AI Agent 重塑电商客服：基于 Coze 平台的实践解析-首席AI分享圈

🚀邀请体验：中国首家 AI IDE 智能编程软件 Trae 中文版下载，不限量使用 DeepSeek-R1 和 Doubao-pro!

传统电商客服体系依赖智能客服系统与人工团队的配合，但这种模式常面临效率瓶颈和体验痛点。尽管大模型技术已发展数年，多数 AI 客服仍局限于基于预设流程的辅助（SOP 模式）或简单的人机协作（Copilot 模式）。

诸如“需要预先配置才能回复”、“机械的单轮问答”、“生成不准确信息误导用户”以及“无法准确识别用户意图导致答非所问”等问题，显著限制了 AI 客服的效能。这些局限性在于它们缺乏真正的自主性和对复杂对话的理解与规划能力。为了突破这些限制，业界开始探索基于 Agent 模式的 AI 客服解决方案。以抖音电商客服团队为例，其利用 Coze 平台构建 Agent，探索了一种人机协作的新范式。

提升效率：`Coze` Agent 在客服场景的两种应用模式

传统电商客服流程（用户查询 -> 机器人应答 -> 转人工）在高峰期咨询量大时，易导致用户长时间等待，影响体验；同时，人工处理大量重复咨询不仅成本高昂，效率也难以提升。基于大模型和 Agent 技术的探索，主要形成了两种应用模式：

Agent 直接服务客户：由 AI Agent 直接面向客户提供服务。通过在 Coze 平台搭建 Agent 智能体，并结合历史对话数据中积累的常见问题与解决方案进行训练，Agent 能够快速响应客户咨询。更重要的是，Agent 具备持续学习的能力，其回答准确性会随使用次数增加而提升。在处理某些标准或重复性问题场景下，这种模式有潜力完全替代人工客服，显著降低运营成本。
Agent 回复 + 人工监管：这是一种更普遍的过渡或协作模式。主要由 Agent 模型生成回复建议，再由真人客服进行审核与确认。仅在模型回复存在风险或无法处理复杂、情感化问题时，人工才进行干预。为了量化评估模型表现和人工干预的必要性，引入了“有效干预率”等指标，用于判断 AI 回复的质量以及人工修正的合理性。这种模式在保证服务质量的同时，也为 AI 模型的持续优化提供了宝贵的反馈数据。

实施路径：解构与构建客服 `Agent`

抖音电商团队基于 Coze 平台的实践，特别是在售后客服场景，其构建的 Agent 已作为模板在 Coze 平台商店开放，供其他企业或开发者免费使用。该模板旨在处理物流、支付、售后等常见问题，为构建智能客服替代人工提供了一种可参考的思路。用户可根据自身业务需求，对 Agent 及相关工作流进行定制化修改。

获取该 Agent 模板的地址为：https://www.coze.cn/s/uM1e-yIzEzo/

该方案的核心思想是将复杂的传统客服职能，抽象为可数据化、可调度的智能化服务单元，构建一个能自主执行服务流程的智能体系统。其具体实施路径主要包括两个关键步骤：

步骤 1：解构客服服务流程
将整个客服交互过程拆解为一系列定义清晰、可执行的子任务或模块。

步骤 2：工作流架构设计
基于解构后的流程，设计 Agent 的工作流架构，通常包含以下几类节点：

主流程 (Main Workflow)：负责串联整个服务链路，对会话进行初步分析（如判断用户意图、会话阶段），并将任务路由到合适的 Agent 节点。
Agent 节点 (Agent Node)：每个 Agent 节点承接一项独立的客服职能，例如开场问候与结束语、问题澄清、意图识别与场景路由、解决方案判断、协商与执行方案等。这种模块化设计使得 Agent 更易于管理和扩展。
配置节点 (Configuration Node)：用于管理和配置 Agent 运行所需的外部信息和参数，如知识库接入、判断逻辑的条件配置、大语言模型（LLM）的参数（如温度、最大 Token 数）设定等。
代码节点 (Code Node)：用于执行需要通过编程实现的特定功能，例如与内部系统（如 IM 通信接口、订单系统）的交互、用户特征解析、A/B 测试参数获取等。这为 Agent 提供了对接复杂外部环境的能力。

`Coze` 平台助力：低代码与智能化的结合

Coze 平台为构建强大的客服 Agent 提供了关键支持，其优势体现在：

近乎零配置的自学习能力：Agent 开箱即用，无需繁琐的前期配置，且具备从交互中自主学习和优化的能力。
精准的智能应答：能结合商品属性、用户历史对话等多维度数据，更精准地识别用户意图，生成贴切的回复。
深度的决策与调度：通过多维度分析和推理，支持处理更复杂的客户场景，并能实现多个 Agent 之间的智能协作与任务调度。这超越了传统基于规则或简单意图识别的客服机器人。
情绪智能感知：能够实时识别对话中用户的情绪变化，并据此调整回复策略，例如在用户表达不满时及时进行安抚，优化服务体验。
智能对话引导：支持更自然的多轮交互，能主动追踪用户需求的变化，引导对话向解决问题的方向发展，提供更深入的解决方案，而非简单的问答。

应用实践：更多企业的探索

除了抖音电商团队，其他企业也在利用 Coze 平台构建定制化的 Agent 客服系统。例如，探域科技基于 Coze 定制的电商智能体，能够快速从知识库中定位商品特性、促销活动信息、历史对话记录等，生成个性化的营销话术，以提升商品吸引力和转化率。在多轮对话中，该 Agent 还能结合店铺的邮费政策、运费险规则、优惠券策略等信息，解答消费者疑虑，建立信任，辅助购买决策。

基于 Coze 搭建的电商智能体示例

客户应用展示：客服 Agent 执行从进店欢迎、接待咨询、根据用户身材推荐尺码、导购穿着效果到辅助完成交易的全流程

开放 Agent 模板是降低技术门槛、加速行业应用的有益尝试。然而，Agent 模式的广泛落地仍面临挑战，包括对高质量数据的依赖、复杂或非标场景的处理能力、以及在完全自动化场景下的服务边界和伦理考量。

尽管技术不断演进，服务的核心目标——有效解决用户问题——始终不变。Coze 平台及其 Agent 构建能力，为电商及其他领域探索更智能、更高效的服务模式提供了新的可能性。