阿里云姜剑：AI Agent技术助力客户服务业务提效

在当今快速发展的信息技术时代，人工智能（AI）技术的应用已经渗透到各个行业，在客户服务领域的表现尤为突出。阿里云的算法专家姜剑（飞樰）在“AICon 2025”大会上分享了关于AI Agent技术在客户服务业务中如何有效提升工作效率的思考与实践。

AI Agent的定义与技术本质

AI Agent是一种利用大型模型来模拟人类行为，执行特定任务的技术。姜剑指出，Agent不仅是简单的工具调用，更多的是一种基于自主决策能力的智能体。其工作流程主要包括：感知环境变化、分析用户需求、利用自身知识或工具做出决策，并最终反馈给用户。AI Agent的构建可以分为自主规划和预编排两种模式。

自主规划的Agent，如手动执行的任务，会根据给定的需求自动进行规划和执行。这种方式具有灵活性，可以适应不断变化的环境，尽管控制性相对较低。而预编排类型的Agent则更为严格，需要在执行前明确步骤，适用于流程较简单、可预见的场景。

AI Agent在客户服务中的应用场景

姜剑详细分析了AI Agent在客户服务中带来的诸多优势。一方面，它能够通过降低开发成本，帮助业务人员自主构建个性化的Agent。这样，业务和技术人员不再是两个孤立的团队，而是能够跨越界限，实现知识和技术的深度融合。

另一方面，AI Agent通过简化复杂的业务流程，显著提高了效率。例如，在调用API时，传统的方式需要大量的参数转换，但AI Agent能够智能识别API所需的格式并自动处理，从而避免了繁琐的手动操作，极大缩短了响应时间。

AI Agent还提供多样化的交互方式。姜剑提到，随着技术的进步，虽然大模型通常以文本形式与用户进行交互，但现越来越多的Agent开始朝着GUI（图形用户界面）方向发展，使信息展示更为直观。

遇到的挑战与应对策略

尽管AI Agent在客户服务中展现出显著优势，但实现这一目标仍然面临不少挑战。例如，不同产品线和服务的复杂性使得问题处理变得更加棘手。阿里云在解决这类问题时，利用AI Agent来提升开发和服务效率。姜剑指出，Agent的实现需要业务人员与技术团队反复沟通，确保思路的一致性。

另一个挑战是提示词的稳定性。提示词设计不合理可能导致AI Agent在运行过程中的不稳定表现。阿里云团队通过设计提示词模板和AI辅助工具来优化提示词的编写过程，确保AI执行的稳定性和准确性。

Agent设计的未来

在未来，AI Agent将进一步向多智能体（Multi-Agent）系统发展，能够处理更复杂的任务。在这个系统中，不同的Agent可以协同工作，完成相互依赖的任务，增强了整个系统的灵活性和适应性。姜剑强调，选择灵活自主的Agent还是稳定可控的Agent，关键在于具体应用场景的需求。在一些情况下，灵活性是首要条件，而在标准化流程中，稳定性更加重要。

AI Agent技术将在未来越来越多地融入客户服务领域，使得企业能够在复杂的业务环境中，通过智能化的手段实现更高效的运作。阿里云的Agent，正是通过将技术与业务深度结合，助力企业在AI时代寻找更为灵活与高效的解决方案。

阿里云不仅关注底层技术的创新，更坚信通过AI的方式来构建Agent，可以在未来推动更多的业务增长，为唤醒企业潜力开辟新的路径。AI的应用已经在各行各业显现出巨大的前景，未来的企业服务将更为智能、高效与人性化。