构建一个智能客服Agent：提升服务效率的实践

在上一篇文章中,我们讨论了如何构建一个代码助手Agent。今天,我想分享另一个实际项目:如何构建一个智能客服Agent。这个项目源于我们一个电商客户的真实需求 - 提升客服效率,降低人工成本。

从客户需求说起

记得第一次和客户沟通时的场景：

客户：我们每天要处理上万条客服请求,人工成本太高了
我：主要是哪些类型的请求？
客户：订单查询、退换货、商品咨询这些,很多都是重复性的工作
我：这些场景很适合用AI Agent来处理
客户：那具体怎么做呢？

经过深入分析,我们确定了几个核心需求：

1. 自动回答常见问题
2. 智能订单处理
3. 情感识别与安抚
4. 人工协作机制

技术方案设计

首先是整体架构：

from typing import List, Dict, Any, Optional
from enum import Enum
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class ServiceTask(Enum):
    INQUIRY = "inquiry"
    ORDER = "order"
    COMPLAINT = "complaint"
    GENERAL = "general"

class CustomerContext(BaseModel):
    user_id: str
    query: str
    history: List[Dict[str, str]]
    sentiment: Optional[float]
    order_info: Optional[Dict[str, Any]]

class ServiceAssistant:
    def __init__(
        self,
        config: Dict[str, Any]
    ):
        # 1. 初始化对话模型
        self.chat_model = ChatLLM(
            model="gpt-4",
            temperature=0.7,
            context_length=4000
        )

        # 2. 初始化知识库
        self.knowledge_base = VectorStore(
            embeddings=TextEmbeddings(),
            collection="service_knowledge"
        )

        # 3. 初始化工具集
        self.tools = {
            "order": OrderSystem(),
            "product": ProductCatalog(),
            "sentiment": SentimentAnalyzer(),
            "template": ResponseTemplate()
        }

    async def process_request(
        self,
        context: CustomerContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 分析用户意图
        intent = await self._analyze_intent(
            context
        )

        # 2. 准备服务知识
        knowledge = await self._prepare_knowledge(
            intent,
            context
        )

        # 3. 生成回复方案
        plan = await self._generate_plan(
            intent,
            context,
            knowledge
        )

        # 4. 执行服务流程
        response = await self._execute_service(
            plan,
            context
        )

        return response

    async def _analyze_intent(
        self,
        context: CustomerContext
    ) -> Dict[str, Any]:
        # 1. 情感分析
        sentiment = await self.tools["sentiment"].analyze(
            context.query
        )

        # 2. 意图识别
        intent = await self.chat_model.classify(
            context.query,
            context.history
        )