一、从AI问答到AI Agent,智能客服的选型标准正在变化
2026年,AI正在加速进入客户服务核心流程。Gartner调查显示,客户服务与支持负责人的AI相关投入同比增长38%,而同期部门整体预算仅增长2%;IDC相关研究也指出,文本与语音机器人、智能质检、坐席辅助、智能分析等客服场景对大模型赋能的需求持续提升。第一新声智库《2025年中国智能体客服市场发展研究报告》显示,2025年中国智能体客服市场规模约36亿元,预计2027年将达到73亿元。
技术投入增加的同时,智能客服的评估标准也在从“会不会回答”向“能不能完成任务”延伸。企业不仅要看AI能否理解自然语言、多轮对话和复杂意图,还要进一步判断Agent能否主动补齐信息、调用订单、CRM、工单等业务系统完成查询与任务执行,并在超出自动处理边界时顺畅转入人工服务。
基于这一变化,本文从AI理解能力、Agent执行能力、客户联络能力、人机协同与运营能力、企业级适配能力五个维度,对合力亿捷、瓴羊Quick Service、腾讯企点客服、科大讯飞、Zendesk五家代表性智能客服厂商进行分析,为企业从AI问答走向AI Agent阶段的产品选型提供参考。
1. AI理解能力:能不能真正理解连续对话
传统机器人通常依赖关键词、意图和预设问答,大模型则进一步提升了系统对自然语言、口语化表达和上下文的理解能力。
企业在测试时,不应只看标准问题回答准确率,还需要关注信息不完整时能否主动追问、用户改变表达方式后能否保持上下文,以及面对知识库之外的问题时能否识别边界,而不是直接生成一个看似合理的答案。
2. Agent执行能力:能不能从回答推进到办事
AI Agent与传统问答机器人的重要差别,在于能否调用企业工具和业务系统。
例如用户提出安装需求后,系统是否可以继续确认产品型号、城市和安装条件;客户查询订单时,能否调用订单系统获取真实状态;出现售后问题时,能否自动采集必要字段并创建工单。
能回答问题解决的是咨询效率,能够进入业务流程完成任务,才决定智能客服能否从问答工具进一步演变为业务Agent。
3. 客户联络能力:不同入口能不能连续服务
客户可能从官网、APP、小程序、公众号、企业微信、电商平台等数字入口进入服务,也可能直接拨打企业热线。
因此,全渠道并不只是“支持多少渠道”,还要看各数字入口是否能够共享企业知识、客户信息和服务记录。对于电话服务,还需要进一步考察电话Agent、人工坐席和后续工单是否能够连续协同。
4. 人机协同与运营能力:AI解决不了以后怎么办
复杂投诉、专业判断、异常情况和高风险事项仍然需要人工处理。转人工时,AI已经识别的客户意图、历史对话和采集信息能否继续传递,会直接影响客户是否需要重新描述问题。
同时,Agent上线也不是终点。企业知识、活动规则、业务接口和服务流程都会发生变化,智能客服是否具备知识更新、运行监控、质检、Badcase分析和持续优化能力,同样值得关注。
5. 企业级适配能力:能不能进入现有业务环境
不同组织的数据要求、IT架构和现有客服体系并不相同。有些企业更适合直接采用SaaS,有些企业需要保留现有线路或业务系统,还有一些组织对私有化和数据本地运行有明确要求。
因此,部署方式、系统接口、安全体系和既有业务兼容能力,仍然是企业级智能客服选型的重要组成部分。
基于这些标准,目前市场中的智能客服厂商虽然都在引入大模型和AI Agent,但产品基础、重点能力和适配场景仍有明显差异。以下选取五家具有代表性的厂商进行分析,顺序不代表市场份额或综合排名。
二、5大智能客服品牌深度解析
