前言

智能客服想必大家并不陌生吧，一个可以007且全年无休的任劳任怨的牛马！

你也不曾想过自己有一天也能手搓、调教一个AI智能客服！

对于非技术人员，想要搭建一个AI智能客服，想都不敢想；那你们接着往下文看，不仅敢想，而且还想动手，等着老板给你升职加薪吧。

首先，本文会从以下几个方面进行介绍如何手搓AI智能客服

● 介绍coze（使用里面的DeepSeek模型）；

● AI智能客服工作流搭建过程；

● 如何应用落地（技术可行性分析）；

1. 介绍coze

coze（中文名称：扣子）是一个 AI 应用开发平台，字节跳动旗下的AI产品。coze提供了友好的可视化设计和编排工具，无论你是否具备编程能力，都可以通过低代码方式拖拖拽拽，然后基于自己业务或者需求快速搭建出基于大模型的各类AI项目；

同时支持将AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。

本文介绍的智能客服是采用智能体搭建的，AI大模型采用的是内置DeepSeek模型；

关于coze详细内容在这里不过多介绍，大家可以去官网查看；国内版https://www.coze.cn；国外版https://www.coze.com

两者在大模型是有差异的：国内版主要使用大厂自研的大模型（豆包、deepseek、KIMI等），国外版主要是GPT-4等大模型；

2. AI智能客服搭建过程

搭建过程大概分为四步骤：创建售前问答库、创建智能库、创建智能体、调试智能体；

2.1 创建售前问答库

首先，通过deepseek.com生成一份SaaS软件售前问答30条，表格展示，表头包含问题、答案、关键词，然后复制到excel上备用；

其次，进入coze后台中工作空间点击+资源后，我们会发现添加资源库支持多种格式，这里上传准备好的售后问答excel即可。

然后傻瓜式下一步下一步就搞定了，下图就是上传成功后的excel中数据；

2.2 创建智能体

（AI智能客服工作流）

在创建智能体后，选择单Agent的工作流模式，工作流模式是由多个节点构成的标准化步骤，用来完成特定的任务和达到预期的目标。

通过将复杂的任务拆成多个子任务，可以避免单个模型能力的限制，确保内容输出的准确性，同时整个流程会更加可控。

接下来详细介绍如何搭建AI智能客户工作流的过程

2.2.1 开始节点和结束节点

工作流这两个节点是无删除的，开始节点输入的是客户询问的问题，结束节点是Agent经过deepseek大模型处理后的答案；

2.2.2 意识识别节点

主要用于用户输入的意图识别，并将其与预设意图选项进行匹配。

在实际客服咨询业务过程，会存在大量的与售卖产品问题，为了防止Agent不知所措引入了“意识识别”节点，避免Agent回复一些牛头不对马嘴的答案。

2.2.3 问题处理节点

当意图识别为产品外的问题，通过DeepSeek模型进行智能回答，为了使得回答健康且始终围绕产品本身，需要填写对应的提示词。

当客户提出产品相关的问题，Agent也需要对问题应进行归纳总结且需要结合上下文，来充分理解用户的问题；这里DeepSeek模型也需要配置相关提示词；

2.2.4 知识库节点

将 “2.1创建售前问答库” 步骤创建好的文档，上传到知识库节点中，供Agent读取、调用；

2.2.5 回答处理阶段

当Agent根据“2.2.3 问题处理节点”步骤得到处理后的客户问题，就能在知识库中检索对应的回答；

得到答案后，需要通过DeepSeek模型将答案进行修饰再输出给客户；

2.3 调试AI智能客服

咨询非产品的问题，回答基本上比较靠谱、健康；

问了两个售前问题（不完全和售前问题一样），智能客服的回答与excel的答案基本符合我们的预期，相当nice！！

下面是问答库对应的问题，可以对比一下客服的回答差异点，效果还是不错的；

2.4 发布智能体

完成AI智能体可以点击页面右上角“发布”按钮，大家可根据业务情况选择不同的平台，比如抖音、微信的小程序/公众号、api方式等等；

3.如何应用落地或业务中

最近公司官网正在筹备，后期有计划把AI智能客服放到官网；

为了避免让技术调研AI智能客服如何应用到业务中而嗷嗷瞎叫，索性好人做到底帮技术做个可行性验证，这更能体现出你能力价值，够他们仰望半生了

官方文档：https://www.coze.cn/docs/developer_guides/chat_v3#70a1d1bd

接口地址：https://api.coze.cn/v3/chat

在线postman：https://www.sojson.com/http/test.html

请求头
Content-Type:"application/json;charset=UTF-8"
Authorization:"Bearer pat_fYhFov*****KO86aE****MbiPbz5MWY"

请求参数
{
"bot_id": "744235748****337",
"user_id": "111", // 这里可以上传设备ID
"stream": true,
"auto_save_history":true,
"additional_messages":[
{
"role":"user",
"content":"SaaS 软件能解决什么痛点？",
"content_type":"text"
}
]
}

返回的回答数据，很完美，技术会给你举起大大的👍
event: conversation.message.completeddata: {
"id": "7446483412615217202",
"conversation_id": "7446483406814232585",
"bot_id": "7442357489300963337",
"role": "assistant",
"type": "answer",
"content": "SaaS 软件能解决以下痛点：优化业务流程，通过自动化数据处理减少人工操作失误；提升团队协作效率，打破部门信息壁垒；提供精准数据分析，助力决策制定。",
"content_type": "text",
"chat_id": "7446483406814248969",
"section_id": "7446483406814232585",
"created_at": 1733769528---回答时间戳单位秒
}

好了，最后接口调用没问题，证明技术上完全可行

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

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但知道是一回事，做又是另一回事，初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性，在这基础上，找到高质量的学习资源，不浪费时间、不走弯路，又是重中之重。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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