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大家好，我是AI培训韩老师！

最近培训了很多企业，客户反馈说客服场景太头疼了： 客户咨询渠道多，回复不及时；重复问题天天答，人力成本高；复杂问题难识别，客户体验差；服务过程无记录，复盘优化难……

今天，我们就来彻底解决这些痛点。无需复杂代码，利用AI智能体平台coze，30分钟即可搭建一个能自动分流、智能解答、无缝转人工、自动归档的全渠道智能客服工作流。

下面，我们将从痛点分析、流程设计到实操搭建，一步步带你实现。

一、传统客服之痛：你的团队是否也深陷其中？

1. 渠道碎片化

   APP、小程序、网页、电话……客户从哪里来，信息就散落在哪里，无法统一管理和响应。

2. 人力成本高企

   70%以上的客服人力消耗在回答“发货时间”、“如何退货”等高度重复的问题上。

3. 情绪处理难

   客户带着情绪咨询时，若得不到及时、共情的回应，极易升级为投诉。

4. 问题流转黑洞

   复杂问题在客服、技术、售后部门间来回踢皮球，客户等待时间长，满意度骤降。

5. 数据价值沉睡

   海量的服务对话结束后就被遗忘，无法沉淀为优化产品、知识库和培训的资产。

二、AI智能客服工作流：四层架构，打造服务闭环

首先用AI生成一个流程图梳理结构

基于AI智能体，我们可以构建一个逻辑清晰、层层递进的自动化工作流。

其核心架构可分为四层：

第一层：全渠道智能接入层

• 功能

  统一接入文字（APP/小程序/网页）、语音（电话/语音呼叫）等所有渠道。

• 关键

  语音渠道需先通过语音识别（ASR）转为文字，再进入统一处理流程，确保体验一致。

第二层：意图识别与分流核心层

• 功能

  利用NLP技术，对用户问题进行分类。

• 三类分流
  • 常见问题

    ：如查询、基础操作。→ 导向智能自主处理层。

  • 复杂问题

    ：如投诉、售后、定制需求。→ 导向人工兜底层。

  • 无明确意图

    ：主动追问，明确需求。若仍不明确，转入人工。

第三层：智能自主处理层

• 功能

  针对常见问题，自动检索知识库，生成准确回复，直接解决客户问题。

• 优化点

  可设计安抚话术模板（如：“非常抱歉给您带来不便！”），先处理情绪，再解决问题。

第四层：人工兜底与闭环归档层

• 功能

  智能体无法解决的问题，自动创建工单并流转至对应人工座席。VIP客户可设专属通道优先接入。

• 闭环

  问题解决后，自动或人工填写工单并记录解决方案，同时发起满意度调研。所有数据归档，用于后续分析优化。

整个流程可转化为coze的工作流为：用户信息接入 → 意图识别 → 知识库检索 → 自主解决或转人工 → 工单归档与满意度回收。

三、手把手实操：在AI平台上搭建你的第一个客服工作流

我们以主流的AI智能体开发平台为例，展示核心搭建步骤。

步骤1：创建对话流

• 进入平台，点击创建“工作流”或“对话流”。

• 命名（如智能客服流程），并清晰描述其目标：“安抚客户情绪，回答用户问题，无法解决时转人工并归档”。

步骤2：配置核心节点

意图判断与知识库问答工作流由多个节点连接而成，核心节点包括：

1. 开始节点

   接收用户输入的问题。

2. 知识库节点

   关联你创建的知识库。

   • 创建扣子知识库

     适合轻量场景，支持上传PDF、Word、TXT及在线网页（如公众号文章）内容。

   • 关联企业级知识库

     适合对数据安全和管理有更高要求的企业。

3. 条件节点根据知识库检索结果决定流程走向。
   • 条件设置

     如果知识库返回了答案（output非空），则进入大模型结合知识库编辑结果“自动回复”分支；

     如果没找到答案（output为空），则进入大模型直接编辑结果输出分支。

4 大模型节点

用于意图识别和情感安抚。

如果知识库中有检索到内容，直接结合检索内容和用户问题作为输入让大模型整合输出

输入过程较长，可以增加一个自己正在努力思考的信息节点，现在改为输出了。

没有检索到信息，结合用户问题给一个答案。

5 代码节点

实现自动化工单归档（高阶技能）当问题需要转人工或解决后，自动生成结构化工单并存入表格（如飞书多维表格）是提升效率的关键。

1. 添加“代码”节点

   在工作流中插入一个代码执行节点，将非结构化数据转化为结构化数据。

2. 编写数据处理代码

   代码的核心功能是将对话的“用户问题（input）”和“AI回复或解决方案（output）”整理成数据库需要的格式。

   • 输入

     ：input(字符串，用户问题),output(字符串，回复内容)。

   • 输出

     一个名为records的对象数组。

   • 示例代码逻辑

     # 将输入变量input和output封装为符合多维表格要求的JSON结构 records = [{ "fields": { "用户问题": input, # 文本字段 "解决方案": output, # 文本字段 "问题状态": "已解决", # 单选字段 "创建时间": int(time.time() * 1000) # 日期时间戳 } }] # 将records输出，供下一个“飞书多维表格”插件节点使用