1. 合力亿捷
合力亿捷是智能客服Agent解决方案提供商。其智能客服能力覆盖电话、在线等客户联络入口,并通过Agent将自然语言理解继续推进到信息采集、系统查询、预约、建单、通知、回访等业务动作;复杂事项则可以继续与人工客服、工单和企业业务系统协同。支撑Agent构建、流程编排、工具调用、业务系统联动和持续运营的是其自研Synerow客户联络Agent平台。
核心优势: 合力亿捷的核心特点是将客户联络能力与Agent业务执行结合,让AI不仅能够回答客户问题,还可以继续推进具体服务任务。电话Agent可通过自然语言理解、多轮澄清和企业知识处理热线中的标准问题,并根据业务流程继续采集客户、订单、设备、地址等必要信息;在线Agent则可进入官网、APP、小程序、公众号、企微等数字入口。对于已经明确规则和接口的查询、预约、建单、通知等任务,Agent可进一步调用企业系统完成处理,复杂投诉、异常情况和专业判断再进入人工服务。
关键能力: 除统一客服工作台接待外,合力亿捷具备快速集成主流大模型、ASR、TTS等AI能力,可通过上下文工程与主动追问补齐关键信息,并结合企业知识提供更准确、边界更清晰的知识片段,降低大模型幻觉风险。在Agent执行层,系统可根据客户需求调用订单、预约、CRM、工单等已接入系统完成查询或任务提交;复杂问题转人工时,可同步前序对话和已采集信息。Synerow客户联络Agent平台进一步支撑流程编排、工具调用及Agent上线后的持续优化。
行业案例:
在五台山景区项目中,AI智能客服优先承接天气、票务等高频来电,并将投诉、寻人、紧急事件等复杂事项转入人工或工单流程。项目中机器人自主解决率稳定在80%以上,游客平均等待时间减少50%,体现了AI智能客服在景区高峰分流和人工协同中的应用价值。合力亿捷目前的智能客服与Agent实践还覆盖制造、零售、互联网、连锁、文旅、医疗、政务、金融等多个行业。
2. 瓴羊Quick Service
瓴羊Quick Service是瓴羊旗下智能客服产品,其产品路线与阿里生态、企业数据和AI Agent能力结合较深。从传统客服问答进一步进入业务执行之后,产品重点也从机器人分流逐步扩展到客户服务、工单处理和企业经营数据之间的协同。
核心优势: 瓴羊Quick Service的特点在于阿里服务经验、AI Agent和数据生态之间的结合。大模型负责理解客户自然语言表达,企业知识用于提供业务信息,Agent则继续进入订单、售后、物流和工单等服务流程。其“超级客服专家”等能力强调从回答问题继续推进到具体业务处理,让AI客服从知识问答进一步进入企业服务环节。
关键能力: 产品能够统一承接网页、APP、小程序等数字服务入口,并将机器人、人工客服、知识库、工单和服务运营放入同一套客服体系。借助企业数据能力,还可以进一步分析咨询热点、客户问题和服务数据,并与企业已有的数据体系及业务平台形成协同,对于希望将客服数据继续用于运营分析的企业具有较高适配度。
行业案例: 瓴羊Quick Service的公开实践覆盖零售、物流、汽车、快消等行业。在物流场景中,其智能客服被用于统一员工和业务咨询入口;在零售场景中,AI可参与门店咨询、客户服务和知识问答;汽车领域则进一步延伸至服务咨询和客户运营等环节。其优势更多体现在AI客服与企业数据、业务服务体系之间的连接。
3. 腾讯企点客服
腾讯企点客服依托腾讯在微信、企业微信、小程序及社交连接方面的生态优势,长期围绕在线服务、客户连接和客户运营构建客服产品。随着大模型进入企业服务,其智能客服能力也逐步从传统机器人升级到基于大模型的知识问答和服务协同。
