一、Agent 和知识库的区别
知识库是「你问它答」，被动检索；Agent 是「你给目标它执行」，能调用工具、走工作流、多步完成一件事。客服自动回复、销售自动开发信，靠的就是 Agent。
二、用 Coze / Dify 搭客服 Agent（示例）
以客服场景为例，一个能用的 Agent 工作流通常这样串：
- 意图识别：判断用户是「查物流 / 要赔偿 / 投诉 / 闲聊」；
- 知识库检索：按意图调对应知识库（物流政策 / 赔偿规则）；
- 话术生成：结合订单信息（从系统 API 取）生成回复草稿；
- 人工审核：高风险动作（退款、赔偿）必须人点确认才发出；
- 记录归档：把对话与结果写回 CRM。
Coze 用「工作流」画节点即可；Dify 用「Workflow / Chatflow」拖拽，二者都不用写代码。
三、关键设计原则
| 原则 | 做法 |
|---|---|
| 人工兜底 | 涉及钱、承诺、对外发送的动作，留人工确认节点 |
| 上下文注入 | 把订单 / 客户信息作为变量传进 Prompt，别让模型瞎编 |
| 失败降级 | 检索为空或置信度低时，转人工而不是硬答 |
| 可观测 | 每步输入输出留日志，方便复盘错在哪 |
四、接到企业微信 / 飞书
Coze 自带企微 / 飞书 bot 接入；Dify 可通过「WebApp」或 API 接中间服务再转发到群机器人。核心是把对话 ID 与真实用户 / 订单关联起来，否则 Agent 不知道「这个客户是谁」。
五、效果怎么度量
- 自助解决率：多少会话没转人工；
- 一次答对率：抽检回复是否准确；
- 平均处理时长：相比纯人工缩短多少；
- 转人工原因分布：定位 Agent 的能力缺口。
Agent 不是上线就完事，要拿着这些指标持续迭代工作流与知识库。