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。

效率UP，扣子双场景助力电商客服

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。

1. 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。

低代码+高智能，扣子让客服 Agent 更强大！

探域科技基于扣子平台定制化了自身的电商智能体解决方案——探域智能体，具备以下特性：

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。

   

探域智能体的客服Agent能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。

基于扣子搭建的探域智能体👆

应用展示：探域客服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。扣子与探域科技都期待与更多企业一同探索 AI + 电商场景的可能性，邀你一起探索更多的落地场景！

如何学习AI大模型 ？

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓

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一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。

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要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习

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