在大语言模型（LLM）技术全面爆发的当下，智能客服已彻底摆脱“规则化工具”的局限，升级为生成式AI最具落地价值的核心应用之一。对于刚入门AI的小白、正在转型的程序员而言，掌握AI客服智能体的搭建逻辑，不仅能快速提升大模型业务落地能力，更是踏入大模型应用开发领域的“敲门砖”——门槛低、实操性强，学会就能直接复用至项目。本文将深度拆解AI客服智能体的核心优势，以字节跳动扣子平台为核心实操载体，手把手带大家从零实现可落地的智能客服方案，全程干货无冗余，建议收藏备用，避免后续找不到！

相较于传统客服机器人的“机械应答、答非所问”，基于大模型的AI客服在用户交互体验和开发效率上实现了质的突破。而扣子平台作为字节跳动官方推出的AI智能体开发平台，不仅集成了文心一言、通义千问等主流大模型，无需开发者额外对接第三方接口，更提供了开箱即用的客服智能体模板，省去从零搭建的繁琐流程，大幅降低开发门槛，小白也能快速上手，程序员可直接复用模板优化开发效率。

一、AI客服智能体 vs 传统客服：全方位碾压

无论是面向用户的交互体验，还是面向企业的开发维护成本，AI客服智能体都展现出显著优势。下表通过6个核心维度进行对比，清晰呈现二者差异：

对比维度	传统智能客服	AI-Powered 智能客服（扣子平台）
交互自然度	依赖关键词匹配，对话生硬，常出现"答非所问"，无法理解模糊需求	基于先进NLP技术，理解上下文语义，支持口语化表达，对话流畅如真人
回复准确性	仅能输出预定义答案，多轮对话易断层，用户需重复补充信息	支持多轮上下文关联，结合企业知识库精准提炼答案，减少无效交互
个性化服务	无用户画像能力，所有用户统一回复模板，体验单一	可关联用户历史咨询记录，生成个性化回复，提升用户粘性
搭建成本	需手动配置数千条规则，开发周期长（数周级），需专业技术人员	一键复制模板，支持可视化配置，非专业开发者也能1小时完成搭建
维护效率	知识库需人工逐条更新，新业务场景需重新开发规则，响应滞后	支持知识库自动同步更新，大模型自动提炼核心信息，维护成本降低80%
集成能力	接口封闭，仅支持少数固定渠道，与企业现有系统对接困难	提供RESTful API和Web SDK，支持对接APP、小程序、官网等多渠道，无缝集成现有业务系统

二、扣子智能客服模板介绍

基于扣子平台的官方智能客服——扣子助手的最佳实践和经验沉淀，扣子平台将扣子助手制作成智能体模板，方便开发者一键复制和定制改造。

业务流程

扣子智能客服智能体解决了智能客服在落地过程中的共通痛点问题：

• 无法准确识别用户意图并做出分类解答。
• 无法准确召回企业知识库进行正确回复。
• 无法高效分析智能客服回复效果并及时更新知识库。

下图展示了扣子助手智能体的流程。

1. 当用户向小助手发起咨询后，小助手会首选判断用户咨询的问题是否与扣子产品有关。
2. 如果是扣子使用的相关问题，则调用扣子知识库查找相关说明并使用大模型能力进行总结和回复。并且将消息记录写入到多维表格中，进行自动分析。
3. 如果不是扣子使用的相关问题，则直接调用大语言模型进行回复，且不进行问题记录。

实现流程

扣子助手智能体使用的是工作流模式（workflow-as-agent），工作流整体编排如下。

问题分发

通过意图识别节点判断用户意图，将问题分发到对应的分支处理。

各节点说明如下：

工作流节点	说明
开始节点	使用用户问题开始启动工作流。 实现方式：默认使用用户在智能体中提交的问题作为开始。
意图识别节点	判断用户是否在咨询与产品使用的相关问题。 实现方式：使用意图识别节点，基于豆包·Function call 模型对用户问题分类：扣子产品使用相关的问题、不相关的问题，并在高级设置中对问题分类的规则进行定义。

处理产品相关问题

大模型参考历史对话改写用户的 Query，再根据 Query 检索知识库，并由大模型进行总结和输出。用户 Query、大模型回复均通过插件记录在指定的飞书多维表格中。

