腾讯云ADP智能体开发大模型客服方案
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大模型前景充满想象，企业服务场景大模型应用落地仍存在不少挑战在面对高度复杂且个性化的业务需求时，一个通用的生成工具并不足够，还要考虑实施和最终实际业务落地的路径
ToB 应用场景 用好大模型的三个方案
腾讯云智能体开发平台产品定位：大模型应用开发平台大模型的应用开发平台，提供RAG、Workfow、Agent框架，助力企业加速大模型应用落地
腾讯云智能体开发平台产品优势结构化表格数据庞大，检索困难
用户对话信息多模态，包含图文交错复杂信息输入
严肃场景，对模型判断模糊知识、无关知识的能力要求高
对话与流程的耦合，工作流节点难以灵活跳转
官方插件太少
腾讯云智能体开发平台：三大应用框架，满足客户多样需求
腾讯云智能体开发平台产品展示使用腾讯云智能体开发平台搭建的企微经营助手demo
腾讯云智能体开发平台产品展示金融场景示例：支持理财产品咨询接待和投研场景问答。支持表格输出、数值计算、公式解析
腾讯云智能体开发平台产品展示全局Agent支持节点灵活回退和全局意图识别
腾讯云智能体开发平台产品展示Agentic WorkFlow：通过Agent理解全局流程，以更加灵活的方式应对超出范围的问题
落地案例：消费电子客户的智能客服用于商用和家用路由器/安防产品的技术支持，解答用户关于产品故障排查、产品配置、功能咨询等方面的问题
落地案例：某头部车企的智能客服助手使用场景：用户的信息咨询，如车辆使用疑问、日常故障处理、保修保养政策等
面向人群：车主
2.基于腾讯云智能体开发平台能力提炼历史客服知识库信息，作为企业知识库的有效补充，进一步丰富专业客服知识体系，降低知识库的整理工作量
落地案例：某零售客户的专家助手，辅助团队内部了解多5KU信息公司内部有上万SKU，同一个产品名对应有不同的产品编码，客服团队在面临用户的即时问题时，不太可能把所有的产品信息都熟记于心
2、传统机器人的FAQ无法穷举业务场景里的所有问题
过去公司内部用传统机器人来解答售后客服的实时问题，但C侧用户的问题无法被穷举
3、充电桩类流程问题主要依赖产研团队人工排查
充电桩类问题涉及步骤类排查，只能让客服描述问题后依赖专业产研团队进行一步一步排查
落地案例：为某头部医疗公司打造医生提效助手
落地案例：某头部电商的企业共享服务助手
落地案例：某头部国际快递企业的智能客服通过可视化拖拉拽的方式编排不同的原子能力，帮助支持处理快递寄件、收件、信息查询等超过40类过程复杂且分支较多的任务，节省人工坐席工作量，提升业务服务效率和质量
支持通过多轮对话自然地收集寄件地址和收货地等重要信息
通过大模型、代码等高级节点，解决快递费计算等问题
目标客户画像及计费模式
计费模式1、公有云模式
2、私有化模式
企点客服——基于大模型升级客户服务全流程
腾讯企点——大模型机器人——升级企业全场景腾讯大模型机器人——一个产品服务N个场景
产品优势复杂知识处理能力强：使用 OCR、LLM+ RAG、MLM 等多种技术能力，对复杂文档进行准确智能解析，提升知识提取质量和效率
深度应用 Deepseek：腾讯云专属资源接入 Deepseek，推理性能优化；协同自研 RAG 技术优势，构建高效智能客服解决方案
复杂业务处理轻松应对：结合画布表达业务流程，基于大模型的阅读理解、主动澄清，降低配置成本
知识问题的边界不受限：从搜索引擎中学习知识，帮助模型了解实时讯息，不在知识库也可以准确应答
三重防护保障信息：敏感信息的过滤和规避，让最终的答案符合安全、规范的要求
商机识别如何识别商机：
客户公司具有官网/公众号/小程序 且 具有在线客服入口
内部员工多——需要大模型解决内部知识共享问题
需要大模型/智能体结合业务做尝试
客户内部没有IT部门，不具备开发能力
商机跟进如何跟进商机：
客服场景——寻找客服部门负责人
话术：当前客服问题+大模型机器人效果+已落单标杆案例+可以免费测试
AI/大模型/智能体能力——寻找IT负责人
话术：当前风口：大模型+xx——已落单标杆案例+可以实现的效果+可以免费测试
如何跟进商机：
1、拉群建联
2、开启测试，测试期间有产品同学进行支持
3、商务流程——下单
4、上线前测试->上线
5、总流程2-3周
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