将 AI 客服 Agent 推向生产环境：一家全球零售品牌的实践

零售与消费品

前沿部署工程

一家通过线上和线下渠道销售的全球消费品零售品牌希望 AI 不仅仅是回答预设的常见问题。Entrans 的前沿部署工程师嵌入其团队，将 AI 客服 Agent 从试点推进到生产环境，直接运行在真实的商品、订单和客户数据上。

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挑战

解决方案

成果

早期的聊天机器人试点只能回答预设问题，无法处理真实的订单或退货，而所需的数据分散在彼此割裂的系统中。

现有聊天机器人只能处理固定的常见问题，无法访问实时订单、退货或商品库存信息，因此大多数真实的客户问题仍需转交客服团队处理。

商品、订单和客户数据分别存储在独立的电商、订单管理和 CRM 平台中，任何 AI 助手都必须在不替换这些平台的前提下跨三者协同工作。

一个 Entrans 前沿部署工程小组嵌入该品牌的电商和客服团队，在客户自己的云环境和代码仓库中构建生产级 AI Agent。

该小组首先研究真实的客户对话、API 和数据流，然后界定 AI Agent 可以端到端解决的工作流。

工程师构建了一个连接商品目录、订单管理和 CRM 的智能体助手，通过安全的 API 和 MCP 工具接入，无需推倒重建。

该 Agent 帮助购物者查找商品、查询实时订单状态并发起退货请求，全部在一次对话中完成。

政策护栏确保回答不偏离方向，复杂案例会转交给客服人员，并附带完整的对话上下文。

首个工作流率先上线，随着使用量和回答质量验证了价值，新的工作流陆续跟进。

该品牌从受控的聊天机器人试点迈向运行在其真实电商系统上的 AI Agent。其客服团队现在拥有一个生产级基础，可以扩展到新的客户工作流，而无需重建现有平台。

生产上线：在真实的商品目录、订单和客户数据上成功上线。

无缝人工交接：为复杂客户案例提供完整上下文的顺畅转接。

可复用的 Agent 框架：为日后添加新的客服工作流而构建。

我们与 Entrans 合作已有两年，他们在构建我们的解决方案中发挥了关键作用。在整个开发周期中，他们的专业能力和职业素养有目共睹，我们对最终产品非常满意。他们展现了出色的技能和深厚的领域知识，其 IT 专业能力可靠且值得信赖。我们愿意向任何寻求以专业方式交付优质 IT 服务的人推荐 Entrans。

Nikolay Prokopiev

首席执行官

将 AI 客服 Agent 推向生产环境：一家全球零售品牌的实践

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