Agent 让客户服务领域变天了吗？
Agent 让客户服务领域变天了吗？
答案是肯定的。
我们先来看一家海外提供客户服务业务的企业：Parahelp。
Perplexity、Replit、HeyGen、Framer、11 Labs、Photoroom——这是 Parahelp 的一部分客户名单，他们都是高速发展中的顶尖 AI 原生公司。
截至目前，Parahelp 融资总额已经超过 2100 万美元。更让人震惊的是，他们的客户流失率为 0。
我们从公开渠道了解到，Parahelp 的业务正是基于 AI Agent 为企业提供端到端的客户服务解决方案。当市面上大多数 AI 客服系统还停留在「回答客户的问题」时，Parahelp 的 AI agent 会实际采取行动来「解决客户的问题」，比如在收到客户的退款请求后判断是否符合退款条件，直接处理退款操作。
无独有偶，中国也有一家 AI 公司网易智企，他们旗下云商业务的客服 Agent、销售 Agent 等产品也正被多个行业的头部公司抢着用，诸如：王府井集团、孩子王、酷家乐、江南布衣、深圳通、中国人寿（海外）、北京一卡通、澳门航空、I.T 集团、中旅冰雪等。
客服 Agent 与上一代 AI 客服的代际差异
网易智企副总经理，云商业务负责人肖钰妍分析了这一现象背后的原因，在她看来，以大模型为基座的客服 Agent，与上一代基于规则和 NLP 技术的客服机器人，最核心的代际差异主要体现在三个层面：解决问题的宽度、用户体验的温度以及业务范围的广度。
首先是解决问题的宽度：在过去，受 AI 技术所限，个性化问题的编排成本极高，机器人解决率达到 75% 以后，如果需要继续提升，经常会以牺牲用户体验为代价，为此经常被诟病为「人工智障」。而大模型的出现，将这个上限轻松向上推了 10 到 15 个百分点，且是在不牺牲用户体验的前提下实现的。
其次是用户体验的温度：和客服机器人打过交道的用户都有一个很大的感受，智能客服仿佛一个智障客服，回答死板生硬，兜来兜去绕圈子，车轱辘话来回说，但就是解决不了实际问题。而现在，拥有更强的意图识别和理解能力的客服 Agent，可以秒懂用户需求，快速给出回复，还可以通过赋予它各种「人设」，使其回答风格与企业品牌调性保持一致。这种体验上的飞跃虽然难以量化为数据，但可以极大增强用户对品牌的好感。
第三块是业务范围的广度：狭义的客服业务主要局限在售前的商品咨询和售后的退款、物流、客诉等处理，但客服 Agent 能做的事情大大突破了这个边界。「从客服这个狭义范畴拓展到了服务这个大范畴，比如为消费者提供不同场合的服装搭配建议，为用户提供营养健康方面的个性化关怀服务等。」肖钰妍总结说，客服 Agent 是一个全新的物种，一个真正意义上可以动手干活的「AI 员工」，是客服领域正在发生的一场革命。
价值：从降本增效到提升体验、创造收入
在很长的时间内，客服部门一直是企业的一个成本中心，过去的 AI 客服帮企业实现了降本增效，如今，网易智企的客服 Agent 已经同时肩负起 AI 客服+AI 销售的双重角色，不仅可以实现降本增效，还能提升客户体验、创造收入，带来了更多的可能性。
因为客服人力受限，一家成立于 2021 年的宠物用品超市无法有效承接来自即时零售渠道的夜间流量，消费者咨询的问题无人响应，转头就去别家买了。在部署了网易智企的 Agent 之后，该企业成功接住了 70% 的售前咨询，在不增加任何人力的情况下，大幅提升了夜间订单量。
这是一个从 0 到 1 的落地案例，既解决了服务层面的问题，又带来了营收的增长，可谓一箭双雕。
而孩子王的实践则是从 1 到 N 的飞跃。此前，他们的智能化服务在行业内已经是领头羊水平，2025 年，孩子王携手网易智企重构「黑金会员权益、礼品卡使用、生日券延期、赠品更换、订单拦截、退运费规则」等 20 多个咨询场景，通过客服 Agent 实现了更精细化的客户运营，实现客户体验的跃迁。
目前，他们正与网易智企推进人机协同、服务预测等更多深度合作项目，例如通过坐席辅助提升响应效率，或主动预判用户问题，让服务更贴心、更前置。比如一位妈妈分别在 9 周前、6 周前、3 周前下单了 L 号纸尿裤，客服 Agent 通过分析这个购买历史，能够大概计算出用户的纸尿裤消费周期，主动推荐该纸尿裤的促销活动信息。当该用户进线时，客服 Agent 也会提前预判用户对纸尿裤发货进度的焦虑，把催发货相关的问题放在「猜你想问」中，将服务体验推向新的高度。
三个关键成功因素：场景、组织、IT 基建
