双十一期间，各大电商平台订单量暴增，快递物流服务需求激增。快递100目前日均查询量达4亿次，在快递100公众号中，每天有数千名用户通过公众号进行提问和查询，在对接基于腾讯元器平台打造的智能体后，在公众号上实现了从小助手到智能专家的智能跃迁。为用户提供了更加便捷、高效的快递服务体验，成为了双十一期间的快递物流新选择！

双十一“扫货”后，想看快递到哪了？

现在快递行业也用上大模型了！

一站式解决你的所有快递问题

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从小助手到智能专家

快递100的变身跃迁

由腾讯混元联合快递100打造的智能体，已经在快递100公众号、腾讯元宝APP上线，今年双十一，可为用户提供快递查询、违禁品判别、智能比价、时效对比等服务，让快递的收发更高效。

快递100目前日均查询量达4亿次，在快递100公众号中，每天更是有数千名用户通过公众号进行提问和查询，在对接基于腾讯混元打造的智能体后，实现了从小助手到智能专家的智能跃迁。

在没有接入智能体前，作为聚焦快递服务场景的公众号，快递100常会遇到几大问题：

01# 多轮对话不具备上下文联想、推理能力

当用户询问快递问题时，需要在几轮对话中不断补充信息。然而由于公众号没有引入有效的长期和短期记忆机制，可能会忘记之前聊过的内容，甚至有时还会混淆用户的问题。

02# 用户无法用自然语言进行查询

当用户想要获取特定信息时，他们往往希望能够通过语音或者自然语言来进行查询，但在此之前，不止是快递100公众号，所有公众号都不支持这类便捷的查询方式。

03# 信息展示不够直观

即便用户能够提出具体的疑问，比如想知道包裹是从哪个地方发出的，但在没有AI智能体的情况下，公众号只能机械地提供标准格式的物流详情，而不能有针对性地提炼出用户关心的关键信息。

大模型的出现，为解决上述问题提供了可能性。2024年，在腾讯推出元器智能体平台后，双方一拍即合，共同推动场景创新。

快递100智能体在腾讯智能体开发平台“腾讯元器”上实现了零代码构建，并借助元器的强大分发能力，迅速部署到了腾讯混元大模型的C端应用元宝APP以及快递100自身的公众号上。这种零代码的开发模式不仅大幅降低了开发成本，还极大地加速了部署的速度。

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所说即所得

贴身的“快递百事通”

现在，用户可以通过自然语言交互，轻松实现一句话查询快递状态、询问快递费用、获取智能的时效与价格对比，以及查询特定物品是否可以邮寄。这些功能为用户带来了极大的便利。自从2024年8月1日快递100公众号正式上线智能体以来，已累计活跃用户数达到近10万人，总共产生了二十万次对话。快递100智能体有以下几大应用场景：

01# 查快递：物流轨迹查询，所说即所得

在“双十一”这样物流需求激增的时期，快递100成为用户查询包裹状态的最佳伙伴。

以前，快递100公众号只能识别用户输入的特定的规则单号，一旦单号和文字或者其他指令一同输出，公众号便无法准确识别。现在用户通过快递100的公众号，无论是单纯的单号，还是单号与用户的查询指令或语音结合一起输入，智能体都可迅速识别并调取相关信息，无需反复确认与补充。比如，当用户想要知道某个包裹的状态时，只需要在公众号中输入“我的包裹现在在哪里？”智能体会立即做出响应，告知最新的物流信息。

02# 查违禁：贴身的快递百事通

双十一期间，是快递最受关注的时候。无论商家还是个人，都有大量的快递需要寄递，而面对复杂的快递规则，特别是在寄送特殊物品时，用户往往感到困惑。快递100能提供专业的违禁品判别&快递知识问询，成为您的贴身的“快递百事通”。

用户在寄送快递时，有相关问题，即使在公众号输入，公众号只会回复规定答案，或者转接人工服务，而现如今，对于不清楚是否可以邮寄的物品，快递100公众号可以用自然语言询问，“我可以邮寄锂电池吗？”智能体会马上给出答案，并附带相关的邮寄规定。

03# 运费预估比价：寄件时效、价格预估一目了然

如果用户需要寄快递，在选择快递公司时，往往需要考虑价格、时效、服务等多个因素。快递100智能体能够为用户提供全面的比价与比时效服务。用户只需输入寄送信息，智能体即可迅速生成多个寄送方案，并详细展示各方案的价格、时效等信息，帮助用户做出最优选择。

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相伴行业14年

快递100大模型的应用优势

源于解决ERP客户物流追踪的痛点，快递100 由金蝶成功孵化。自2010年诞生以来，快递100 经历从PC到移动互联网到如今大模型的多个技术变迁，累计服务C端用户2.7亿，P端快递员和网点经营者130万，B端商家企业250万，业务场景从查快递延伸到寄快递和管快递。

对于大模型而言，数据和语料的重要性毋庸置疑。快递100强大的用户基数所带来的数据沉淀及14年积累的业务能力是潜在的护城河。第二点优势则在于，快递100是中国最大的快递物流信息云服务商，已经集成聚合了2100家快递物流公司，构建快递物流信息基础设施。

一般而言，开发一个智能体通常需要经历三个步骤，可以简单地概括为：角色设定—业务基础能力+技能集成—输出。

业务基础能力相对容易理解，而所谓的“技能”在智能体的语境中，则是指结合大模型的上下文阅读和意图理解能力，来判断何时以及如何调用相应的API接口。要实现这一切，除了依靠大模型自身的能力外，还需要一个至关重要的组成部分——领域知识库。单一的快递公司只能提供其自身平台的信息，而快递100智能体则聚合了2100家快递物流公司的信息，这使得它的领域知识库语料丰富，能够天然地为客户提供比价、比时效等服务。

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责任编辑：kj005