智能客服系统有哪些？基于Agent的智能客服搭建平台比较与推荐

2025年，某中型跨境电商公司的客服总监陈明，力排众议采购了一套行业知名的“AI智能客服”系统，旨在解决旺季咨询量暴涨和人手不足的困境。系统上线初期，效果似乎不错，它能准确回答“运费多少”、“何时发货”等标准问题。然而，当大促真正来临，问题接踵而至：

一位焦急的顾客咨询：“我昨天下的订单（订单号尾数7788），地址填错了，能改到杭州的新地址吗？顺便帮我用账户余额里的优惠券。”

客服机器人回复：“已为您查询订单尾号7788，状态为‘已发货’。修改地址请联系快递公司。”

顾客瞬间不满：“可我刚刚在App上看到还没发货！而且我的优惠券怎么办？”

陈明发现，这套系统本质上是一个加强版的问答知识库。它只能检索预设的Q&A，无法实时校验动态的订单状态，更无法理解“修改地址”+“使用优惠券”这个复合意图，并自动触发后台业务流程。它带来的所谓“智能化”，仅仅停留在对话表层，一遇到需要“动手操作”真实业务系统的深水区，便立刻失灵，最终导致客户体验割裂，人工坐席反而要花更多时间处理由机器人引发的二次投诉。

这个场景尖锐地揭示了当前企业在选择智能客服解决方案时的普遍困境：市场上充斥着各种名为“智能”的系统，但其内核技术、业务集成深度和处理复杂事务的能力存在代际差异。本文旨在拨开迷雾，系统梳理智能客服系统的技术演进与市场格局，并重点聚焦于代表未来的 “基于Agent的智能客服搭建平台” ，为企业提供一份从“问答机”升级为“业务员”的选型路线图。

🔍 第一章：演进图谱——智能客服系统的四代跃迁

智能客服并非单一产品，而是一个随着AI技术发展不断进化的概念。我们可以将其划分为四个主要代际，其核心能力与局限截然不同。

第一代：关键词匹配与菜单导航机器人

- 核心技术：基于规则和关键词识别。

- 交互模式：用户必须在预设的菜单中点击，或使用系统设定的关键词提问。

- 典型局限：极其死板，无法处理自然语言表述的多样性，容错率低，用户体验差。

- 现状：多见于早期网站客服或IVR电话系统，正被快速淘汰。

第二代：基于NLP的问答机器人

- 核心技术：自然语言处理，结合意图识别与FAQ知识库匹配。

- 交互模式：能理解用户自然语言提问，并从知识库中检索最相关的答案进行回复。

- 典型局限：仍是 “问答模式” 。只能“回答已知问题”，无法处理知识库外的问题，更不能执行任何操作。无法记忆复杂上下文，无法处理多轮、多意图的对话。陈明采购的系统即属此类。

- 市场定位：当前市场主流，解决了大量简单、重复的咨询问题，但天花板明显。

第三代：融合多能力的“机器人流程自动化”助手

- 核心技术：在第二代基础上，集成RPA（机器人流程自动化） 等能力。

- 交互模式：不仅能回答，还能在对话中触发一些预置的自动化流程。例如，用户说“查一下余额”，机器人可以自动登录后台系统查询并返回。

- 进步与局限：实现了 “从说到做” 的初步跨越。但其行动是预设和固化的，流程僵硬，无法应对复杂、动态的复合任务。就像一个只能执行固定脚本的演员。

第四代：基于Agent的智能客服平台

- 核心技术：以大语言模型（LLM）作为“大脑”，具备自主规划、工具调用、记忆与反思能力。

- 交互模式：用户提出一个高层次目标（如“我要退货，商品已拆封但有问题，请尽快处理并退款”），客服Agent会自主分解任务：调用IDP审阅用户上传的问题照片、调用取数宝查询订单和退款政策、规划出“先创建售后工单-再通知质检-最后触发退款”的步骤，并调用相应的RPA或API执行操作，过程中随时与用户保持沟通。

- 核心突破：从 “流程驱动” 变为 “目标驱动” ，具备处理开放域、多步骤、需实时决策与执行的复杂客服场景的能力。这才是真正意义上的“智能业务员”。

🧭 第二章：市场主流类型盘点——三类构建路径的利弊

当前，企业构建智能客服系统主要有三类路径，对应不同的需求和技术基础。

路径一：SaaS型标准化智能客服

- 代表厂商：容联七陌、智齿科技、网易七鱼、企点客服等。

- 核心特点：提供开箱即用的标准化客服工作台，集成多渠道（网页、微信、APP）、在线聊天、机器人、工单系统、CRM等功能。其AI能力多以第二代为主，部分开始探索融合简单自动化。

