智齿科技AI Agent自上线至今已有半年，这期间，尝试使用过AI Agent的客户，无一不被它跨时代的提效成果所震撼。然而，我们也看到许多还在观望的伙伴在心中打鼓，对它的真实效果存疑。

“AI Agent到底在哪些地方比传统客服机器人强？”这是我们经常会被问到的问题。

为此，智齿的AI优化师团队做了一次专项测试，分别对AI Agent与传统客服机器人的运营效率、理解能力、表达能力、延展程度做了逐项对比。我们期望用这份直观的报告单，呈现这场「AI变革」的巨大魅力。

知识运营效率大幅提升

AI Agent 1分钟学习理解完整文档

我们准备了一份30页左右的说明书作为学习材料，先请操作娴熟的AI优化师尝试在知识库中搭建1个标准问答，并计时。以下为整体进展：

1.优化师学习材料（只看了第一页），并找出一个可能有价值的问题–40s

2.优化师简单推演可能的提问方式，并在知识库后台斟酌录入标准问题–1min 15s

3.将学习材料中的对应答案粘贴至标准问题的回答中–10s

4.调优回答，使其口语化，更突出重点–50s

——整体用时3分钟左右。

这仅是向传统客服机器人上传1个「标准」问答的用时，若再算上延展「相似问」，时间周期将会更长。通常情况下，初始启动传统客服机器人的业务，前期至少需要一周来预设基底知识库，两个月左右才能让机器人覆盖大多数的高频问题。

接下来，我们将这份文档上传给AI Agent：

1.文件上传–10s

2.等待学习理解–40s

3.学习完成，知识中心生成50多个内容切片–15s

——整体用时1分钟左右。

跳出原有「问答对」的概念，这些通过精密算法形成的「内容切片」便是AI Agent回答时会调用的素材，可以简单理解为，它只用了1/3的时间，就已经准备好了50多个答案！

这样的升维打击，极大缩短了「预设问答」的时间，节省知识运营资源投入的同时，还能让AI Agent快速投入使用。这使得机器人得以应对如游戏、电商之类高频换品、迭代的业务。

对提问的理解更准确，能通盘考虑上下文

传统客服机器人中，咨询者的提问通常通过完全匹配、包含匹配和智能匹配3种模式来命中知识库（具体可参见《明明已经在知识库预设了问答，为什么客户提问仍无法命中？》）。但机器人通常只理解当前提问，使得沟通中总会出现「无法回答」的现象。尤其在知识库没有太多调优的情况下，这种现象会更为明显。

实测情况也证实了这一点：优化师先向传统客服机器人提出了关于某型号电器的问题，机器人回答正确。接着，优化师又提问了「尺寸」二字，虽然之前的沟通已经提到了具体型号，但机器人并未调用上下文，而出现「无法回复」。用同样的方式，优化师向AI Agent提问。第二个问题虽然也只提问了「尺寸」二字，但AI Agent结合了之前沟通的内容，自动改写问题为「S2345型号洗碗机的尺寸」，并推送了正确型号的尺寸信息。

理解力的提升，配合合理的阈值设置，直接拉高了智能客服的回答正确率及独立解决率。我们之前介绍过的游戏客户，回答正确率高达94%，独立解决率87%！

独立的拟人化表达

过往是问答，现在是交流

传统客服机器人的回复内容完全是知识运营人员「预设的标准回答」，虽然能解决问题，但回复一板一眼，机器人不会自己发挥，灵活性较低。

AI Agent则完全“吊打”传统客服机器人，它可以通过预设指令来调整回复风格，结合学习资料内容，更加灵活自由的用不同风格回复。

测试中，优化师首先为AI Agent预设「答案风格：口语化」的指令，之后向它提问，回复内容是这样的：

之后，优化师修改预设指令为「答案风格：用亲和、拟人、专业的语气」，仍然问它同样的问题，回复内容是这样的：

两段回复内容都是AI Agent根据不同指令的自由发挥，并非预设。智能客服的角色从单纯的「回答问题」，升级为「有情感的交流」，在解决问题的同时，能够提供更多情绪价值，显著提升客户体验。

可对接所有渠道机器人

只一次购买，智能覆盖所有沟通场景

在过往，若要同时在语音、在线两个大渠道部署传统客服机器人，需要分别购买对应渠道的机器人，且知识库不互通；即使都是在线客服机器人，不同入口、不同业务场景也需要分别部署不同的机器人，运营精力消耗较大。

AI Agent应用后，过往「渠道机器人」的概念被弱化了，不同渠道的知识库汇总为同一个知识中心与任务中心，所有渠道均可同时应用AI Agent，大大省心。

总体来看，AI Agent对于智能客户联络来说就是一次技术革命，它高效运营、准确理解、拟人交流、快速延展的特点，是传统客服机器人完全难以匹敌的。

正如我们一个正在应用AI Agent的客户比喻的：“这就好比拿高铁与绿皮火车相较，完全不在一个时代上！”

目前，我们正在帮助还在使用传统客服机器人的客户升级至AI Agent智能座席，我们也推荐仍在选型中的朋友选择智齿科技AI Agent，尽快部署新一代智能化客服。


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