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文章介绍了一个AI智能体客服平台，核心是多智能体协同作战而非传统单打独斗的聊天机器人。平台支持多渠道接入、智能体编排、知识库管理(RAG)、人工坐席协作等功能，采用微服务架构。优势包括多智能体协作提升响应能力、知识库增强专业性、全渠道接入实现无死角服务、人机协同应对复杂场景。技术栈包括React前端、WebSocket实时通讯等，支持Docker部署，适合各类企业客服需求。

PART 01

项目概述

项目是一款AI 智能体客服平台，核心定位是组建智能体团队为客户服务。不同于传统聊天机器人的单打独斗，强调多智能体协同作战，可灵活应对复杂的客户咨询、售后支持和业务导流需求。

该项目支持多渠道接入、智能体编排、知识库管理（RAG）、人工坐席协作等核心功能，采用现代微服务架构，确保系统稳定可扩展。无论是中小型企业的客服需求，还是大型企业的复杂业务场景，能通过灵活配置满足个性化需求，目前已支持中文、日文、俄文等多语言文档，适配全球业务场景。

PART 02

项目优势

1. 多智能体协作，告别单一响应

打破传统客服机器人的能力局限，支持配置多个 AI 智能体，每个智能体各司其职又能协同作战。比如售前专员负责产品介绍、物流专员处理物流查询、订单专员对接订单咨询，可根据业务场景灵活分配任务。同时支持接入 OpenAI、Anthropic 等多种大模型，结合上下文记忆功能，让 AI 回复更连贯自然。

2. 知识库增强，懂业务更专业

内置高性能 RAG 系统，支持三种知识库构建方式：上传 PDF、Docx 等文档创建文档知识库，通过问答对形式搭建 QA 知识库，抓取网站内容生成网站知识库。基于向量的语义检索技术，能精准匹配答案，让 AI 真正懂你的业务，大幅提升回复准确性。

3. 全渠道接入 + 实时通讯，服务无死角

一套系统即可覆盖 Web、API、微信、飞书、钉钉等主流渠道，还支持 iOS、Android SDK 集成，实现多端消息同步。深度集成悟空 IM，通过 WebSocket 长连接保障消息实时推送，支持文本、图片、文件等多种消息类型，已读 / 未读状态同步，让客户随时随地获取服务。

4. 人机协同 + 工具扩展，灵活应对复杂场景

智能体自动处理重复咨询，遇到复杂问题可无缝转接人工客服，既减轻人工负担，又保障客户满意度。支持 MCP 工具集成，拥有丰富的工具商店，还可自定义项目级工具，通过 OpenAPI Schema 自动解析生成交互表单，轻松对接外部 API、数据库和业务工具。

PART 03

技术栈解析

1. 核心技术架构

采用微服务架构，整体分为五大层级：

客户端与渠道层：支持 Web、微信、APP 等多渠道接入，通过 Webhook 和 SDK 实现快速集成；

网关层：基于 Nginx 实现请求转发与负载均衡；

核心服务层：包含核心业务逻辑、外部平台集成、实时消息系统；

AI 引擎层：由智能体调度、知识库检索组成；

基础设施层：依赖 PostgreSQL、Redis、Celery 等组件保障系统稳定运行。

2. 关键技术亮点

前端技术：基于 React 构建的现代化管理后台，轻量化访客端组件支持分钟级集成；

实时通讯：采用悟空 IM 和 WebSocket 长连接，实现高效双向通信；

AI 能力：支持流式响应（SSE）、多模型集成、向量语义检索；

部署支持：Docker 容器化部署，兼容 x86 和 arm64 架构，支持国内镜像加速。

PART 04

核心功能介绍

1. AI 智能体编排

多智能体配置：可创建多个具备不同能力的 AI 智能体，按需分配业务场景；

多模型集成：灵活对接主流大模型提供商，适配不同业务需求；

上下文记忆：保留历史对话记录，提供连贯的咨询体验；

流式响应：实时展示 AI 回复，减少客户等待感。

2. 知识库管理（RAG）

多类型知识库：支持文档、QA 问答对、网站内容三种知识来源；

智能检索：基于向量的语义搜索，精准匹配客户问题答案；

批量操作：支持问答对批量导入，快速扩展知识库内容；

实时更新：网站知识库可自动抓取更新，保持信息同步。

3. MCP 工具集成

工具商店：提供丰富的现成工具，如订单查询、快递查询等；

自定义工具：支持项目级工具配置，满足个性化业务需求；

自动解析：OpenAPI Schema 自动生成交互表单，无需复杂开发。

4. 多渠道与实时通讯

全渠道覆盖：支持 Web 组件、微信公众号 / 小程序、APP 等接入；

统一管理：所有渠道的客户会话在同一后台管理，高效便捷；

多媒体支持：兼容文本、图片、文件等多种消息格式；

消息状态同步：已读 / 未读标识、送达确认，提升服务透明度。

5. 人机协同

智能转接：复杂问题自动转接人工坐席，无缝衔接；

访客管理：收集访客信息、分配会话、保存历史记录；

坐席工作台：提供统一操作界面，提升人工客服效率；

客户画像：展示会员等级、消费习惯、订单信息，助力精准服务。

6. UI Widget 系统

结构化展示：订单、物流等信息以精美卡片形式呈现；

丰富组件：包含订单卡片、物流追踪、商品展示等实用组件；

交互协议：支持链接跳转、消息发送、内容复制等操作。

PART 05

安装部署指南

1. 环境要求

2. 快速集成

网站集成仅需两步：

复制网站集成代码；

粘贴到网站的或标签中，即可启用客服组件。

PART 06

UI 展示

首页

智能体编排

知识库管理

问答调试

MCP工具

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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