各节点说明如下：

工作流节点	说明
大模型 0	参考历史对话改写用户的 Query。 实现方式：在大模型节点中定义一个用户问题理解专家的角色，并提供详细的提示词。
知识库节点	根据用户问题检索并召回对应的产品知识。 实现方式：首先将产品相关的资料上传至扣子知识库，然后使用知识库节点选择要使用的知识库内容，并使用混合检索策略对内容进行召回，提升命中率。
大模型 1	本工作流中添加了两个大模型节点。其中一个大模型节点用于对知识库召回的扣子产品教程内容进行进一步总结和输出。 实现方式：在大模型节点中定义一个具备产品专业知识的角色，并提供详细的提示词。
代码节点	将和产品相关的用户问题和回复进行标准化的数据处理。 实现方式：根据输入的参数构建一个包含用户问题和对应的的回复的结构化数据对象。
插件节点	将代码节点处理的用户问题和回复写入小助手管理员的飞书多维表格。 实现方式：使用飞书多维表格插件，填入创建好的多维表格和拥有多维表格数据读取/写入权限的飞书应用 ID 和 secret。

处理其他问题

此分支中只有一个大模型节点，用于当用户咨询非产品问题时进行回复。

**实现方式：**定义一个具备产品基础知识的回复助手。

三、使用扣子智能客服模板

准备工作

创建飞书应用

扣子助手智能体模板中使用飞书应用将智能体的用户问题写入到多维表格中。因此，你需要创建一个飞书应用。

1. 登录飞书开发者后台。
2. 单击创建企业自建应用，根据引导完成应用创建。更多详细信息可参考创建自建应用。

1. 在应用配置页面，单击权限管理，应用开通多维表格的读写（新增记录和查看、评论、编辑和管理多维表格）权限。

1. 单击版本管理与发布，创建一个版本并完成应用发布。
2. 单击凭证与基础信息，复制应用 App ID 和 secret。

该 App ID 和 secret 会在后续的工作流配置中使用到。

创建并配置飞书多维表格

扣子助手智能体模板中使用飞书多维表格来记录用户问题，并使用飞书多表格的 AI 能力自动实现问题分析。

为了方便体验，你可以使用我们提供的多维表格模板，快速复制一个多维表格。

1. 访问这里打开小助手用户问题记录多维表格模板。
2. 单击使用该模板复制一个多维表格文档，并修改复制的多维表格名称。
3. 单击设置图标，选择更多 > 添加文档应用，然后选择上一步中已发布的飞书应用。

1. 给飞书应用授予编辑权限。

配置表格数据同步

当小助手发布后，你可以将小助手记录在多维表格中的有效问题，通过自动化的方式自动同步到这个常见问题文档中。

我们可以借助飞书机器人指令模板来搭建一个数据同步流程，将小助手的多维表格问答记录中添加为 FAQ 数据标注为是的问答记录同步到一个常见问题的飞书表格中。

1. 创建一个飞书表格文档，并添加常见问题和解决方案两个字段。

1. 访问飞书应用中心。
2. 搜索飞书机器人助手，然后单击获取，根据引导完成应用安装。
3. 打开飞书机器人助手页面。
4. 在机器人指令页签下，找到多维表格跨表数据同步，然后单击使用模板。

1. 在展示的指令配置页面，删除第一个节点。
2. 单击触发器选择框，然后选择多维表格内容变更。

1. 单击由数据表内容变更触发文本框，然后选择用于记录小助手问答的多维表格，将条件设置为添加为 FAQ 为“是”时触发。

1. 删除第二个节点，参考上述步骤，添加新增电子表格记录事件。
2. 单击新增记录文本框，然后选择步骤一中创建的飞书表格文档，将多维表格中记录的用户问题和回复写入到这个表格中。

1. 单击启用。

启用后，每次当你将一条多维表格中记录的添加为 FAQ 标记为是时，该条记录就会自动写入到飞书表格中。

完成以上准备工作后，你就可以通过扣子助手模板快速搭建一个智能客服智能体了。

步骤一：创建知识库

RAG （Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成）技术被广泛应用于问答类型的智能体搭建中。RAG 指的是在回答问题或生成文本时，先从大规模文档库中检索相关信息，然后利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高回复内容的质量。

