抖音电商如何用 Agent 重做智能客服？一键获取同款！

在传统电商客服体系中，服务流程通常由智能客服系统与人工客服团队协同完成，并衍生出一系列前后端的配套服务。

尽管大模型已经诞生近两年半，目前 AI 客服大都还停留在 SOP 辅助模式或 Copilot 协作模式。

“不配置就回复不了”、“机械式单轮问答”、“幻觉问题误导客户”、“无法识别判读意图，答非所问”等问题仍然普遍存在。

为了让 AI 客服更智能化，抖音电商客服团队基于扣子Coze 平台，提供了 Agent 模式下的全新解决方案，在 AI 客服场景构建了人机协作的新型服务范式。

当前主流智能客服系统通常采用的服务流程为：用户自主查询→机器人应答→转接人工。

在电商领域，这种模式存在两个突出问题：一是高峰期咨询量激增时，用户排队等待时间过长，直接影响购物体验；二是人工客服成本耗费高，并且在处理大量重复性咨询时效率低下。

抖音电商客服团队在大模型和 Agent 应用探索，主要体现在以下两个方面：

\1. Agent 直****接面客：由 Agent 智能客服提供对客服务。通过在扣子上搭建 Agent 智能体，结合过往对话过程中积累的各种常见问题和解决方案。

✅ 不仅能更快地回答客户问题，还能越用越聪明，回答得越来越准，在部分场景上可以完全取代人工。

\2. Agent 回复+人工监管：更多情况下是以模型提供服务为主，真人客服对回复内容进行“监管”，在回复存在风险的情况下再进行人为干预。专门设计了一个评分标准「有效干预率」来评估模型能力和坐席干预的合理性，即用来判断 AI 回答得好不好，以及真人客服纠正得对不对。

✅ 这样既能保证服务质量，又能帮助 AI 不断进步。

结合电商客服平台的完整流程，以上两种场景的实践落地如下。

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在电商客服场景，抖音电商团队基于扣子做了非常多有益的实践，其中将售后客服这一场景的 Agent 进行了开源，在扣子平台的模板商店即可免费使用。

该模板可帮助处理物流、支付、售后问题问题，提供智能客服替代人工回复的搭建思路。企业或个人可以基于自身定制化需求，修改该 Agent 和工作流的各种设定。

https://www.coze.cn/template/project/7483445293669957632?

一键复制，即可 Get 抖音电商团队在用的同款 Agent！

该方案尝试将传统客服职能抽象为可数据化、智能化的服务主体，构建了一个能够自主执行服务流程的智能体系统。

其具体实施路径包含以下两个关键步骤：

一、解构客服服务流程

二、工作流架构抽离与设计

\1. 主流程：串联完整服务链路，判断会话基本面并路由至相应 Agent；

\2. Agent 节点：承接独立职能，如寒暄&收尾、问题澄清、场景路由、判断解决方案、协商&执行方案等；
3配置节点：知识库配置、判断条件配置、LLM 模型参数配置等；!
4. 代码节点：IM通信、特征解析、实验参数获取等。

不得不说相关介绍写的非常详细，个人开发者也能从中学到很多工作流搭建经验。

得益于扣子 AI 应用开发平台的低代码、编排灵活、和调试的易用性等特性，得益于扣子 AI 应用开发平台的低代码、编排灵活、和调试的易用性等特性，扣子平台搭建 Agent 的客服具有这些优势：

\1. 零配置自学习：开箱即用，无需复杂配置，具备自主学习优化能力；

\2. 精准智能应答：基于商品属性、历史对话等多维数据，精准识别用户意图，提供准确回复；

\3. 深度决策调度：通过多维度分析推理，支持复杂场景处理，实现多 Agent 智能协作；

\4. 情绪智能感知：实时识别用户情绪变化，提供及时安抚，优化服务体验；

\5. 智能对话引导：支持多轮自然交互，主动追踪需求变化，提供深度解决方案。

除了抖音电商团队，不少企业客户也基于扣子搭建自己的 Agent 客服系统。例如，探域科技就基于扣子平台定制化了自身的电商智能体解决方案。

据悉，探域科技的客服 Agent 能够快速定位知识库中的商品特性、活动信息、历史对话等，生成个性化话术增加商品吸引力和促转化。在多轮对话中，客服 Agent 也能结合店铺邮费/运费险/优惠券话术策略，打消消费者疑虑，建立信任并促进决策。

基于扣子搭建的电商智能体👆

客服 Agent 执行进店欢迎-接待买家咨询-针对买家身高体重推荐尺码—导购上身效果—完成交易的整个流程👆

无论技术如何进步，服务的本质始终是解决用户的实际问题。在这个前提下，扣子平台的 Agent 实践为我们提供了一个很好的参考样本。

期待更多企业基于扣子做符合自身需求的 AI 客服，以及除客服之外的更多有价值的 Agent 落地实践！

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