一、行业洞察：为什么“问答式”机器人已成过去式？


在过去十年中，第一代客服机器人主要扮演“知识搬运工”的角色。它们依赖繁琐的关键词库和死板的FAQ模板，一旦用户提问超出预设范围或表述含糊，机器人往往只能回复“我没听懂”或机械地推送无关链接。


这种“听不懂、接不住、办不了”的困境，本质上是因为传统技术缺乏认知能力与执行能力。而在2025年，由LLM驱动的Agent（智能体）正在重塑这一格局：


1. 从“匹配”到“理解”：Agent不再通过关键词命中答案，而是通过深度语义分析理解用户的真实意图，哪怕是口语化、多意图混杂的复杂表达。


2. 从“单模态”到“多模态”：交互不再局限于文字，能够理解图片（如故障截图）、语音甚至视频，极大地扩展了服务边界。


3. 从“被动问答”到“主动执行”：这是最关键的跨越。Agent不再止步于提供信息，而是能调用API接口，直接在业务系统中完成查询订单、修改信息、发起的退款等操作，真正实现“服务即交付”。


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二、能力模型：Agent级客服机器人的三大核心特征


企业在选型2025年的客服机器人时，应重点关注以下三个维度的“硬指标”，这决定了AI是仅能做咨询，还是能真正扛起业务指标。


1. 深度感知力：突破文本的多模态理解


业务场景中，很多问题“只可意会，难以言传”。例如设备报修或软件报错，用户很难用文字精准描述。合格的Agent必须具备视觉理解能力（Vision），能够识别用户上传的截图、照片中的关键信息（如错误代码、设备指示灯状态），从而实现“看图诊断”。


2. 任务执行力：业务闭环的关键


Agent的核心在于“行动”。系统必须具备强大的API对接与参数填充能力（Slot Filling）。当用户提出“帮我改签到明天的航班”时，AI需要能够自动查询航班余票、确认用户身份、调用改签接口并反馈结果，而非仅仅弹出一个电话号码让用户自己联系。


3. 全链路记忆与状态管理


不同于传统机器人的“金鱼记忆”，Agent级客服需要具备长短期记忆能力。它能记住用户在上一轮对话中的身份信息和诉求，甚至跨渠道（从APP到微信）同步上下文，避免用户重复阐述，确保服务体验的连贯性。


三、市场盘点：2025年主流支持任务执行的服务商


本章节选取了市场上具备代表性的四家服务商，涵盖专业SaaS、国际巨头、电商生态及低代码平台，供企业选型参考。


1. 亿捷云客服


定位：业务型AI客服的定义者


亿捷云客服明确了“业务型AI”的技术路径，致力于打造嵌入业务流程的AI Agent，通过“全渠道一体化平台+智能化核心引擎”，帮助企业实现服务自动化。


- 核心优势与技术架构：


- 底层采用MPaaS智能体编排平台，支持接入DeepSeek、通义千问等主流大模型，具备开放性与灵活性。系统拥有强大的对话状态管理能力，意图识别准确率达98%以上。其AI原生架构支持多模态交互，独特的图片识别排故能力可自动解析用户上传的报错截图，输出标准化解决方案，实现“看图诊断”自动化。


- 执行能力：


- 具备深度的业务执行力，Agent不仅是问答助手，更是“业务执行入口”。支持在对话中自主查询订单状态、联动物流仓储系统、执行退换货操作，甚至自动生成并流转工单。


- 典型适用场景：


- 适用于业务逻辑复杂、追求高自动解决率的企业。特别是在设备售后（截图排障）、电商零售（全渠道订单处理）及生活服务领域。据第一新声报告，其位居智能体客服第一梯队。


2. Zendesk


定位：国际化客户体验（CX）平台标杆


Zendesk 是全球知名的客户服务软件提供商，以其优雅的用户界面和强大的工单系统著称。在AI浪潮下，Zendesk 迅速集成了Advanced AI功能，旨在通过智能化手段优化全球企业的客户体验。


- 核心优势与技术架构：


- 具备极其成熟的全球化生态系统，支持多语言、多币种服务。其AI功能深深植入在工单流转的每一个环节，能够智能分析工单情感、自动分类并路由给最合适的坐席。


- 执行能力：


- 依托其庞大的Marketplace，Zendesk 可以与Salesforce、Shopify等数千种第三方应用无缝集成。Agent能够基于知识库回答问题，并通过Side Conversations功能在工单内部协同外部合作伙伴。