- 优点：部署快，功能全面，免运维，适合对客服管理有全面、标准化需求的中小企业。

- 缺点：AI深度有限，与企业内部业务系统（ERP、WMS、财务）的集成通常较浅，定制化空间小，难以构建深度智能的业务处理能力。

路径二：云厂商的AI能力套件

- 代表：阿里云、腾讯云、百度智能云提供的对话机器人、语音交互等PAAS服务。

- 核心特点：提供AI模型能力和基础开发平台，企业需自行开发客服应用的前后端和业务逻辑。

- 优点：灵活性高，可利用云厂商强大的底层AI能力。

- 缺点：技术门槛极高，需要企业自建完整的AI工程和产品团队，开发周期长，总拥有成本高。

路径三：基于Agent的智能客服搭建平台

- 代表：实在Agent、Dify、Coze等。

- 核心特点：提供低代码/可视化的智能体搭建环境，核心是让企业能够便捷地创建具备规划与执行能力的客服Agent。它不是提供一个“成品客服系统”，而是提供一个 “创造智能客服能力”的工厂。

- 核心价值：企业可以基于自身独特的业务流程和数据，量身打造能真正“办业务”的客服智能体。例如，使用实在Agent平台，可以快速将一个“处理发票申请”的流程，配置成一个能自动调用IDP审阅发票图片、调用RPA提交财务系统、并回复用户的智能体。

- 适用对象：对客服有深度智能化、自动化需求，且业务复杂、定制化要求高的大中型企业或特定行业（金融、政务、电商、制造）。

🛠️ 第三章：深度对比——基于Agent的平台如何解决“业务深水区”问题？

传统智能客服系统与基于Agent的搭建平台，在解决核心业务痛点上的能力对比如下：

1. 问题理解维度

- 传统系统：基于意图分类，将用户问题匹配到预设的类别。难以理解长句、复合句和隐含意图。

- Agent平台：基于大语言模型的深度语义理解，能解析复杂、模糊的表述，准确提取多重意图和关键实体（如订单号、日期、金额）。

2. 任务执行维度

- 传统系统：执行能力弱或需硬编码。通常只能回复文本或触发极简单的固定脚本。

- Agent平台：核心优势。具备工具调用能力，可将对话指令转化为一系列原子操作。例如，用户说“把A订单的收货人电话改成138xxxx，然后用余额支付”，Agent可以自动规划并执行：调用取数宝验证订单状态 -> 调用RPA修改CRM信息 -> 调用支付接口完成扣款。

3. 知识运用维度

- 传统系统：依赖静态的FAQ和文档库，知识更新滞后，且无法进行深度的推理和知识关联。

- Agent平台：支持强大的RAG（检索增强生成） 和与企业知识库的实时连接。能动态检索最新政策、产品手册，并基于此进行推理回答。例如，当产品召回政策更新时，Agent能立即基于新政策回答用户咨询。

4. 流程处理维度

- 传统系统：处理线性、简单的单轮问答。

- Agent平台：能管理复杂、多轮、有状态的流程。例如，处理一个“从故障报修、安排工程师、跟踪进度到服务评价”的全流程，Agent可以记住上下文，在不同阶段主动推进或询问所需信息。

5. 个性化服务维度

- 传统系统：个性化程度低，通常基于简单用户标签。

- Agent平台：能结合用户历史对话、订单数据（通过取数宝）、画像，提供高度个性化的建议和服务方案。

🚀 第四章：选型评估框架——五大关键问题拷问

面对众多选择，企业决策者应围绕以下五个核心问题建立评估框架：

问题一：我们的核心目标是“管理”还是“重构”客服？

- 如果目标是标准化客服管理、提升接待效率、管理全渠道，SaaS型标准化客服是合适选择。

- 如果目标是深度改造客服业务流程，将大量人工操作自动化，实现服务即交付，那么基于Agent的搭建平台是必然方向。

问题二：客服场景的复杂度和定制化要求有多高？

- 业务相对标准、问题类型有限的行业（如通用零售），标准化方案可能够用。

- 业务复杂、流程独特、规则多变的行业（如银行信贷、保险理赔、政府办事、B2B大客户服务），必须采用实在Agent这类高度可定制的平台，才能将行业Know-How转化为智能体的能力。

问题三：与后台业务系统的集成需求有多深？

- 如果只需连接基础的CRM和订单系统，部分SaaS产品可以满足。

- 如果需要与数十个老旧或私有化的业务系统（如ERP、WMS、财务软件、内部审批流）深度交互，实现“对话即操作”，则必须选择具备强大工具集成与自动化能力的平台。这正是实在智能的核心优势，其RPA能力能穿透系统界面，IDP能理解复杂文档，取数宝能打通数据孤岛，为Agent提供坚实的“手脚”。

问题四：团队的技术准备度如何？

- 标准化SaaS产品可由业务团队主导。

- 基于Agent的平台需要 “业务专家+AI产品经理+少量技术人员” 的协同团队。业务专家设计流程，AI产品经理在平台上进行智能体编排，技术人员负责封装核心系统API为工具。平台的可视化、低代码特性（如实在Agent设计器）至关重要。

