大家好，我是阿飞哥。在两年前的2024年，我借助字节跳动的扣子智能体搭了个智能客服。智能体本意是为了减轻我实习按摩店的咨询压力。是我实习的这家按摩店没有这么强的咨询需求，于是我就将那个客服智能体绑到了我的订阅号上。让大家来见识一下，效果还不错，大家给我的反馈都说，在2024年的12月份，我也想把这么好的技术安利给天坦客服团队。天坦客服团队当时对这个技术也抱怀疑态度。天坦团队就说能不能通过一个网页来访问，而不是只能通过豆包或者你的公众号。当时因为 AI Agent 技术不是很成熟，再加上我又不可能为了一个演示就买一台服务器搭这么一个系统给天坦团队看吧。于是这个合作就黄了。虽然合作黄了，但也拿到了天坦客服同学给我提供的天坦读屏的 客服知识库。很快啊，我就搭了个天坦客服智能体，绑到了我的公众号上。大家也是很热情的过来试用，发现了一堆问题。之后我也忘了这个天坦客服智能体是怎么被叫停的，反正就是我实习结束之后就没怎么管它了。后面因为字节跳动对扣子也进行了改革，我也嫌扣子的资源包太贵了。后面就不了了之了。等之后我有了自己的产品，飞言 TTS。我呢想复活这个项目，但是现在的扣子智能体，搞到连我都不会用了。我想着能不能用低成本的方式搭一个 AI 客服呢？不用每次都得用字节跳动的模型，也不用什么客服都要绑到我的公众号上，这样子太麻烦了。于是呢这几天闲着没事干，刚好现在 AI Agent 技术也成熟了，于是让 Timmy 给我做了几个 demo 果然还真成了。不想听我啰嗦的同学可以直接点击下方链接进行嗯畅玩。客服的知识库大家可以随意修改，不用担心会玩坏。

比较较真的同学就会问了，你这个客服智能体不就是强行的将这些价目表什么的塞进系统提示词给 Deepseek 吗？这有什么好骄傲的？那如果是这样子的话，那我也不用在这里分享了。将知识库强行塞进提示词虽然好，但是有一个困难，那就是修改里面的类目非常的麻烦。就拿我们飞言 TTS 来说，假如说我们新增一个模型或新增一个使用方式，你不可能每次都去改系统提示词吧？虽然说你 你有耐心可以改，那 API 账单会非常的恐怖。我不想用扣子智能体搭智能体，也是这个原因。除了访问方式比较麻烦之外，更新知识库也很麻烦。而现在我们是怎么做的呢？我们用的是函数调用。说人话就是我们告诉 Deepseek 你是一名客服，你要怎么回复用户。更详细的信息我们就不在系统提示词当中告诉他，让他自己去 查资料。步骤是这样子的，用户提问，你们按摩店有什么项目啊？你们按摩店的地址在哪里啊？Deepseek 拿到系统提示词加用户的回答之后，发现哦，这个我 Deepseek 的脑子里面没有这个答案。而且系统提示词里面说了，遇到这个问题需要去翻资料来回答用户。于是 Deepseek 就会老老实实的去。主动的去翻资料，找康明盲人养生馆的地址在哪里？电话号码是多少？它就会严格的按照知识库给出的内容回答用户。不用担心，他会一本正经的胡说八道。说到胡说八道。前几个版本，我通过系统提示词搓出来的智能客服，问它提示词里面没有的内容的时候，它就开始瞎编了。而通过知识库的方式让 Deepseek 找答案来回答的话，它就不会胡说八道了。原理呢还是在系统提示词里面强行写死一套规则，无论用户问什么，你都要先去数据库翻一圈，看看有没有这一条资料或话术。如果有就回答，如果没有，你就告诉用户，我不知道。经过我今天下午的几次测试，无论我们把话题扯到哪里，或问什么离谱的话题，AI 智能客服始终 都能接住用户的玩梗、离谱问题。一旦涉及到正经问题，知识库里没有的内容，它真的就说不了。像现在的 AI 大模型啥都能做，能写代码、写文章。但一旦让它当客服，面临的最大的一个问题就是它不知道怎么说，不知道。而我们做的智能客服智能体，就是要让 AI 知道什么时候说不知道，什么时候说知道。虽然回答的速度可能会变慢，但客服场景 咨询场景要的就是可靠，而不是一个会胡说八道的。 AI好了，今天就是本次的分享内容了。如果大家感兴趣的话，不妨亲自去玩一下呢。