代理式AI提升客服实操：6分钟搞定响应提速50%！

各位跨境的同仁们，大家好！作为一名深耕跨境行业多年的老兵，今天咱们来聊一个既前沿又实用的主题：如何让AI真正为咱们出海业务赋能，尤其是在客户服务这个关键环节。新媒网跨境获悉，澳大利亚一家名为Catapult的体育数据分析公司，最近就玩转了“代理式AI”，他们的经验，对咱们跨境人来说，简直就是一部活生生的实战教材。

大家想想看，在顶级体育赛事中，如果负责数据分析的技术支持系统出了问题，那整个比赛的节奏可能都会被打乱。对于Catapult这样的公司来说，客户都是精英运动队，数据延迟可不是小麻烦，而是直接影响战术布局的“战术漏洞”。一旦赛中传感器集群故障，根本没时间去问“你重启了吗？”。所以，他们的响应架构必须与体育运动的速度和激烈程度相匹配。他们选择的破局之道，就是深度运用“代理式AI”来快速决策、智能升级和多语言分流。

Catapult的实践告诉我们一个真理：代理式AI的成功，远不止是拥有聪明的生成式模型那么简单。Catapult全球客户体验负责人亚历山德拉·芬斯特-罗文（Alexandra Finster-Rowen）就一针见血地指出，真正的奇迹，只有在“基础设施”搭建完善之后才会发生。那些实实在在的提升，都源于严谨的输入：包括清晰的工作流程、健全的管理机制、高质量的内容和明确的约束条件。

简而言之，这家澳大利亚的体育数据分析公司Catapult，通过深度整合代理式AI，彻底革新了他们的客户支持服务。这不仅让响应速度大大提升，还实现了情境化的智能升级和多语言服务，这些能力在瞬息万变的体育赛事中至关重要。他们的AI代理，能够在比赛进行时，自动识别用户身份、客户等级以及正在使用的产品，从而在数据追踪出现问题时，立即将问题上报到高级支持团队，整个过程无需通过菜单层层选择，大大缩短了等待时间。

通过AI自动化，Catapult早期就将响应时间缩短了50%，同时还能保持97%的客户满意度。如今，他们正凭借代理式AI，在客户服务领域不断赢得新成就。成功并非来自那些华而不实的AI模型，而是源于严谨的工作流程设计、精心的知识库整理和严格的“护栏”机制。亚历山德拉就强调：“工具本身能创造奇迹，但前提是你要能掌控好它的运行环境。”这套系统目前支持13种语言，很快将扩展到17种，通过实时翻译层运作。服务代理能够通过WhatsApp、微信等区域性平台开展工作，而且无需重复创建内容，极大提升了效率。

这些具备情境感知能力的AI代理，能够根据具体情况判断何时提供帮助、何时深入探究，以及何时需要升级处理。在初期推广阶段，不同品牌的客户问题解决率提升了高达11%。其背后的架构，是由工作流程、知识库和区域性逻辑共同编织而成的网格系统。AI的决策过程被严格限制，保持一致性并与业务目标高度对齐，而非随机的即兴发挥。新媒网跨境认为，他们的下一步计划是推行“剧本式自动化”，通过将更深层次的程序逻辑嵌入AI代理，让其能根据具体用例匹配预设的剧本，从而在不失控的前提下，进一步减少人工干预。

想象一下，一场国际橄榄球赛刚刚开场，突然出状况了。一组可穿戴传感器停止了有效传输，或者体育场内的天线出了故障。原本流畅的运动员数据流，瞬间变成了涓涓细流。教练、表现分析师和体育科学家都依赖这些实时数据来做决策，任何中断都可能影响比赛的胜负优势。

过去，俱乐部可能只会提交一个普通的工单，然后寄希望于有人能注意到。而今天，当澳大利亚体育数据分析公司Catapult的AI代理检测到用户、客户等级、产品以及关键的“正在进行中的比赛”这一情境时，它会立刻将问题升级给高级支持团队。没有菜单，没有摩擦，更没有漫长的等待。

Catapult公司深耕体育数据领域已近二十年，他们的经验表明，代理式AI的能力并非简单来自模型本身，更多是源于其周围的“配套机制”。我们很容易以为，模型一旦部署，生产力就会直线飙升。但事实是，AI的表现好坏，完全取决于它所处的环境。

这家公司的经验，就是一个典型的案例，说明了控制输入比模型的“聪明”程度更重要。真正的收益，在于将工作流程、管理机制和内容视为构建任何稳健客户体验基础设施的核心支柱。

