AI Agent - 在業(yè)務(wù)增長中的落地實踐

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在業(yè)務(wù)增長中的落地實踐51Talk資深架構(gòu)師目錄案例簡介智能客服面臨的困境與挑戰(zhàn)智能客服落地過程中的曲折與困難Agent概念簡介智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐成績與展望a2m.msup.com.cn我們的AI客服不僅具備常規(guī)的回答問題功能，更擁有主動與用戶溝通的機制，能夠從用戶語言和業(yè)務(wù)事件中感知用戶行為，調(diào)整溝通策略，同時，它還能與其他人工崗位進(jìn)行協(xié)作，通過人機協(xié)作顯著提升業(yè)務(wù)指標(biāo)。亮點：主動溝通、情感感知、動作感知、人機協(xié)作獨特性：我們的AI智能體客服并不是一個傳統(tǒng)意義上的聊天機器人，而是一個智能助手，能夠主動識別和解決問題。這種創(chuàng)新設(shè)計顯著提高了新用戶的注冊成功率和約課效率，同時減少了人工客服的工作量，為公司節(jié)省了大量成本。通過這項技術(shù)，我們成功地提升了客戶滿意度和忠誠度，為公司的業(yè)務(wù)增長注入了新的動力。a2m.msup.com.cn案例簡介案例背景我們是一家致力于提供優(yōu)質(zhì)的在線教育服務(wù)的公司。隨著海外業(yè)務(wù)的發(fā)展、廣告投放力度的加大，我們的用戶沒有得到一個高質(zhì)量的服務(wù)，伴隨而來的也有一系列挑戰(zhàn)。遇到的問題用戶多，客服和銷售少，服務(wù)不及時人員頻繁換代人才模型與服務(wù)模型不匹配無法24小時工作基礎(chǔ)性勞動占用精力過多高成本a2m.msup.com.cn案例背景

海外客服面臨的困境和挑戰(zhàn)全方面模擬人類在真實場景中的活動，不是簡單的答疑智能客服a2m.msup.com.cn成功要點智能客服落地過程中的曲折與困難51Talk智能客服的核心指標(biāo)：預(yù)約率、出席率傳統(tǒng)聊天助手的核心功能自動回復(fù)

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QABot主動引導(dǎo)

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TaskBot（SOP）槽位識別

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核心數(shù)據(jù)獲取傳統(tǒng)NLP技術(shù)：能很好的處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)非常低效，流程冗長，且不能實時化大模型技術(shù)：將非結(jié)構(gòu)化的文本內(nèi)容結(jié)合RAG形式給到大模型，大模型基于文檔自動組織答案a2m.msup.com.cn在開發(fā)這款A(yù)I只能客服機器人的過程中，我們還經(jīng)歷了許多傳統(tǒng)電商智能客服所沒有的的曲折和挑戰(zhàn)。用戶行為不符合預(yù)期計算能力不足創(chuàng)新和思維跳躍交互模式僵化缺乏主動服務(wù)意識如何人機協(xié)作a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的曲折與困難AI

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是什么？a2m.msup.com.cnAgent概念理解Agent概念理解LLM大語言模型LLM具有明顯的能力邊界，它無法獲取實時數(shù)據(jù)（甚至是過期數(shù)據(jù)），另外，一切的推理全部依賴prompt，但它的篇幅是有限的。a2m.msup.com.cnAgent概念理解AutoGen，MetaGPT，Semantic

Kernela2m.msup.com.cnAI

Agent--query="未來兩天北京天氣如何？"Agent概念理解FunctionCallinga2m.msup.com.cnAgent概念理解CoT&ReAct《ReAct：語言模型中推理和動作的協(xié)同作用》《思維鏈提示引發(fā)了大型語言模型中的推理能力》Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguage

Models論文地址：/pdf?id=_VjQlMeSB_JREACT：SYNERGIZINGREASONINGAND

ACTINGINLANGUAGE

MODELS論文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03629項目頁面：https://react-lm.github.io/ReAct=Reason+Act=推理+動作=LLM+

Toolsa2m.msup.com.cnAgent概念理解ReAct并不是一種工程范式，如何引導(dǎo)大語言模型最大程度的釋放推理能力，不同的框架/產(chǎn)品給出的答案略有不同。ReAct也不是唯一的方法論。a2m.msup.com.cnSemantic

Kernel（Java）/microsoft/semantic-kernel/tree/main/java/extensions/semantickernel-planners/src/main/java/com/microsoft/semantickernel/planner/stepwiseplanSemantic

Kernel（Python）/microsoft/semantic-kernel/tree/main/python/semantic_kernel/planning/stepwise_plannerLangChain：Agent概念理解a2m.msup.com.cnRAG

&向量查詢提問：我最近在51talk學(xué)習(xí)的單詞中，哪個單詞掌握的不好，請幫我組裝一套試卷重點練習(xí)?！薄爸悄芸头涞剡^程中的關(guān)鍵實踐系統(tǒng)架構(gòu)a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐Cloud

IMa2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐用戶行為不符合預(yù)期缺乏主動服務(wù)意識a2m.msup.com.cn2思維跳躍、不可控3交互模式僵化1a2m.msup.com.cn客戶體驗不連貫且難以找到核心信息。智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐工具的使用

Function

Call計算能力不足a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐a2m.msup.com.cn情緒感知/意圖識別（文本、語音語意識別）智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐人機協(xié)作a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐構(gòu)建基于事件驅(qū)動的用戶行為感知器a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐構(gòu)建基于事件驅(qū)動的用戶行為感知器a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐基于事件驅(qū)動的延遲消息感知器a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐基于DAG的流程編排a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐智能觸達(dá)服務(wù)系統(tǒng)a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐智能觸達(dá)服務(wù)系統(tǒng)a2m.msup.com.cn智能客服落地過程中的關(guān)鍵實踐a2m.msup.com.cn案例總結(jié)a2m.msup.com.cn下一步：基于多智能體框架，實現(xiàn)多agent協(xié)作在《斯坦福小鎮(zhèn)》中，生活著25個智能體，它們有各自不同的初始人物設(shè)定，程序開始運行后，每個智能體將按照初始設(shè)定產(chǎn)生不同的生活軌跡，他們彼此見面后會進(jìn)行簡單的交流，在交流中，可能產(chǎn)生突發(fā)的社會行為，比如山姆和湯姆在雜貨店的一段對話中，山姆告訴湯姆他參加了地方選舉，該話題會被擴散，并存于各自的記憶中，如果山姆在小鎮(zhèn)中進(jìn)行演講，知道此事的人們則可能會去參加。?。?！它是一個不記成本的科研項目，運行時小心你的信用卡?。。ithub：/joonspk-research/generative_agents論文：/pdf/2304.03442.pdfa2m.msup.com.cn下一步：基于多智能體框架，協(xié)調(diào)客服、TM、CC、SS等智能體協(xié)同服務(wù)a2m.msup.com.cn謝 謝 觀看a2m.msup.com