从基于意图的机器人转向主动式AI代理

# Zendesk 使用 OpenAI 构建专注于解决方案的自适应服务代理 来源：https://openai.com/index/zendesk/ 十多年来，Zendesk 一直帮助企业提供卓越的客户体验。其平台每年支持超过 46 亿次解决方案。 2023 年初，Zendesk 开始与 OpenAI 密切合作，探索 AI 如何能重塑服务和产品开发。如今，Zendesk 正在试点一个新类别的 AI 代理（https://www.zendesk.com/newsroom/articles/relate-2025-resolution-platform/），由 OpenAI 模型提供支持，这些代理不仅能管理整个对话，还能自主规划和执行响应： - 将设置时间从**数天缩短到数分钟** - 将自动化率提升至**80%** - 为团队提供**完全控制权**来管理 AI 的行为方式 即使是最复杂的服务平台在传统自动化方面也面临限制。标准模型依赖于意图分类：预测意图、触发预定义的对话或工作流，并希望客户遵循脚本。 这种设置适用于结构化交互，但在处理细微差别、后续问题或边界情况时会迅速失效。 "旧时代的模式是消息进、响应出，"Zendesk 首席技术官 Adrian McDermott 表示。"真实的客户会改变主意、提出澄清问题，并期望 AI 能自然地跟进。在服务领域，唯一重要的结果是解决方案，到目前为止，机器人在实现这一目标的能力上一直有所不足。" Zendesk 开始与 OpenAI 合作，采用生成式方法，使用检索增强生成 (RAG) 技术处理基础常见问题交互。如今，他们的重点已转向生成式推理，使 AI 代理能够独立规划和执行任务。 Zendesk 的新一代代理 AI 是为服务专门打造的。由 GPT-4o 等 OpenAI 模型提供支持，这些代理不仅回答问题——还能引导对话、推理上下文并推动问题解决。 该平台利用多代理架构，包括以下专门代理： - **任务识别代理**：不依赖于手动培训，该 AI 代理能进行真实对话以理解用户需求，提出澄清问题并消除类似问题的歧义。 - **对话 RAG 代理**：扩展传统 RAG，使其基于多轮对话。例如，当用户询问支付选项时，代理可以跟进提问用户所在位置，然后检索区域特定的政策。 - **程序编译代理**：平衡代理灵活性与控制，Zendesk 的程序合规代理将自然语言的业务规则转换为结构化流程，确保 AI 理解并直观展现如何执行公司程序。 - **程序执行代理**：通过调用 API、触发工作流和更新系统来执行操作，所有操作都在业务定义的逻辑范围内。 通过结合 RAG 和推理，Zendesk 的 AI 代理现在可以进行多步骤对话、提出后续问题，并根据用户输入调整响应。这使平台能够自主解决复杂问题，而无需依赖严格的对话流。 "我们赋予了机器人更多能力来引导对话，同时在 Zendesk 的质量和准确性防护栏内运营，"McDermott 说。"该过程从深入理解客户问题开始，并重点关注推动解决方案。" Zendesk AI 代理开发中最大的转变之一是他们演进为混合开发模式，使代理能在单个对话中无缝切换对话流和生成式程序。 使用新的 AI 代理构建器，企业可以用自然语言定义程序。AI 代理随后使用自适应推理规划行动过程，并在上线前呈现其拟议步骤的预览。 AI 推理控制提供实时可见性，显示 AI 代理的思考过程，确保团队可以通过审查代理的思维链 (CoT) 来审计每个对话，了解决策如何做出。 这一转变将设置时间从**数天缩短到数分钟**，使生成式自动化对更广泛的 Zendesk 客户群可用。 > "我们已消除了 AI 采用的最大障碍。客户现在可以开箱即用这些新代理 AI。" Zendesk 首席技术官 Adrian McDermott 在幕后，Zendesk 运行了一个严格的内部基准测试计划来选择和部署最佳模型，并为每个用例调优提示。团队考虑延迟、成本和质量，测试新模型如 OpenAI 的 o3-mini，应用范围从 RAG 到后台推理任务。 这个过程使 Zendesk 能在 24 小时内评估、测试和部署新模型。 Zendesk 在部署前后跟踪性能，使用离线评估和实时指标，如解决率、编辑率和延迟。每个模型决策都被记录和可审计，确保系统演进的透明性和可靠性。 今年，Zendesk 计划更进一步：推出**自助基准测试平台**，使任何 Zendesk 工程团队都能测试和部署模型，而无需机器学习专家的动手支持。 Zendesk 目前正与早期采用者客户进行新代理 AI 平台的试点。该平台旨在与现有设置轻松集成，加快客户达到**80% 自动化**的路径，无需从头开始重建。 虽然更广泛的指标将在 2025 年下半年发布，但早期反馈强劲：设置更快、响应更准确、跨所有渠道的用户旅程更顺畅。 ## 继续阅读