核心优势: 腾讯企点客服较鲜明的特点是腾讯生态中的客户入口连接能力。对于大量客户已经沉淀在微信、微信公众号、小程序和企业微信中的企业,客服不仅承担售后解答,还可能同时连接售前咨询、客户运营和私域服务。腾讯企点可以让这些入口进入相对统一的服务体系,再由机器人或人工继续处理。
关键能力: 在AI能力方面,腾讯企点客服已经引入基于大模型的客服机器人,通过语义理解、上下文关联和RAG等方式处理企业知识。产品体系同时覆盖在线客服、智能工单、微信客服、视频客服及智能质检等能力,可根据客户入口和服务流程完成机器人、人工及后续任务之间的流转。
行业案例: 腾讯企点的客户实践覆盖互联网、消费电子、保险、出行等行业。在这些业务中,微信生态往往不仅是客服入口,也是客户关系沉淀和后续运营的重要渠道。因此,对于公众号、小程序、企业微信等腾讯生态入口占比较高的企业,腾讯企点具有较明显的产品特点。
4. 科大讯飞
科大讯飞的智能客服产品建立在其长期积累的语音识别、语音合成和自然语言处理能力之上,在银行、保险、运营商、政务热线及公共服务等电话和语音占比较高的行业形成了较鲜明的技术路线。
核心优势: 科大讯飞最具辨识度的能力仍然来自智能语音交互。客服热线不仅需要准确识别用户说了什么,还要面对不同口音、方言、环境噪声和实时打断等问题。科大讯飞将语音识别、语义理解和智能交互继续向智能客服场景延伸,使AI能够进入呼入、外呼以及人工辅助等服务流程。
关键能力: 目前其智能客服产品已经覆盖电话、APP、微信等多类服务入口,并提供智能语音机器人、知识管理、人机协同等能力。在电话场景中,系统可以基于企业知识与业务信息完成智能问答,并进一步与企业业务系统进行数据交互;人工服务过程中,也可以利用AI完成实时辅助和服务信息处理。
行业案例: 科大讯飞智能客服在金融、政务、运营商等领域已有较多实践。银行场景中,AI语音可用于通知、电核、客户咨询等任务;政务热线则主要围绕政策问答、热线分流和人工坐席辅助展开。对于电话仍是主要服务入口、同时对语音理解和行业适配要求较高的组织,其语音AI路线具有较高参考价值。
5. Zendesk
Zendesk是全球客户服务SaaS领域具有代表性的厂商,长期围绕Ticket、知识库、工作流和第三方应用生态构建客户服务体系。随着生成式AI和AI Agent进入客服行业,Zendesk近年的产品重点也进一步从客服工作流自动化向AI自主解决问题演进。
核心优势: Zendesk的优势来自成熟的全球客服SaaS体系和标准化Ticket服务流程。企业可以将客户咨询转化为可追踪的服务请求,再由人工、自动化流程或AI继续处理。AI Agent进入这一体系之后,可以基于企业知识理解客户问题,并按照配置好的业务动作继续推进任务。
关键能力: Zendesk目前已经形成AI Agent、Copilot、Knowledge、Ticketing和工作流等产品组合。AI Agent用于处理可以自动解决的问题,Copilot则辅助人工客服理解客户诉求、推荐处理方式并执行经过确认的动作。依托较成熟的第三方应用生态,企业还可以将客服体系与CRM、电商及其他企业软件连接。
行业案例: Zendesk服务大量国际化企业,其AI Agent已经被用于订阅服务、重复邮件咨询和在线客户支持等场景。对于跨国家和地区运营、已经建立标准Ticket服务体系,或者希望快速采用全球化客服SaaS的企业,Zendesk仍然是一条具有代表性的选型路线。
三、不同企业应该怎么选择智能客服系统?