这些成功部署和落地 Agent，最终拿到业务结果的企业，他们破解了哪些关键挑战？
SaaStr 创始人 Jason Lemkin 引用的数据显示，46% 的组织将与现有系统的集成列为部署 AI Agent 的主要挑战。肖钰妍对此表示高度认可，以一个导购场景的 Agent 落地为例，它需要打通六七个系统，如果企业的 IT 建设程度低、数据治理情况差，这件事就会变得很困难。
从网易智企的落地经验来看，除了 IT 基础建设之外，场景的选择和组织的变革对于整个 Agent 项目的成功也至关重要。
网易智企观察到，企业在场景选择上最大的挑战是「算不清 ROI」，无法说服组织，导致最终立项失败。另外，传统企业尤其是大型企业，会有组织惯性的负担，难以跟上 AI 技术的快速发展，也是一大拦路虎。
Agent 项目的落地需要既懂业务又懂 AI 技术的复合型人才，还会动到原先的流程，「我们做了这么多项目，最大的感受是，这件事只有成为一把手工程，并且精心选择一个小而明确的场景进行价值验证然后再扩展，才能够在最大程度上保障项目的成功。」肖钰妍解释道。
网易智企旗下云商业务，2016 年从智能客服业务起家，已经在服务营销一体化领域深耕 10 年。在这 10 年中，服务了海量客户，把对各行各业客户业务流程和逻辑的理解内化为了「产品能力」和「实施交付能力」，助力企业更高效地部署客服 Agent、销售 Agent、知识应用 Agent。在技术层面，得益于领先的文档解析方案、高精度的召回排序算法、成熟的 RAG（检索增强生成）技术，网易智企 Agent 的召回效率、准确率和回答速度、准确率均在业界遥遥领先。
这或许也从侧面印证了为什么这么多企业选择与网易智企合作，因为网易智企的 Agent 不仅能用，而且还好用。
未来三年，Agent 五大趋势预测
站在 2026 年的开年，肖钰妍认为，未来三年，Agent 在服务营销领域的演进将不再是线性发展，而是一场从底层技术、数据来源、上层应用到组织形态的立体式变革。她给出了五大趋势预测：
趋势一：技术演进——从 Workflow 到 Agentic AI。Claude Code、OpenClaw 的爆火，让我们看到了 Agent 落地方式和拥抱开源的更多可能性。未来，部署一个 Agent，可能不再需要复杂的流程设计，而是通过自然语言直接告诉 AI 该做什么、怎么做，Agent 的容错性和灵活性将大大增强。与此同时，当一个 Agent 开始拥有独特的人设和长期记忆，带给客户全新的体验时，将倒逼企业重新审视 Agent 的落地要求。
趋势二：数据来源——纯线上到线上+线下。随着 DingTalk、Plaud、GetSeed 录音卡等 AI 硬件产品的普及，过去很难捕捉的线下数据（例如线下会议）都可以轻松获取，销售场景类的 AI 应用或 AI 辅助产品，其能力将再上一个新的台阶。
趋势三：落地应用——对营销场景的影响更大。过去，企业做营销主要依赖 CRM 或者 CDP 中的身份、交易与互动信息，这些信息是相对生硬和单一的。未来，随着技术水位线的升高，Agent 会带着更贴合品牌调性的人设，具备更多长期记忆，还能够主动带着人去做事情，将给营销场景带来更大的范式变革。
趋势四：人机协同——知识库会成为企业员工的第二大脑。人脑可以记住的信息是有限的，未来，几乎所有职能都会外挂一个「第二大脑」，里面存储着海量的知识。现阶段是人碰到问题了去问这个「第二大脑」，人找知识，未来，知识会主动找人，告诉你在某个时刻应该去做什么事情，甚至自动帮你把活儿干了。
趋势五：组织进化——从管理员工到指挥 Agent 军团。未来，硅基个体将从设备工具升级为协作伙伴，硅碳共生将成为组织的常态。人人都是 AI 的主管，一个人将有 N 个 AI 员工，人类更多的是做决策、评判类的工作，双方共同协作，为组织创造更大的价值。
面对技术变革、应用变革、组织变革的多重挑战，肖钰妍表示「网易智企将持续提供可靠的 AI 技术和产品，深耕应用场景，陪伴企业一起应对变革，在 AI 浪潮中拿到更多业务结果。」正如 Sierra 创始人所言，在 AI 容易产生幻觉的时代，「谁在为结果背书」比「技术多牛」更重要。
AI 这个赛道的高歌猛进才刚刚开始，但对于企业服务这门生意而言，创造客户价值，是获得企业级客户信任的唯一敲门砖。
「你养龙虾了吗？」成为 AI 圈的新问候语。3 月 12 日，网易智企将在杭州组织一场「龙虾总动员」活动，全方位公开网易的「养龙虾心得和成果」，具体议程见下方海报。
来源：互联网