Catapult全球项目总监、产品支持与客户成功负责人亚历山德拉·芬斯特-罗文，很谨慎地避免了业界对AI的“浪漫化”倾向。她坚持认为，事实远比想象的要平淡。“工具确实能做很多神奇、很棒的事情，但前提是你必须控制好它的运行环境。”她说。换句话说，真正的功夫，都在设计环节。

响应时间缩短一半

Catapult的AI之旅起步时比较低调。到了2024年初，他们已经有了一年的AI自动化部署经验，当时主要围绕Zendesk平台展开。

“到1月份，我们通过Zendesk运行的自动化工具，实现了全渠道的工单自动化路由。我们使用了Summarize和Enhance功能，当时已经有四个基于Zendesk的原生基础机器人，为我们的四个不同品牌提供支持，并实现了一部分客户问题分流。”芬斯特-罗文解释道。

“我们看到了相当不错的改进，包括响应时间缩短了50%。我们最初的响应时间大约是12分钟，后来缩短到了6分钟。”

Catapult也十分注重维护客户信任。“我们把客户满意度（CSAT）保持在97%。”她说，“我们不想破坏任何东西。”

从机器人到代理

更复杂的转变，发生在Catapult从基础AI套件升级到新的高级AI产品，也就是之前被称为“Ultimate”的那套系统。

“我们在4月1日上线了高级AI生态系统中的第一个机器人。”芬斯特-罗文说。“两周后，又过了两周，我们在4月份总共上线了三个。而第四个，也是最复杂、风险最高的那个，则在6月才上线。”

这四个代理被特意分开管理，因为它们所服务的受众、产品和工作流程各不相同。“它们是独立的。”她说，“一个来自某种客户、使用某种产品的查询，会得到与另一种产品类似查询完全不同的答案。”

这就是企业级代理式AI的架构。它不是一个单一的、包罗万象的代理，没有一个能处理所有情境的“万事通”。它是由多个系统组成的系统，每个系统都在自己的领域、产品和风险范围内进行训练。这意味着治理并非可有可无，而是整个系统的脊梁。

这些代理与九个知识库协同工作，支持13种语言（并将扩展到17种），服务多个客户层级，并适应不同的区域期望。这种复杂性，如果交给一个未经约束的生成式模型，可能会导致它“一本正经地胡说八道”，从而带来麻烦。

Catapult通过将代理严格限制在亚历山德拉所说的“受控环境”中，避免了这种情况，在这个环境中，治理是第一位的。“所有后台工作，都在我们允许AI进入可控范围之前完成。”她说。“它不会随意使用任何信息源。它只使用我们定义好的信息，无论是工作流程、操作程序，还是知识库的内容。”生成式AI的创造力，是在这些基础之上才能发挥出来。

为何治理比“魔力”更重要

Catapult团队花了三个月时间，设计并测试了新AI代理所需的工作流程。芬斯特-罗文从第一天起就参与其中。她绘制逻辑、编写行为代码，并反复测试流程，直到它们像一支训练有素的团队一样，表现出可预测性。但这项工作并不轻松，也不流畅。“目前来看，需要投入的精力非常大。”她说，“你必须将一个产品中的方法论或逻辑，转换并应用到新产品中相应的逻辑上。这并不像他们宣传的那样直观。”

但她并非在贬低这项技术。恰恰相反，芬斯特-罗文清晰地看到了更大程度自动化的潜力。她指着Zendesk不断改进的易用性说道：“也许明年这个时候就能做到这样了，但不是现在。”

设置“护栏”

Catapult的经验与外媒Mi3关于代理式AI报告《旋风之内》的发现不谋而合，该报告指出“约束”至关重要。代理式AI只有在“护栏”坚实、工作流程清晰明确、内容来源经过精心筛选的情况下，才能茁壮成长。正是这种构建良好输入的决心，将那些能成功扩展AI应用的企业，与那些被自身热情淹没的企业区分开来。

要理解代理式AI在Catapult产生的业务影响，咱们得看看这个系统究竟做了什么。在传统模式下，聊天机器人回答简单问题，然后将复杂问题转交给人工。但Catapult的代理行为则不同，它们会做出决策。

举个例子，比如针对消费级客户（处于客户分级较低端，主要依赖自助服务支持）的场景。如果出现关于两个类似型号的查询，代理会启动一个诊断流程。“它会提出更多问题来缩小范围。”芬斯特-罗文说。根据回答，代理可能会匹配正确的内容，或者鼓励客户进一步排查故障。但系统也设置了规则来防止陷入无限循环。“我们不希望客户一直尝试。对于某些产品，我们允许AI代理进行三次这样的循环。”她说。如果在第三轮之后客户仍然需要帮助，系统就会自动升级。