重难点：这里就遇到了coze工作流最大的难点——不懂代码

每一个节点都是由输入——中间——输出组成的，其它节点是中间部分已经写好了，我们直接连接好输入输出就可以，但是代码节点的难点是最要自己完成代码部分。

语言有两种：java和python,对于不懂代码的我们来说是一样的。

很多人最难的部分是对输出部分的定义

输出设置的基本方法

在节点配置界面设置

• 点击“添加输出变量”

• 设置变量名称（如output、result、data等）

• 选择变量类型（String、Number、Boolean、Array、Object等）

文档中常见输出类型：

1.String（字符串）

用于返回文本内容：

ret = { "output": "处理后的文本" }

2.Array（数组）

用于返回多个数据项：

ret = { "texts": ["文本1", "文本2", "文本3"] }

3.Array（对象数组）

用于返回结构化数据列表：

ret = { "records": [ {"title": "标题1", "url": "链接1"}, {"title": "标题2", "url": "链接2"} ] }

4.Object（对象）

用于返回键值对数据：

ret = { "fields": { "标题": "文章标题", "作者": "作者名" } }

示例1：提取数据并格式化（《AI提效工作流案例拆解》）

asyncdefmain(args: Args) -> Output: params = args.params # 构建输出对象 ret = { "record_info": [{ "fields": { "title": params['title'], "summary": params['summary'], "tags": params['tags'], "content": params['content'], } }] } return ret

输出配置：变量名record_info，类型Array<Object>

重要注意事项

1.变量名必须一致

代码中return返回的字典键名必须与节点配置中设置的输出变量名完全一致。

2.类型必须匹配

返回的数据结构必须与配置的类型匹配：

• 配置为Array→ 必须返回列表

• 配置为Object→ 必须返回字典

• 配置为String→ 必须返回字符串

3.多变量输出

可以配置多个输出变量：

ret = { "processed_data": data_list, # Array类型 "status": "success", # String类型 "count": len(data_list) # Number类型 }

4.后续节点引用

设置好输出后，其他节点可以通过{{节点名称.输出变量名}}的方式引用：

• {{代码节点.output}}
• {{代码节点.records[0].title}}

5调试技巧

1）先设置输出变量

在写代码前先配置好输出变量名和类型

2）使用简单测试

先用简单数据测试输出是否正确

3）检查类型错误

常见的错误是返回类型与配置不匹配

4）查看运行日志

运行失败时查看错误信息调整代码

说了那么多，估计大家都懵了

Deepseek写代码的终极技巧

1）首先填写输出变量及类型

2 )使用万能公式生成代码

代码示例+输入变量及变量类型+想要实现的功能+输出变量及变量类型

针对上述场景我的提示词为

"

# 在这里，您可以通过 'args' 获取节点中的输入变量，并通过 'ret' 输出结果

# 'args' 已经被正确地注入到环境中

# 下面是一个示例，首先获取节点的全部输入参数params，其次获取其中参数名为'input'的值：

# params = args.params;

# input = params['input'];

# 下面是一个示例，输出一个包含多种数据类型的 'ret' 对象：

# ret: Output = { "name": '小明', "hobbies": ["看书", "旅游"] };

async def main(args: Args) -> Output:

params = args.params

# 构建输出对象

ret: Output = {

"key0": params['input'] + params['input'], # 拼接两次入参 input 的值

"key1": ["hello", "world"], # 输出一个数组

"key2": { # 输出一个Object

"key21": "hi"

},

}

return ret

"

上面是代码示例，帮我生成一段代码，输入变量input 及output，变量类型都是string; 需要实现的功能为将input output 变为结构化数据，方便下一步存入多维表格中，需求的存储格式为”:[{"fields":{"文本":"文本内容""单选":"选项 1"“日期":1674206443000}}]“，输出变量为对象数组，变量名称为records

如果说自己对于输出没有清晰的一个想法，可以先把下一个节点连上，看看下一个节点的需求引用是什么格式

如此，就清晰地知道自己需要的格式是什么样了！

6 “飞书多维表格”插件节点

配置好对应的表格ID和权限，接收上一步生成的records数据，即可实现对话记录的自动入库。本节点的APP token 可以直接粘贴飞书多维表格链接，引用即为代码的输出。

步骤3：测试与发布

连接所有节点后，使用不同的问题进行测试，观察流程是否能正确分流、检索、回复或转人工。调试无误后，即可发布到你的公众号、小程序或网页中。

四、延伸优化：让你的客服系统越用越聪明

基础工作流上线后，你还可以持续优化：

• 模型自学习

  将人工坐席处理的优质工单，作为训练数据回流，持续优化意图识别模型和知识库答案。

• VIP客户识别

  设置规则，识别高价值客户后自动跳过排队，直接连接专属客服，提升体验。

• 满意度分析

  对回收的满意度数据进行自动分析，定位服务薄弱环节。

结语

搭建一个智能客服工作流，不再是大型企业的专利。利用现成的AI平台和工具，任何有明确流程的企业都可以快速上手。它不仅仅是替代重复劳动，更是通过标准化、数据化的方式，将客服从成本中心转变为客户体验优化和产品改进的驱动中心。

以上就是今天的分享了！

立即行动，从梳理你的第一个客服场景开始，迈出智能化服务升级的关键一步吧！