基于Openai Agent智能客服系统

基于大语言模型的新一代客户服务解决方案

RAG架构 意图识别 多轮对话 自主智能体

核心工作流程

需求分析

使用5W1H分析法明确用户需求

流程设计

绘制对话流程图，梳理业务要素

数据处理

数据清洗、转换与知识库构建

Prompt撰写

优化提示词提升模型表现

系统搭建

使用Dify/Coze等平台构建系统

系统测评

多维度指标评估系统表现

RAG 架构与应用

1

Indexing

高效存储结构化与非结构化知识

2

Retrieval

从海量知识中精准检索相关信息

3

Generation

结合上下文生成专业自然回答

高级RAG技术

多模态处理 意图分类 图数据库 自优化

电商客服应用流程

用户发起咨询

商品查询、退换货、订单状态等

意图识别与分析

结合上下文理解用户真实需求

执行与反馈

调用API解决问题并回复

用户
智能客服
业务系统

智能客服提示语模板

## Role：专业客服助理

## Background

- 公司名称与业务范围描述

- 客服角色定位与目标

## Profile

- 性格特质: 亲切、专业、反应迅速

- 语言风格: 自然友好，符合品牌调性

## Skills

1. 知识检索能力

2. 意图识别与上下文维护

3. 主动引导对话

4. 问题处理与升级机制

## Workflow

1. 热情欢迎用户

2. 识别用户意图

3. 提供解决方案

4. 主动引导下一步

5. 礼貌结束对话

## Constraints

- 仅回答业务相关问题

- 回复简洁专业

- 不编造信息

- 复杂问题转人工

自适应智能体架构

大模型

理解与生成能力

工具集

API/数据库连接

记忆模块

上下文保持

对话策略

主动引导流程

技术优势

  • 自主感知用户意图并决策
  • 无缝调用业务系统数据与功能
  • 自然语言生成专业回复
  • 复杂问题自动升级人工服务

智能体 = 大模型 + 工具 + 记忆 + 对话策略

  • 大模型作为“智能体”大脑，用于理解问题和生成回答；
  • 工具包括知识库、数据库、API 接口，用于提供结构化答案；
  • 记忆还可以保持上下文、多轮对话状态；
  • 对话策略促使智能体主动引导、符合品牌风格。

轻量技术实现方案

核心文件结构

agent.py

智能体核心逻辑与对话管理

tools.py

API集成与业务功能实现

核心优势

简化架构，只需2个Python文件实现

基于OpenAI智能体框架开发

易于调试和业务集成

不需要DIfy/Coze，基于Openai Agent框架，强大可控

85%

问题解决率

40%

成本降低

3.2s

平均响应时间

92%

用户满意度

5

核心模块

对话式系统包含5个关键组成部分，构建完整智能客服体验

对话流程设计

基于5W1H分析法，梳理业务要素，绘制完整对话流程图

数据处理

从数据收集到知识更新，构建高质量问答知识库

Prompt工程

撰写高质量Prompt，引导大语言模型生成精准回复

系统搭建

基于NLU、对话管理和RAG技术构建智能客服系统

系统测评

多维度评估Chatbot性能，持续优化用户体验

平台集成

无缝对接微信、钉钉等主流平台，扩大服务覆盖

运营反馈

通过数据分析不断优化对话策略和服务质量

对话式系统-智能客服

基于模型发布文档展示 | Published on 2025-06-29