作为AI Agent元年的2025年已经过半，客服领域的智能化落地成效如何？毕马威最新发布的《KPMG 2025年第一季度AI动态调研》显示：企业正加速从AI实验阶段迈向试点阶段，比例从37%跃升至65%。

然而，真正在生产环境中规模化部署AI Agent的企业比例，仍停滞在11%左右。尽管众多企业对AI Agent寄予厚望，但在推动其从“实验室”走向“生产线”的关键一步上，普遍面临挑战。

一、高墙何在？AI Agent落地难的深度剖析

虽然Gartner预测，到2028年，33%的企业软件将具备Agent能力，但目前的实际情况是，许多满怀期望的试点项目最终未能上线。这道难以逾越的鸿沟究竟是如何形成的？

1.“幻觉”与100%准确性的鸿沟

企业对客服准确性的要求近乎苛刻，大部分场景要求100%正确。当前大语言模型的“幻觉”问题（即模型生成不准确或虚构的信息），是其固有短板 。

2.数据孤岛，流程断裂

许多PoC（概念验证）在封闭环境中表现完美，能精准回答预设问题。一旦置于真实场景，如问出“我的退款处理到哪一步了？”这类需要跨系统查询数据的问题时，AI便难以回应。

3.权责不明，责任真空

当AI Agent因提供错误优惠导致客户投诉，追责时往往陷入部门推诿：IT归咎数据，业务指责AI理解，运营又难以承担全责……AI Agent因此成为各部门的“责任真空地带”。

4.一线抵触，变革阻力

新Agent上线常遭遇一线坐席搁置不用。在他们看来，这不过是又一个未经充分培训、未考虑实际工作流的累赘工具，而非得力助手，无法真正在业务中使用。

二、破局之道：业务拆解 + AI工程化

在业务侧，将复杂的客户服务诉求，精准拆解为AI可以理解和执行的任务流；在技术侧，为AI Agent构建一个稳定、可靠且可被有效监控的运行环境。这样既能确保AI严格遵循业务内容，从而破解“孤岛试点”与“幻觉”的难题，又能为每一次交互提供可追溯的记录，进而化解“责任真空”和“一线抵触”的困境。

1. 业务流程深度拆解：AI的“岗位说明书”

AI无法像人类一样理解模糊指令。成功的关键在于，由业务专家主导，将客户诉求精确拆解为一系列“AI任务+执行动作”组成的任务流（Flow）。

应用案例：退货退款查询Agent

业务痛点：人工坐席需在多个后台系统间手动切换查询，响应耗时较长，客户等待体验不佳流程解构与再造：AI识别意图&提取订单 → 自动调用退货API → 写回ERP&发送到账提醒。

理解意图→ 提取动作：从客户问询中自动提取“订单号”等关键信息。

校验状态→ 查询动作：自动调用订单和退货系统的API，核实退款进度。

同步信息→ 发送动作：将查询结果写回CRM，向客户发送实时进度通知。

参考实践：英国支付服务提供商Epos Now通过精准拆解场景搭建的AI Agent，实现了显著的业务提升，65%的相关问询由AI独立闭环处理，每月节省超过6万个工时。

2. AI工程化：构建稳定可控的运行体系

知识清洗与治理： 对知识库去重、去旧、分层打标，确保90%+回答命中最新的有效知识，可以极大降低AI“幻觉”率。

工具封装稳定运行： 将API调用、数据库查询等外部操作，封装成标准化的、即插即用的“工具插件”。同时，在插件内布置容错机制。

可观测性与智能治理：建立可视化的监控看板，实时追踪AI Agent的运行核心指标。

当指标低于预设阈值时，系统可自动将服务降级至人工处理，形成完整的服务质量闭环。

三、合力亿捷MPaaS平台：化繁为简，加速Agent价值落地

要实现业务解构与AI工程化的高效协同，需要一个兼具行业洞察与技术实力的合作伙伴。合力亿捷MPaaS平台正是为此而生。

1.融合业务洞察的流程设计

依托20多年服务数千家头部企业的客户联络经验，合力亿捷AI团队协同企业共创《Agent说明书》，将实际服务场景拆解为可执行、可优化的任务流程（Flow）。

2.专为客服场景设计的工程化平台

可视化流程编排： 提供拖拽式界面，直观地设计和调整AI客服的工作流程，极大降低了技术门槛，加速了从IDEA到实现的过程。

智能知识中枢： 自动化处理融合RAG技术，解决企业知识库搭建慢、维护难的问题，为Agent提供坚实可靠的“智慧大脑”。

开箱即用的工程能力： 内置了强大的插件封装、知识管理、可观测性及智能治理等工具集，一站式解决Agent落地技术挑战。

3.全生命周期服务方案

合力亿捷提供的不仅是技术平台，还有覆盖“业务梳理—平台搭建—流程设计—模型优化—运维迭代”的完整服务方案。帮助企业快速上线，更能持续迭代优化，真正将Agent从辅助工具转化为核心战力。

AI Agent的价值绝不仅是工具

真正成功的AI Agent不只是降低成本的工具，而是具备“自主执行+持续学习”能力的数字员工。它能释放企业人力资源，让团队聚焦更具价值的任务。以我们的一个客户为例，当Agent稳定处理70%以上的重复性问题后，坐席可专注处理投诉挽回、客户关怀等高价值服务，进而提升NPS、CSAT与客户忠诚度。

在这一过程中，AI Agent成为推动客户满意与业务增长的关键引擎，其部署已不再是技术选型问题，而是关乎企业核心竞争力的战略决策。

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