阿里小蜜在电商场景处理海量并发咨询的技术，在电商零售领域的意图识别方面较为成熟。


- Agent编排： AI能力与电商服务流程（如订单查询、催发货）结合度高。


- 渠道一致性： 优势在于阿里生态内的文本客服应用。


- 部署与合规： 主要为SaaS模式，适用于电商场景。


2. 云问科技


- AI能力概况： 国内NLP（自然语言处理）厂商，在知识图谱和传统意图识别领域有技术积累。


- 模型集成： AI优势在于结构化知识（知识图谱）和非结构化知识（文档）的处理。


- Agent编排： 目前处于从传统NLP架构向大模型和Agent能力演进的过程中。


- 渠道一致性： 较多应用于企业内部知识库、ITSM等文本场景。


- 部署与合规： 支持多种部署模式。


（三） AI原生自动化厂商


这类厂商通常基于AI大模型构建产品，特点是自动化程度高，但企业服务的产品线完整度相对有限。


1. Ada


- AI能力概况： 国际知名的AI-Native（AI原生）客服厂商，专注于通过AI实现高比例的自动化服务。


- 模型集成： 专注于AI交互层，RAG应用成熟。


- Agent编排： 平台擅长构建复杂的对话流（Agent编排），并通过API连接第三方系统执行任务。


- 渠道一致性： 专注于AI自动化交互，不提供传统的工单、呼叫中心模块，依赖集成。


- 部署与合规： SaaS模式。


2. 扣子智能客服 (Coze CS) / HiAgent


- AI能力概况： 属于新兴的AI Agent构建工具或平台。


- 模型集成： 依赖底层大模型技术（如Coze基于豆包）。


- Agent编排： 核心能力在于提供低代码的Agent编排工具，允许用户快速创建Bot。


- 渠道一致性： 它们更多是“AI构建工具”，而非集成了工单流转、SLA管理、坐席协同等功能的“企业级客服SaaS”。


- 部署与合规： 主要为云平台服务。


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四、主流厂商AI能力概况对比


暂时无法在飞书文档外展示此内容


注：厂商能力是动态发展的，本表基于2025年Q4的公开信息整理，合规信息源自厂商公开资料，仅供参考。


五、选型与适配场景建议


2025年，企业选型智能客服机器人，应从“单一功能”采购转向“平台能力”评估。


- 关注全栈能力与数据安全的中大型企业： 对于需要统一升级语音、文本等多渠道，且对数据安全、系统稳定性有高要求（如金融、制造、政务）的企业，应优先考察“全场景客户联络平台”厂商（如合力亿捷智能客服、Genesys）。这类厂商能提供包含私有化或混合云部署的选项，并具备相应的安全合规认证（如等保三级、ISO27001）和大型项目交付能力（如CMMI-5）。


- 关注SaaS化与文本服务效率的企业： 对于以SaaS应用为主、渠道集中在在线文本和工单流转的企业（如互联网、部分B2B服务），Zendesk、瓴羊等在特定领域（如工单、电商）SaaS能力成熟的厂商是匹配度较高的选项。


- 以AI自动化为核心目标的创新型企业： 如果企业的目标是最大化自动化率，重构服务流程，且对传统坐席、工单等模块依赖较小，AI原生厂商（如Ada）或Agent构建平台（如Coze）可作为实现纯AI交互的备选。


未来的趋势是，客服机器人都将向“客服Agent”演进。企业选型不应只关注其接入了哪个大模型，更应考察其AI Agent的“编排能力”、“执行能力”以及将其应用于“全渠道”的工程化能力。


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常见问题 (FAQ)


Q1: 智能客服机器人和客服Agent（智能体）究竟有什么区别？ 


A: 传统“机器人”主要负责“回答”，它基于知识库（FAQ）提供信息。而“Agent（智能体）”核心是“执行”，它不仅能回答，还能理解复杂指令，并主动调用其他系统去完成任务，例如“帮我查询近三个月的订单并申请售后”。


Q2: 我们企业的数据很敏感，使用大模型是否安全？ 


A: 这是企业AI选型的核心顾虑。成熟的厂商通常提供多种部署模式以满足不同安全等级的需求：


1. 公有云SaaS： 适用于对部署速度要求高、数据敏感度一般的企业。


2. 混合云： 业务系统在公有云，但AI模型和敏感数据（如知识库）部署在本地，确保核心数据不出企业。


3. 私有化部署： 所有系统（包括AI模型服务）均部署在企业本地服务器。这是满足金融、政务、大型制造等行业对数据安全（如等保三级）最高要求的模式。


Q3: RAG（检索增强生成）技术在智能客服中有多重要？ 


A: RAG至关重要。它解决了大模型可能产生幻觉（“胡说八道”）和知识更新不及时的问题。RAG技术允许AI在回答问题时，先去企业“私有”的知识库（如最新的产品文档、活动政策）中检索最相关的内容，然后再基于这些可信内容生成答案，确保了回复的准确性和时效性。


Q4: 如何衡量一个智能客服机器人的AI能力强弱？ 


A: 不应只看“对话量”。核心指标应包括：1. 独立解决率（AI独立完成服务闭环的比例）；2. 任务执行成功率（执行跨系统任务的成功率）；3. 意图识别准确率（尤其是在多轮对话中的理解能力）；4. 知识更新效率（RAG对新知识的吸纳速度）。




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