AI产品经理：基于大模型Agent的客服实践，更低的成本与更大的收益，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

现在AI客服已经在各行业普遍使用了，但是实际效果并不如意——用户宁愿等人工客服，也不愿意找AI客服解决问题。如果给当前的AI客服换成大模型，效果会不会更好一些？这篇文章，我们来看看作者的思考。

一、为什么要用大模型来实现（现在NLP客服的问题）

1. 用户体验较差

为什么会出现这样的问题昵？

传统智能客服以NLP技术为主，核心是分词。在处理问题上有两个关键的步骤：

1. 识别出用户输入问题中的关键词；
2. 余弦相似度等计算。通过关键词在已有的QA问答库中进行问题的匹配计算。将相似度的问题与答案给出来。深度一点的，也会用到深度学习的算法。比如进行语意模型，识别情绪，Rerank重排序等。抽取知识图谱的三元素等进行深度匹配。

所以他目前解决问题时，大部分依赖于用户输入问题的关键字，进行检索匹配。将已经匹配好的答案给到用户

2. 使用成本高

受限于技术，需要花费极高的人力成本进行配置，来达到业务诉求。

• 当业务变化，或者新项目上线，需要去配置整理用户意图、配置各种意图问法。准备大量的FAQ，以及各种关联问题，配置实体等。
• 整个过程通常需要专业的机器人训练师，来保证问题的覆盖率、相似问题重复度、解决率、意图识别率等。

二、大模型产品的优势

大模型是根据大量的知识训练出来，所以天然能够“理解”基础的问题。所以不需要去准备大量的相似问题，复杂的知识图谱，实体关系。

• 如相似问法：如退货，不需要补充”我想退货”，”退个货“等相似问法
• 如基础知识图谱：活着->作者->余华

其次模型的cot能力，让模型具备较强的推理能力，借助模型推理的能力，去理解流程做决策。不用去配置大量的流程，以及实体的抽取，传参，整个流程让模型解决。

所以他的使用成本门槛会低很多。

三、大模型Agent如何解决？

1. agent框架的基础逻辑

Agent的核心如下：

Planning 规划

• -子目标和分解:AIAgent 将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。
• -反思和完善:Agent可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量

Memory 记忆

• 短期记忆:所有的上下文学习(参见提示工程)都是利用模型的短期记忆来学习。
• 长期记忆:这为AIAgent提供了长期保留和调用无限信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。

Tool / Toolkit

• Agent学习调用外部 AP! 来获取模型权重中缺失的额外信息，通常这些信息在预训练后很难更改，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等工具是代理可以调用的功能，本质上就是一个函数。

2. 将Agent框架逻辑应用到客服场景

应用逻辑和过程如下：

当用户输入询问时：

1、记忆能力

• 先通过模型的记忆能力，将用户画像、浏览记录、订单数据、历史会话记录等推送给大模型
• 拿到解决对应问题的参考sop流程

2、计划能力+推理

• 让模型基于用户的提问+解决的SOP，制定与用户的沟通计划
• 根据用户反馈调整沟通计划，推理出新的步骤

3、tools：

• 根据推理出来的计划、选择执行的内容
• 比如调用ERP、知识库等
• 最终得出结论、输出给用户

整个过程中，模型能够模拟人+参考sop流程，执行对应的任务，从而达到相应的结果

四、大模型的解决方案的价值

1. agent的价值

1、使用成本、维护成本极低。

使用：三步完成使用

• Step1：用纯文本定义有情感的机器人，用Chat文本来描述赋予机器人情感、明确处理任务SOP流程。
• Step2：补全产品与服务知识。构建企业专属知识库“产品手册、服务规则，退货规则“实现产品、服务信息与大模型的互通，加强模型的理解。
• Setp3：快速对接企业已有系统。选择要接入的系统，如有赞商城、自有CRM、ERP。让模型实时获取信息，精准响应问题。

OK！普通客服主管，花费1-2天，既可配置基于大模型的智能咨询服务机器人

维护内容少。

• 1、优化人思考sop流程
• 2、更新知识库文件

2、全渠道能接入、全面的解答：模型的关键在于理解、所以任何意图都能理清楚。同时授权授权即多个渠道，多种问题类型都能被全解答。

3、服务先知：会话开始前，将用户行为数据、标签提前给到大模型，开口即可知道你的用户想做什么！解答问题更加精准。

3、更灵活的策略：Agent 的推理、计划、思考…让模型根据SOP和用户输入，自己做决策、做计划，灵活应对用户问题，不再需要固定的死流程。

2. 方法效果应用

Ai客服退货

Ai代购

Ai会员卡的办理

五、大模型的Agent客户服务、用户体验带来了什么？

1、更低的成本：模型的能力强大，开发成本低、使用成本低

2、更智能的效果：用的推理代替了关键之的匹配，能解决的问题更广、效果更好。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！