✅ 不仅能更快地回答客户问题,还能越用越聪明,回答得越来越准,在部分场景上可以完全取代人工。
✅ 这样既能保证服务质量,又能帮助 AI 不断进步。
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其具体实施路径包含以下两个关键步骤:
二、工作流架构抽离与设计
1. 主流程:串联完整服务链路,判断会话基本面并路由至相应 Agent;
2. Agent 节点:承接独立职能,如寒暄&收尾、问题澄清、场景路由、判断解决方案、协商&执行方案等;
3. 配置节点:知识库配置、判断条件配置、LLM 模型参数配置等;
4. 代码节点:IM通信、特征解析、实验参数获取等。
不得不说相关介绍写的非常详细,个人开发者也能从中学到很多工作流搭建经验。
1. 零配置自学习:开箱即用,无需复杂配置,具备自主学习优化能力;
3. 深度决策调度:通过多维度分析推理,支持复杂场景处理,实现多 Agent 智能协作;
5. 智能对话引导:支持多轮自然交互,主动追踪需求变化,提供深度解决方案。
基于扣子搭建的电商智能体👆
无论技术如何进步,服务的本质始终是解决用户的实际问题。在这个前提下,扣子平台的 Agent 实践为我们提供了一个很好的参考样本。