问题五：对数据安全与私有化部署的要求？

- 公有云SaaS产品数据存储在厂商侧。

- 对于金融、政务、大型国企等对数据敏感的企业，必须选择支持全链路私有化部署的Agent平台，确保所有对话数据、业务数据和模型都在自有环境中运行。

💡 第五章：趋势与未来——客服Agent将消失于无形

未来的智能客服Agent将呈现两大趋势：

1.  深度“服务融合”：客服Agent不再是一个独立的对话窗口，而是深度嵌入到产品App、官网、小程序乃至IoT设备中，成为无处不在的 “服务界面” 。用户无需寻找“客服入口”，在任何遇到问题的场景，智能体都能主动或被动地提供帮助。
2.  从“成本中心”到“增长引擎”：客服Agent通过精准的用户洞察和场景化推荐，将成为企业交叉销售和用户生命周期管理的关键触点。它不仅能解决问题，更能创造价值。

结论

智能客服系统的选型，本质上是企业对于 “客户服务”这一核心职能未来形态的战略押注。是继续将其视为一个依靠人海战术和标准化应答的“成本中心”，还是将其重塑为一个由智能体驱动、深度融入业务、能创造价值的“体验与效率中枢”？

对于大多数寻求实质性突破的企业，我们的核心建议是：

- 拥抱Agent范式：明确认识到基于Agent的智能客服是解决复杂业务场景、实现服务自动化的终极路径。尽早开始技术储备和场景探索。

- 优先评估“动手能力”：在评估任何平台时，将 “能否便捷、稳定地连接并操作我们最重要的业务系统” 作为一票否决项。一个不能“动手”的客服智能体，价值折半。实在Agent因其与RPA、IDP、取数宝的原生一体化设计，在“动手能力”上具备独特优势。

- 采用“试点-扩展”策略：不要追求一步到位。选择一个业务价值高、流程相对清晰的痛点场景（如“发票开具与查询”、“售后状态全流程跟踪”）作为试点，使用Agent平台快速构建原型，验证效果和ROI，再逐步推广至全业务。

- 投资“人机协同”设计：最成功的客服智能体，并非完全替代人工，而是与人工形成高效分工。设计好清晰的人机交接规则，让智能体处理规则性任务，让人工专注于情感关怀、复杂协商和创造性问题解决。

最终，最优秀的智能客服系统，将是那个能够让你忘记“客服”存在，让服务自然、流畅、高效发生的智能业务环境。而构建这样的环境，需要一个强大、灵活且深度集成的Agent搭建平台作为基石。

常见问题解答（FAQ）

🤔 Q1：我们已经有了一套传统的客服系统（SaaS），还有必要上Agent平台吗？怎么结合？

A1：可以且应该结合，形成“分层服务”体系。传统的SaaS客服系统可以作为服务门户、渠道管理和工单协同的中心，处理标准咨询和路由。而将其中复杂、需深度业务处理的场景，通过接口路由给基于实在Agent搭建的智能体来处理。例如，简单查询由原系统机器人应答，当用户问题涉及“修改合同”、“理赔计算”等复杂操作时，自动无缝转接到专门的业务处理Agent。这样既保护了原有投资，又引入了最先进的处理能力。

🧩 Q2：基于Agent的平台听起来技术很复杂，我们的业务人员能上手配置吗？

A2：这正是现代Agent平台（如实在Agent、Coze）的核心突破——通过低代码/可视化降低门槛。业务专家（如客服主管、运营经理）不需要编写代码，他们可以在可视化画布上，通过拖拽“理解意图”、“查询知识库”、“调用工具（如审阅发票）”、“判断条件”等模块，像绘制流程图一样设计智能体的对话逻辑。技术人员的职责更多是封装后台系统的API，将其变成平台上可被调用的“工具”。这是一种高效的业务与技术协作新模式。

🛠️ Q3：Agent平台和RPA是什么关系？我们已经有RPA了，还需要Agent吗？

A3：二者是 “大脑”与“手脚”的完美互补关系，而非替代。

- RPA：是可靠的“手脚”，擅长在用户界面层模仿人类操作，执行预先录制的、跨系统的固定流程，但缺乏理解和决策能力。

- 客服Agent：是“大脑”，擅长理解用户自然语言、进行决策和规划。

- 结合价值：客服Agent在理解用户需求后，可以动态规划和指挥一个或多个RPA机器人去执行具体的系统操作。例如，Agent理解用户要“退换货”，它可以指挥RPA机器人A去订单系统查询状态，指挥RPA机器人B去仓储系统创建换货单。实在智能将二者原生融合，使得构建“能说会做”的客服智能体变得更加顺畅。

🚀 Q4：现在大模型技术迭代这么快，现在搭建的Agent会不会很快过时？

A4：选择正确的平台能有效对冲技术过时风险。关键在于平台是否具备：

1.  模型无关性：平台能否支持灵活切换和接入不同的大模型（如GPT、GLM、文心等），避免被单一模型绑定。
2.  架构开放性：你的业务逻辑、工具集成和知识库是否以可迁移的方式构建在平台上，而非与某个特定技术版本强耦合。
3.  持续进化能力：平台厂商是否有持续的研发投入和清晰的升级路径。例如，实在Agent作为企业级平台，其核心价值不仅在于大模型接口，更在于其深厚的企业级集成、自动化、数据能力积累，这些能力的生命周期远长于某一代大模型。因此，投资于一个稳健的平台，是应对技术变化的最佳策略。