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如何打造客服智能体？工行、中国移动、阿里等6家企业实践案例

沙丘社区

2025-09-10

导读：工商银行、中国移动、Amazon、阿里巴巴、I.T、甘肃ETC等6家企业客服智能体实践

作者｜沙丘智库研究团队

来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）

智能体（AI Agent）是指具有自主性或半自主性的智能实体，能够利用人工智能技术在数字或物理环境中感知、决策、采取行动并实现目标。智能体与传统AI解决方案核心区别在于，智能体的设计和行动是以实现特定目标为导向的，而不是遵循预先定义的规则完成单一或具体任务。通过感知环境并与之互动，智能体表现出一定程序的适应性和学习能力。

很多企业将智能客服场景作为引入智能体的起点，一方面，过去的AI模型局限于文本生成或总结交互，智能体有望改变服务交互的方式，使AI系统能够自主完成任务，实现交互的自动化，从根本上重塑服务团队与客户的关系；另一方面，客服领域具有较好的IT基础、案例库和知识库。Gartner预测，到2029年，Agentic AI系统将自主解决80%的常见客户服务问题，无需人工干预；

沙丘智库认为，客服场景下，智能体需要保证面向任务的极致灵活性，在面对用户的各种各样问题时做到“问不倒”。客服智能体需要在任务发起时理解任务并进行合理规划、在任务执行时根据任务状态进行灵活切换。

沙丘智库长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最全面的落地情况。沙丘智库通过研究中国工商银行、I.T、阿里巴巴、Amazon、中国移动、甘肃ETC等6家企业的客服智能体实践，旨在为企业提供参考。

▎案例1：工商银行远程银行智能客服智能体

工商银行从2022年开始持续应用大模型赋能智能客服，调整对客服务模式。除了面向人工坐席提供AI辅助外，工商银行探索远程银行智能客服智能体，采用“一主多从”模式整合多类智能服务，实现客户维度的“一客一策”触达，减少重复获客，提升触达转化质效，减少重复打扰，提高转化率。

完整内容：中国工商银行智能体建设实践

▎案例2：I.T售前售后复杂问题处理客服Agent建设项目

I.T作为亚洲领先的时尚零售巨头，旗下品牌众多，售前咨询量大，传统客服机器人交互呆板、意图理解能力弱，复杂售后场景服务耗时长，用户体验打折。为提升服务效率与体验，I.T与网易云商合作，基于网易云商过往的实施经验，采用大小模型融合的智能客服解决方案——70%的常见问题、简单业务办理交给传统NLP机器人，30%的复杂咨询交给客服Agent，创造全新的体验价值。

案例选自：沙丘智库《2025年“大模型+智能客服”最佳实践报告》

▎案例3：阿里巴巴基于Multi-Agent的智能导购助手

为了帮助商家全天候、自动化地满足顾客的购物需求，阿里巴巴基于商品内容构建一个智能商品导购助手，以 Multi-Agent 架构为核心，通过 Router Agent 对用户问题进行精准的意图分析，并将其分配至对应的商品导购 Agent，如手机导购、冰箱导购与电视导购等。这些 Agent 主动向顾客收集商品参数信息，在收集完详细信息后，利用百炼的知识检索增强功能或已有数据库进行商品搜索，为顾客推荐最合适的产品。

案例选自：沙丘智库《2025年AI Agent应用最佳实践报告》

▎案例4：亚马逊电商客服流程自动化系统MARCO

Amazon电商平台上有上千万商家，庞大的卖家体系存在对客服的大量需求，客服在解决卖家问题时通常需要多次查询内部SOP找到解决方案，并调用内部工具解决问题，例如改变运输途径、改变价格定位等，过程复杂且需要依赖大量人力。

Amazon开发了多Agent实时对话编排框架MARCO，并基于此打造了电商客服流程自动化系统。MARCO内部采取层次式多智能体架构，并采用多种护栏机制保证Agent调用和LLM输出的准确性，包括输出格式错误检测、幻觉生成的函数调用检测、幻觉生成的函数参数检测、参数值类型匹配检测等；同时，采用模型反思机制，通过反思prompt，使Agent有效纠正护栏检测到的错误。

案例选自：沙丘智库《2025年AI Agent应用最佳实践报告》

▎案例5：中国移动服务智多星——即问即办、一站式服务闭环

基于中国移动“AI+”战略思路及大模型技术蓬勃发展趋势，中国移动5G新通话计划探索“人与模型通话”的新范式。中移互联网携手蚂蚁数科推出“服务智多星”方案，以“通话”为核心触点，构建“无APP、无注册、拨号即通”的极简接入模式，实现通话场景与AI大模型/智能体的实时连接，为中国移动开辟“码号即AI入口”的新增长曲线，助力智慧通信转型。

“服务智多星”方案运用蚂蚁数科AI智能体能力，整合意图识别、行为决策、安全防御、LUI（语言交互界面）等核心技术，并汇聚中国移动领先的5G新通话能力，贯通生态服务网络、通话与音视频通道，结合多方多项能力联合打造。