在剛剛過去的AI Engineer World's Fair與Y Combinator的AI Startup School上，一個(gè)明確的信號已經(jīng)響徹全球技術(shù)圈：AI Agent，已成為兵家必爭的下一個(gè)高地。
2025短短半年內(nèi)，多家頭部企業(yè)相繼推出了面向?qū)嶋H業(yè)務(wù)的Agent應(yīng)用與工具鏈，涉及客服、政務(wù)、通信、開發(fā)、制造等多個(gè)行業(yè)：阿里云上線Agent Store，首批接入高德、無影等 50 + 服務(wù)；中國電信發(fā)布的星辰行業(yè)Agent 平臺在某省級政務(wù)系統(tǒng)中開始使用；芬蘭電信Elisa 客服機(jī)器人處理咨詢已超超56萬起……
相比“要不要用Agent”，現(xiàn)在更值得思考的是：“我們該用Agent來做什么？解決什么原本解決不了的事？”
對于真正關(guān)注效率與結(jié)構(gòu)躍遷的企業(yè)負(fù)責(zé)人來說，更重要的問題就是如何借助Agent重構(gòu)流程結(jié)構(gòu)，讓系統(tǒng)成為主導(dǎo)者、人力專注高價(jià)值判斷，實(shí)現(xiàn)協(xié)同提效。
從《甲子光年AI Agent行業(yè)報(bào)告》中，我們看到兩個(gè)關(guān)鍵趨勢，正深刻影響客服系統(tǒng)的未來價(jià)值構(gòu)建……
趨勢一：Agent不是“替代人工”
流是接管流程的卡頓環(huán)節(jié)
部分企業(yè)曾嘗試過一些“替代方案”，例如讓客戶拍照、錄視頻上傳，或加好友視頻通話。這類方式看似便捷，實(shí)則問題重重：企業(yè)引入AI Agent的初衷是“提效”“降本”，但在實(shí)際落地中，許多企業(yè)發(fā)現(xiàn)Agent雖然回答得了問題，卻無法推進(jìn)流程。真正完成閉環(huán)的依然是人。為什么？因?yàn)楹芏嗫此平Y(jié)構(gòu)化的流程里，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)仍然靠人兜底：
·系統(tǒng)查到了訂單，但異常如何判定，要客服判斷
·知識庫里有方案，但要人工決定是否升級處理
·工單生成后，還得人手點(diǎn)提交、調(diào)外部接口、抄送同事……
這些“判斷節(jié)點(diǎn)”“權(quán)限交叉口”“非標(biāo)請求點(diǎn)”，恰恰是最卡頓、最依賴人力的流程短板。換句話說，這不是人在主導(dǎo)系統(tǒng)，而是人在“幫系統(tǒng)擦屁股”。
而AI Agent正在把這類“兜底責(zé)任”自動(dòng)化：
具備判斷能力：如能識別退款是否異常、是否需人工升級處理；
具備操作能力：可自動(dòng)調(diào)用接口、發(fā)起處理、完成狀態(tài)閉環(huán)；
具備交付能力：能把完整服務(wù)鏈條做到“客戶無感、企業(yè)留痕
正如報(bào)告指出的一個(gè)核心轉(zhuǎn)變：“Agent的最大價(jià)值，不在于執(zhí)行力，而在于補(bǔ)全原本靠人彌合的決策鏈?！?/p>
這也呼應(yīng)了另一條關(guān)鍵預(yù)測：
“到2026年，認(rèn)知型Agent將覆蓋70%的復(fù)雜決策場景，成為人和系統(tǒng)之間的‘?dāng)帱c(diǎn)連接器’?！?/p>
趨勢二——客服行業(yè)是Agent
最先“落地跑通”的場景
當(dāng)大多數(shù)人還在觀望Agent在高階場景能否勝任時(shí)，客服行業(yè)已經(jīng)悄悄跑出了落地樣本，成為最先一批實(shí)現(xiàn)落地、驗(yàn)證ROI的典型場景之一：
·客服Agent將首次解決率從40%提升至78%；
·售后處理響應(yīng)周期平均提前72小時(shí)完成；
