撰文 | 李信馬
題圖 | AI生圖

了不起的智能體：發現和介紹那些正在改變世界的Agent，這里有現場、有對話，還有沒被寫進新聞的細節。

要是在可選職業里做個排序，客服大概是筆者最不想從事的幾個選項之一。疲憊、煩躁，還容易積累負面情緒——這些都是親身經歷過的真實體驗。

但作為連接企業和消費者的紐帶，它又有其必要性。早在上世紀30年代初，電話客服（呼叫中心）的雛形就在北美出現；1956年，美國泛美航空開通了世界上第一個具有一定規模的7×24小時服務的呼叫中心；時至今日，客服差不多成為了ToC企業的標配。

但世界也變得不一樣了，以前只有郵件、傳真和電話，現在任何一個互聯網平臺都可以發送消息，而業務的復雜性也大幅提高。在不久前召開的2026中國客戶服務節上，容聯云智慧聯絡平臺負責人冉鷗說了這樣一段話：

“在面對一些越來越復雜的服務場景的時候，傳統的聯絡中心正面臨著新的瓶頸。比如說體驗割裂，坐席人員經常要面對四到五個操作活動來回的跳躍；服務效率低下，重復性的工作占到坐席人員每天工作時間的40%以上；質量的不統一，客服嚴重依賴個人經驗，一些新入職場的客服人員服務效率就會差一些；監控滯后，在傳統的事后質檢模式下，沒有辦法實時去干預風險，導致一些客服的滿意度不高。我們認為這些問題，都在共同制約著企業做客戶服務時的效率，是企業共同面臨的痛點?！?/p>

客服是AI典型的應用場景之一，如果說接打電話的是第一代客服，容聯云將發布的新一代AI Agent智慧聯絡平臺定義為“第四代客服”（四代分別是電話客服、在線客服、全渠道客服、全場景智能客服）。

據介紹，它是以全渠道CC+CRM為底座的多Agent協作平臺。首先，平臺搭載了“全能客服中樞Agent”，該Agent的內部技術架構為“Agent+多Skill”，集成了進線洞察、智能回復、智能填單、智能導航、會話監測、智能標簽、智能小結、智能圖譜等核心技能。

此外，AI Agent智慧聯絡平臺還配置了智能文本Agent、智能語音Agent、全能中樞Agent、智能質檢Agent、智能洞察Agent等。所以簡單來說，平臺的核心是全能客服中樞Agent，它像是一個大腦，配上可插拔的技能模塊，還有一眾實用的Agent充當手足。

而這條路線背后，藏著一家一線廠商面對AI軍備競賽時的務實邏輯。

01.

第四代客服是怎么運行的？

我們直接進入當天的產品演示，下面是已經上線運行的案例。

假如一位銀行信用卡客戶打來電話：“我的信用卡丟了，怎么辦？”傳統客服系統中，坐席需要手動查詢客戶信息、手動創建工單、手動記錄溝通內容、手動流轉到二線審批——中間至少切換四五個系統，還有不少重復性工作。

而在容聯云的系統里，坐席只需要對話，填單、打標、情緒監測由Agent在后臺完成?？蛻暨M線后，全能客服中樞Agent會實時解析對話上下文，判斷客戶意圖是“信用卡丟失”，同時自動創建兩個工單：用戶信息收集與解決工單以及信用卡業務工單。

填單這個相對簡單，識別語音內容如“丟失的卡號后四位”等自動填寫就好。假如客戶說“掛失了怎么還要收費”，Agent檢測到負向情緒，自動貼上“客戶可能對費用不滿”，假如客戶說“投訴到銀監會”，系統實時觸發敏感詞預警，推送提醒給坐席。服務結束后，Agent會自動生成會話小結，坐席檢查無誤后一鍵保存，工單自動推送到二線流轉。

配合下面的說明圖不難發現，多Agent矩陣基本覆蓋了客服的事前、事中、事后全場景，而核心就是全能客服中樞Agent。這個“大腦”負責實時解析上下文、判斷意圖、做路由決策，根據對話的不同階段、觸發的不同條件，自動調用對應的Skill技能，當然，作為可插拔模塊，坐席可以自由開啟或關閉Skill。至于效果，“我們可以做到100%的全量質檢，有了自動回復之后，回復時長可以提升50%，新員工上手周期縮短70%?！比晋t說。

額外說一下，平臺還接入了全渠道——電話、網頁、APP、微信、抖音、快手、小紅書，語音通話、在線通話、視頻通話都可以在一個工作臺內處理。這些全渠道的接入，以及如何處理知識庫來解決幻覺問題，同樣考驗平臺的工程化能力。

02.

解析“全能客服中樞Agent”

作為第四代客服產品的核心，全能客服中樞Agent的技術架構是怎么設計出來的？和其他的AI大廠不同，容聯云早期做企業通訊能力，后來延伸到客服平臺，再到今天的AI Agent智慧聯絡平臺，這條路徑本身就說明：他們離“客服”這個場景足夠近。

有關“多Agent”和“單Agent”的選擇，就是基于容聯云對客服業務的了解。采訪中，冉鷗對DoNews表示：“多Agent架構解決的最核心的問題，是多個并發任務同時執行。多個并發任務是在不同的角色之間，每個任務之間可能沒有相關性，由每個不同的大模型分配不同的角色去共同完成。但是在客服行業，客服人員在服務客戶的時候，所做的所有操作，比如說填工單、查知識庫、做小結，其實是一個客戶服務任務過程中的一個個動作，這就是它和多個并發任務的區別，所以對這些動作，我們不能把它放大成為一個任務，然后讓另一個Agent去解決，我們只需要一個Agent在特定場景下調用相應的技能來完成就行了。”

客服還有一個核心的業務訴求是上下文連接，在這樣的特定場景中，當Agent過多的時候，上下文是沒有必然關系的，反而還需要在架構上額外去設置上下文的連接。而在單Agent架構里，天然就是同一個上下文?！熬拖駝偛叛菔镜?，從客戶進線開始的整個過程是同一個上下文，都是由這名客服人員服務這位客戶，聊的都是同一件事情，所以我們不能把它的上下文割裂，然后再拼接在一起?！?/p>

在筆者看來，這種技術架構的優勢就在于確定性?？头鼍爸校攺碗s的業務被關在一個Agent里面，一個大腦統一調度所有技能，減少Agent間分工的環節，反而會降低出錯概率。此外，一味地追求多Agent還可能會出現高延遲和高Token消耗，造成較差的用戶體驗和更高的成本?！澳阍诜湛蛻舻倪^程中往往是需要低延遲的，因為客戶不愿意長時間等待?！比晋t說。

容聯云的AI Agent智慧聯絡平臺在客服場景已經落地并產生實際價值，并且全能客服中樞Agent的技術架構對中小客戶足夠友好。在這場有關Agent的軍備競賽中，容聯云走了一條更務實的路線，這其實給所有沖在AI落地一線的廠商提了個醒：技術并不一定越先進就越好用。

但它面臨的挑戰也同樣清晰：多Agent協作是行業大趨勢，如果客服場景不斷延展，這種架構未來能否撐住越來越復雜的業務呢？這個問題也值得我們思考和觀察。

「創新無邊界」是我們的slogan，我們不局限于對互聯網行業的追蹤與探索，更要向未來、向未知的方向大膽邁進。因此，「打造行業新標桿、解讀商業新動向」是我們秉持的方向之一。