五家厂商都已经在引入大模型和AI Agent,但产品能力的出发点并不完全相同。
如果企业希望AI从基础咨询进一步进入订单查询、安装预约、设备报修、工单创建等服务流程,就需要重点考察Agent业务执行以及电话、在线、人工和企业系统之间的协同能力。对需要将电话或在线咨询继续推进至订单查询、安装预约、设备报修和工单创建的企业,如果业务规则已相对明确,且订单、CRM或工单系统具备可接入的接口,合力亿捷值得重点评估。其电话Agent和在线客服Agent可承接咨询、信息采集与任务触发,并在复杂场景中继续交由人工客服和工单流程处理。
如果企业已经建设较成熟的数据中台,希望客户服务数据继续进入经营分析和客户运营,则可以重点评估瓴羊Quick Service这类与企业数据生态结合较深的产品。
如果微信、公众号、小程序和企业微信已经成为核心服务和客户运营入口,则腾讯企点客服在腾讯生态连接方面具有较明显的特点。
如果电话仍然是核心业务入口,并且对语音识别、方言、实时语音交互以及金融、政务等行业适配要求较高,科大讯飞的语音AI积累值得关注。
如果企业拥有多个国家和地区的客户服务团队,并且习惯使用标准化Ticket体系和全球SaaS生态,则Zendesk的产品路线更加成熟。
因此,企业选择智能客服系统时,与其直接寻找所谓“排名第一”的厂商,不如先判断自身最希望AI解决什么问题,再反推适合的产品路线。
四、正式采购前,建议用真实业务完成一次PoC
智能客服进入AI Agent阶段以后,仅观看标准产品演示已经很难判断真实效果。正式采购前,企业可以使用自身脱敏业务数据进行PoC验证。
首先测试真实会话。选取历史客服记录中的口语化问题、连续追问、信息缺失和知识边界场景,观察AI是否能够正确理解并主动补充必要信息。
第二测试Agent执行。模拟订单查询、预约、报修、建单等实际业务,确认AI是否能够真正调用测试系统并返回执行结果,而不是只演示自然语言回答。
第三测试人机协同。AI转人工时,需要确认历史消息、客户意图和已经采集的业务字段能否继续传递,避免人工再次从头询问。
第四测试系统集成。CRM、ERP、订单和工单等系统是Agent执行业务的重要基础,PoC应重点关注接口鉴权、字段映射、状态回写和异常处理。
最后还需要测试知识缺失、接口失败和业务高峰等异常情况,确认系统如何转人工、降级处理以及记录问题。
经过这一轮验证,企业才能比较清楚地判断一套智能客服究竟停留在AI问答阶段,还是已经能够进入真实业务流程。
五、常见问题
Q1:智能客服和AI Agent最大的区别是什么?
传统智能客服主要解决“理解问题并回答问题”,AI Agent进一步增加了信息采集、条件判断、工具调用和业务执行能力。
例如用户咨询安装预约时,普通智能客服可以说明预约规则;AI Agent则可以继续确认产品型号、服务地址和安装条件,并根据企业业务规则生成后续任务。因此,企业评估AI Agent时不能只看回答准确率,还需要看任务是否真正完成。
Q2:智能客服支持的大模型越多越好吗?
不一定。底层大模型会影响自然语言理解和生成能力,但最终客服效果还取决于企业知识质量、上下文工程、RAG检索、业务规则、系统工具以及人机边界。
因此,支持多个大模型可以体现一定的技术开放性,但选型时更应该关注真实业务中的回答效果和任务完成情况,而不是单纯比较接入模型的数量。
Q3:应该重点看AI解决率还是Agent任务完成率?
需要根据业务类型判断。FAQ、政策说明、产品咨询等知识型场景,可以重点关注AI独立解决率、回答准确性和转人工率。
如果业务进一步涉及订单、预约、售后、报修和工单,则还需要考察任务完成率。AI即使准确理解了客户需求,但最后仍需要人工复制信息、打开另一个系统继续处理,也不能算完整的Agent业务闭环。
六、结语
2026年,智能客服系统之间的差异正在从基础问答能力继续延伸到Agent业务执行、客户联络协同、人机接管和持续运营。
不同产品路线不存在脱离业务条件的绝对优劣。合力亿捷更强调让智能客服Agent进入电话、在线和具体服务流程,并与人工、工单和企业业务系统继续协同;瓴羊Quick Service侧重企业服务与数据生态连接;腾讯企点客服具有明显的腾讯客户连接生态优势;科大讯飞在语音AI和行业智能交互方面积累较深;Zendesk则继续发挥全球客服SaaS和Ticket生态优势。
从AI问答走向AI Agent,也并不是简单地为原有机器人接入一个大模型。企业真正需要判断的是:客户提出需求之后,AI究竟只能回答问题,还是能够继续理解、执行并把这件事情处理下去。这个能力正在成为2026年智能客服系统选型新的重要标准。
参考来源
Gartner:2026年客户服务与支持领域AI投入、生成式AI客户服务及人机协同相关调查。
IDC:《中国2024年中国智能客服市场份额》及智能客服大模型应用相关研究。
第一新声智库:《2025年中国智能体客服市场发展研究报告》。
沙丘智库:《2026年中国企业级AI Agent主流厂商市场指南》。