·企業(yè)通過服務(wù)Agent實(shí)現(xiàn)35%的知識復(fù)用率提升，真正將“回答”變成“資產(chǎn)”；
·部署服務(wù)型Agent的企業(yè)，三年期ROI高達(dá)400%……
為什么客服能做到？
因?yàn)榭蛻舴?wù)具備三個(gè)Agent天然適配特征：
高頻交互：每天成千上萬的客戶咨詢，為Agent提供了持續(xù)訓(xùn)練與迭代的豐富語料；
流程結(jié)構(gòu)清晰：從問題識別、方案選擇，到內(nèi)部流轉(zhuǎn)、結(jié)果交付，服務(wù)鏈路天然閉環(huán)，適合構(gòu)建任務(wù)流型Agent；
指標(biāo)易衡量：每個(gè)環(huán)節(jié)都有明確指標(biāo)（如響應(yīng)時(shí)長、滿意度、首次解決率），便于企業(yè)精準(zhǔn)評估Agent成效并持續(xù)優(yōu)化。
由此可見，客服是最容易訓(xùn)練Agent、驗(yàn)證Agent、放大Agent價(jià)值的場域。
在這里，Agent可以不只是“回答問題的工具”，而是真正承接任務(wù)、執(zhí)行操作、觸發(fā)協(xié)同、完成交付的流程型角色——并以明確指標(biāo)反饋成效。
不是部署模型就能閉環(huán)
Agent要靠系統(tǒng)協(xié)同跑起來
以上兩個(gè)趨勢已經(jīng)揭示出關(guān)鍵路徑：
一方面，Agent正在接管流程中最卡頓、最依賴人工兜底的責(zé)任段；
另一方面，客戶服務(wù)場景以其高頻、結(jié)構(gòu)清晰、指標(biāo)可量化的特點(diǎn)，成為最早實(shí)現(xiàn)閉環(huán)價(jià)值的領(lǐng)域。
這意味著，客服系統(tǒng)不僅驗(yàn)證了Agent的可行性，更成為其最具代表性的“閉環(huán)樣板場”。
那么，企業(yè)該如何真正實(shí)現(xiàn)“從理解到執(zhí)行、從響應(yīng)到閉環(huán)”的系統(tǒng)能力？僅有模型能力并不足夠，真正讓Agent“跑通閉環(huán)”的關(guān)鍵，是企業(yè)是否具備流程重構(gòu)與任務(wù)鏈協(xié)同的能力。
以常見的退貨場景為例，當(dāng)用戶問“為什么退款還沒到賬？”時(shí)，Agent不會(huì)在根據(jù)設(shè)定話術(shù)回答“請等待3-5天”，它會(huì)：
·自動(dòng)調(diào)用訂單系統(tǒng)，查詢退款狀態(tài)；
·判斷是否超時(shí)或異常，識別責(zé)任節(jié)點(diǎn)；
·若異常，自動(dòng)觸發(fā)售后協(xié)同流程；
·輸出處理方案并通知客戶，完成任務(wù)閉環(huán)。
這一過程不再需要坐席來拼接，而是由多Agent分工協(xié)作，完成整個(gè)任務(wù)鏈。
這也解釋了為什么越來越多企業(yè)，正在尋找具備任務(wù)拆解、流程設(shè)計(jì)、協(xié)同執(zhí)行能力的平臺與方案，來支撐Agent的真實(shí)落地。
合力億捷自研的MPaaS平臺正是具備上述能力的平臺。它專為客服智能化流程設(shè)計(jì)打造，幫助企業(yè)以“可視化+可拆解”的方式構(gòu)建Agent流程，通過Agent協(xié)同編排，實(shí)現(xiàn)從判斷、操作、到交付的自動(dòng)閉環(huán)。
AI Agent不是產(chǎn)品功能的補(bǔ)丁，而是組織流程重構(gòu)的引擎。
今天，當(dāng)我們談客服系統(tǒng)，不再應(yīng)該只問“能不能更智能”，而應(yīng)問：“這個(gè)系統(tǒng)，是否具備流程執(zhí)行與任務(wù)交付的能力？”
客服，正成為企業(yè)驗(yàn)證智能化閉環(huán)能力的第一戰(zhàn)場。