在Catapult的代理式模型下，支持服务变得情境化，升级处理也更具上下文感知能力。每一次对话，都会根据客户是谁、他们身在何处、使用什么产品，以及是否有实时体育赛事正在进行等因素，走上不同的路径。当代理判断需要升级时，目标就是高效。VIP客户无需导航菜单，也无需忍受延误。他们会被直接转接到高优先级支持。如果比赛正在直播，系统会立即检测到并迅速将案例推送给专家。结果就是一种兼具速度与精准度的智能分流。在一些品牌中，自4月上线后的头三个月，客户问题解决率提升了3%到11%。

“所有后台工作，都在我们允许AI进入可控范围之前完成。它不会随意使用任何信息源。它只使用我们定义好的信息，无论是工作流程、操作程序，还是知识库的内容。”——亚历山德拉·芬斯特-罗文，Catapult全球项目总监、产品支持与客户成功负责人

多语言突破

全球化公司在本地化上投入巨大。他们翻译帮助文档，调整工作流程，力求在不同大洲提供一致的体验。但Catapult却选择了另一条路。他们使用了一个第三方JavaScript翻译层，为客户实时动态翻译内容。芬斯特-罗文说，高级AI能够优雅地处理这些。“我们希望机器人能够与这种翻译后的内容进行交互。Ultimate（指高级AI系统）做到了。它会根据对话内容识别客户的语言，无需切换。你只需说另一种语言，机器人就会自动切换。”

代理会以客户的语言进行升级。工单也同样反映出这种语言。整个支持链条因此变得多语言化，而无需将背后的知识库碎片化。

在WhatsApp是主要沟通渠道的市场，公司就开通了这一通道。而针对咱们中国市场，则会开通微信。代理能够自动识别区域和客户等级。这使得服务感觉本地化，而Catapult却不必维护17个版本的每一篇文章。这在商业上意义重大。对于全球客户而言，跨语言的切换摩擦会严重损害客户忠诚度，如果能几乎完全消除这种摩擦，那在客户体验上将是一个巨大的胜利。

Catapult的实践经验表明，代理式AI更深层次的故事在于其架构设计。高级AI构建在多个知识库、跨站点内容、工作流程、触发器和标签之上。它必须识别多语言内容，处理嵌套逻辑，保持品牌间的一致性，并与多种通信渠道集成。这是一个由严谨协调构成的多代理网格系统。

芬斯特-罗文直言不讳地谈到了工程负担。“我们大约在1月份开始将工作流程导入Ultimate。这花了三个月的时间。”她说，“我们进行了大量的测试。有些工作流程不仅仅是原有流程的复制，它们需要在原有的基础上增加更多功能。”

在这个过程中，Catapult有了一个根本性的发现。代理式AI真正的核心工作，在于设计那些为决策提供信息的“结构”。与其说是在构建一个“大脑”，不如说是在构建一个“神经系统”。业务影响的大小，取决于输入信息的精准度。

芬斯特-罗文相信工具会变得更加直观。Catapult已经在规划下一阶段，届时流程将更深入地嵌入到代理中。系统将用例与预设的“剧本”匹配，并只在必要时才进行升级。

高速运作，井然有序

企业AI最大的担忧是，赋予代理越多的自主权，失控的风险就越大。Catapult通过逆向思维解决了这个问题。它不是先给予自主权，而是先建立治理机制。然后，自主权才在这些边界内发挥作用。这是一种将传统机器学习与生成式AI相结合的方法。

所有机器学习，包括生成式AI，本质上都是概率性的。但经典机器学习可以提供确定性的输出，而生成模型则固有的依赖于在多个时间步长上的概率采样，这使得它们的行为不那么确定。

简单来说，传统的机器学习模型每次都能给你相同的答案，而生成式AI则从一系列可能的选项中选择每个词，所以它的输出天生就更不可预测。

这就是为什么创建一个受控环境如此重要，它能让代理在加速决策的同时，不会随意发挥。它们按照规则行事，不偏离轨迹。它们反映的是业务本身，而不是重新创造业务。

芬斯特-罗文在Catapult的经验，将理论转化为了实实在在的商业影响：更快的支持、更高的客户满意度、更高效的工作流程、比赛进行时的实时升级，以及一个能够扩展到新渠道而无需重写整个知识库的21世纪客户体验架构。这对于我们跨境出海的企业来说，是极具借鉴意义的。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/agentic-ai-cs-response-up-50-in-6-min.html