RAG 的两个关键阶段：

• 检索阶段：使用编码模型基于问题检索相关文档。
• 生成阶段：使用检索到的上下文作为条件生成文本。

RAG 技术的应用可以很好地解决大模型的胡乱编造的问题，即让大模型在回答用户问题前先参考知识库中的相关内容，可极大抑制大模型的幻觉现象。

扣子的知识库功能支持上传外部数据，上传后可自动分段和编码，实现 RAG 对话。因此，在开始搭建客服智能体前，你需要先收集和整理要上传至知识库的产品资料。

当你准备好知识库内容后，可以先将这些资料上传至知识库。

上传在线资料

参考以下操作，将产品相关的在线资料上传至扣子知识库中。本教程中以一个火山引擎产品的帮助文档为例。

1. 登录扣子平台。
2. 选择一个工作空间。单击知识库页签。
3. 在知识库页面，单击创建知识库。
4. 在创建知识库页面，选择文本格式，然后输入一个知识库名称，再选择在线数据，最后单击下一步。

1. 选择自动采集，然后选择批量添加方式，输入帮助中心的地址，再单击导入。
2. 选择要导入的内容，然后单击确认。全部内容上传完成后，单击下一步。

1. 分段方式选择自动分段与清洗，然后单击下一步。

1. 单击确认完成知识库内容创建和分段。

上传飞书表格文档

在本模板中，需要添加一个表格文档记录产品使用的常见问题。这些常见问题从小助手的问答记录中整理而来，作为知识库内容提升问题回复的准确性和覆盖度。

参考以下操作创建表格文本知识库：

1. 在知识库页面，单击创建知识库。
2. 在创建知识库页面，选择表格格式，然后输入一个知识库名称，再选择飞书表格，最后单击下一步。

1. 如果你是第一次上传飞书文档，根据提示完成授权。
2. 选择已创建的飞书表格文档并选择自动更新频率，然后单击下一步。

1. 配置表格结构，将用户问题配置为索引列，然后单击下一步。

1. 根据引导完成上传。

步骤二：复制并修模板配置

完成知识库内容准备后，就可以复制模板进行智能体搭建了。

2.1 复制模板

1. 打开扣子助手智能体，然后单击复制。

1. 选择智能体的所属空间并输入一个智能体名称，然后单击确定。
2. 在复制的智能体编排页面，单击智能体名称旁的修改图标，修改智能体名称。
3. 根据实际需求，修改开场白文案和预置问题。

2.2 修改工作流

1. 进入复制的智能体。

2. 单击左侧搭建面板中的工作流。

3. 按需修改工作流配置。

4. （可选）单击工作流名称旁边的修改图标，修改工作流名称。

1. 找到工作流中的意图识别节点，展开高级配置修改提示词内容。

1. 找到工作流中的大模型节点，根据自己的实际需求修改大模型的提示词。

1. 找到工作流中的知识库节点，删除复制的知识库，添加上一步中准备好的知识库。

1. 找到工作流中的多维表格插件节点，修改插件中的以下配置。

• appid 和 appsecret: 输入已创建的飞书应用的凭证信息。
• app_token: 输入已创建的多维表格URL。

1. 单击试运行测试工作流，工作流测试通过后，再单击发布。

2.3 测试并发布智能体

完成工作流修改后，你就可以测试智能体效果并发布上线了。

1. 进入复制的智能体编排页面。
2. 在右侧调试区域，输入问题进行测试。你也可以单击创建测试集，方便测试调优效果。
3. 完成测试后可单击发布将智能体发布到需要的渠道中。

步骤三：分析用户问题

根据工作流的配置，每次用户提交的问题都会写入到飞书多维表格中并通过 AI 能力自动完成分析。完成小助手发布上线后，你就可以对小助手的问答进行分析和总结了。

1. 打开记录小助手问答的多维表格查看用户问题记录。

下图是根据模板创建的一个智能客服智能体的问答记录（记录的内容是通过工作流中的多维表格插件自动生成的），其中：

• 用户问题和 Bot回复 分别是用户提交的问题和智能体的回复内容。
• 原始问答、分类和解决状态都是通过多维表格的 AI 能力自动生成的。

2. 分析用户问答。如果某一个问答记录可以作为一个常见问题补充到扣子智能体知识库中，你可以将是否添加为FAQ设置为是。配置后，这条记录会自动同步到飞书常见问题文档中。

• 打标后的多维表格文档示例。

• 自动同步后的常见问题文档示例。

3. 你也可以基于多维表格的仪表盘功能，对问答情况进行数据分析，查看问题分布和解决率等。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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