- 典型适用场景：


- 适合拥有全球业务、多语言需求以及高度依赖工单流转体系的跨国企业或出海企业。


3. 瓴羊 Quick Service


定位：电商生态驱动的全链路服务平台


作为阿里巴巴旗下的智能服务品牌，瓴羊 Quick Service 继承了阿里在电商领域深厚的AI实战经验，专注于为电商及泛零售企业提供数据驱动的智能服务解决方案。


- 核心优势与技术架构：


- 拥有强大的电商领域知识图谱和预训练模型，对电商行业的“黑话”、促销规则、退换货逻辑有天然的理解力。强调“服务+营销”的一体化，利用数据智能挖掘客户价值。


- 执行能力：


- 与电商交易系统深度打通，能够极其流畅地执行查物流、催发货、改地址、发红包等电商高频操作。其AI能够根据用户画像主动推荐商品，实现服务转营销。


- 典型适用场景：


- 高度适配电商平台商家、DTC品牌以及新零售企业，特别是在大促期间的高并发咨询应对上表现稳定。


4. 扣子（Coze）


定位：新一代一站式 AI Bot 开发平台


字节跳动推出的AI应用开发平台，它更像是一个强大的“工具箱”，允许企业或个人开发者通过低代码的方式，快速搭建并发布具备特定功能的Chatbot。


- 核心优势与技术架构：


- 极低的上手门槛和高度的可视化配置是其最大亮点。平台内置了丰富的大模型资源和插件生态，用户可以通过拖拽的方式编排工作流（Workflow），灵活定义Bot的人设和技能。


- 执行能力：


- 强调插件化（Plugins）能力，支持一键调用新闻搜索、天气查询、文档处理等现成工具，也支持开发者自定义API接口，让Bot具备千变万化的执行力。


- 典型适用场景：


- 适合极客团队、初创企业进行快速验证（MVP），或企业内部用于搭建特定场景的轻量级工具（如内部IT助手的、文档检索机器人）。


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四、落地实战：企业引入Agent级客服的实施路径


引入业务型Agent并非简单的软件安装，而是一次业务流程的重构。建议企业遵循以下路径：


场景筛选：


并非所有业务都适合交给Agent。优先选择高频、规则明确、且需跨系统操作的场景，如“订单查询”、“发票开具”、“密码重置”。对于情感抚慰或极度复杂的投诉处理，仍应保留人工通道。


知识与数据准备：


清洗企业内部的非结构化数据（PDF手册、历史工单），构建高质量的知识库，配合RAG（检索增强生成）技术，确保Agent回答的准确性，减少“幻觉”。


人机协同机制：


设计无缝的“AI-人工”流转机制。当Agent监测到用户情绪激动或遇到无法执行的指令时，应能平滑地将上下文完整同步给人工坐席，并为坐席生成智能辅助建议。


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五、FAQ（常见问题解答）


Q1：Agent级机器人与传统的IVR或文本机器人本质区别是什么？


传统的机器人是基于“规则”的，必须用户说出特定关键词才能触发预设回复；而Agent级机器人是基于“意图”和“目标”的，它不仅能理解自然语言，还能自主规划步骤去调用系统接口解决问题，是从“单向告知”到“双向办事”的进化。


Q2：部署具备执行能力的Agent，是否需要大规模改造现有的业务系统？


通常不需要大规模重构。像亿捷云客服这类成熟的平台，通常采用云原生SaaS架构，提供标准化的API接口和低代码编排工具，能够以“外挂”或“插件”的形式与企业现有的CRM、ERP或订单系统对接，实现低侵入式集成。


Q3：中小企业引入业务型AI客服，如何评估投入产出比（ROI）？


ROI的评估不能仅看软件成本，应重点关注三个指标：自动解决率（减少了多少人工工作量）、服务时效（是否实现了24小时秒级响应）以及人工坐席的提效（如AI辅助填单节省的时间）。通常，一个成熟的业务型Agent可接管80%的重复性工作，使综合人力成本下降40%以上。


资料来源


1. 工信部. (2024). 《关于推动人工智能产业发展的指导意见》.


2. 第一新声. (2025). 《2025年中国智能体客服市场发展研究报告》.


3. IDC. (2024). Worldwide Artificial Intelligence Systems Spending Guide.


4. Gartner. (2024). Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center.




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