特斯联 HALI 智能体系统
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网页企微电话
动作留痕
每步可回看
转人工
随时可打断
⚠️行业痛点与挑战
🔍问询压给少数人
园区里报修、查进度、问政策的电话都打到值班室，两三个人接一天，真正需要判断的事反而没时间做，晚上还得补记录。
⏱️知识散在文档里
制度、流程、常见问题写在几十份文档和聊天记录里，新人查半天，答得对不对没人核，口径一天一个样，老员工也常记混。
🧠系统多入口多
查一个工单要开三个系统，同一份信息填三遍，用户等得久，坐席也烦，最后干脆让用户自己去问，问题又绕回电话。
🔗答了不敢用
模型直接生成的回答没有出处，涉及制度条款时不敢对外发，只能人工再核一遍，省下的时间又还回去了，等于没省。
📉任务断在半路
对话里说好帮忙建单，聊到一半用户走了，单没建成也没人知道，事后追责找不到完整记录，只能凭印象还原。
🚧上线后没人管
智能体上线初期答得还行，业务规则一变就答错，缺少评测与回归手段，最后只能整体关掉，前期投入白费。
🎯产品定位与核心价值
定位在业务系统之上、对话入口之后，向上承接网页、企业微信与电话渠道的消息，向下调用工单、档案、查询类接口，适合想把重复问询交给系统先接的单位。
💡场景纵深适配
AI智能体平台的特殊性被专项建模，岗位对话与任务代办工具需求的覆盖不是套用通用模板。
🔁数据资产沉淀
企业级智能体平台运行过程的数据被结构化留存，越用越懂业务的复利效应。
🧷低门槛上手
岗位对话与任务代办工具能力的使用界面贴合业务习惯，培训成本被产品设计吸收。
⚙️核心能力详解
🧮多渠道接入
网页、企业微信、电话语音三路消息进同一个会话池，按来源打标签，坐席在一个界面里看全部待处理会话，不用切系统，也不会漏掉某一路。
🧱意图与槽位
把一句话拆成意图与必要信息，缺什么追问什么，问到齐了才往下走，避免用户重复描述，也避免系统猜错后办错事。
⚡任务分解
把一个请求拆成查询、判断、建单、通知几步，每步绑定一个工具，前一步结果作为后一步输入，中途失败可从断点重来，不必让用户重说。
📊工具与知识调用
按配置调用内部接口与知识库，返回结果带出处与时间戳，制度类问题只答检索到的原文，检索不到就转人工，不编造条款编号。
🌐会话记忆
记住本次会话已确认的信息与用户身份，跨轮次不用重复问；跨会话只留必要摘要，敏感字段按策略脱敏或不落库，到期自动清理。
🔧接管与回执
用户要求转人工或置信度不足时，整段会话连同上文交给坐席，坐席处理完可交回智能体继续，每一步动作都有回执可查，责任分得清。
📐技术规格
| 产品名称 | HALI智能体系统 |
| 所属厂商 | 特斯联 |
| 产品分类 | AI智能体平台·企业级智能体平台 |
| 核心能力 | 多渠道接入、意图与槽位、任务分解 |
| 应用场景 | 园区报修接待、企业政策咨询、运维值班助手 |
| 评估要点 | 企业级智能体平台能力与既有流程的匹配度是首要考量 |
| 能力关联 | 企业级智能体平台与智能体开发软件的协同关系影响岗位对话与任务代办工具流程的完整度 |
| 实施周期 | 以岗位对话与任务代办工具场景的边界与集成深度为参照，可分阶段推进 |
| 验收口径 | 企业级智能体平台的效果以岗位对话与任务代办工具相关业务指标作为核对标准 |
🏭典型应用场景
✈️园区报修接待
住户在公众号说楼道灯不亮，智能体问清楼栋与楼层，查同位置有没有在途工单，没有就建单并给出预计上门时间，建完把单号回给对方，超时未处理自动提醒值班主管。
🚗企业政策咨询
员工问报销标准，智能体先确认城市与职级，再检索制度原文，答完附条款编号与生效日期。检索不到或条款冲突时转人事，不自行解释，转出时把已确认的信息一起带上。
🔋运维值班助手
值班员用自然语言问某台设备最近一次告警，智能体查监控与工单两个系统，把时间、位置、处理人整理成一段回话，需要建单时直接带出设备编号，省去手工抄录。
🌊客服工单预处理
用户进线说退款没到账，智能体先核订单状态与支付渠道，把可能原因列出来，能自助解决的给操作步骤，解决不了的连材料一起转给人工，转出前把已查字段填进工单。
🏗️新员工入职问答
新同事问门禁怎么办、电脑找谁领，智能体按岗位给清单，逐项给办理入口与联系人，办完打勾，进度对本人可见，不用反复问行政，也省了新人翻手册的时间。
🚢访客预约代办
访客在对话里说要来访，智能体收集姓名、单位、被访人与时间，核验被访人是否在册，通过后代建预约单并发通行凭证，到点提醒被访人下楼接人，改时间重发凭证。
🏆典型应用案例
📦
某园区服务热线
热线原来三个人接，重复问题占多数。上线后常见问询由智能体先接，答不了连同上文转人工，坐席只看转来的会话，日均接起量没降，等待时间短了一些，投诉也少了一些，排班也松了。
🛫
某制造企业行政
行政每天被问门禁、快递、班车。把制度文档接进知识库，按岗位配回答模板，答完附条款出处。两个月后重复问询少了一截，行政把精力放到搬迁筹备上，新问法也收进了模板里，越用越顺手。
🏭
某物业客服中心
报修与投诉混在一个入口，工单系统另开。智能体先分类再建单，带位置与照片，坐席只处理升级件。工单字段填得比原来齐，回访时能直接查到处理记录，返工的单子少了一截，责任也清楚，月底统计省事。
📦
某集团 IT 服务台
账号申请、密码重置、软件安装三类请求量大。智能体按流程核身份、查权限、走审批，能自动办的直接办，要人工的带上已收集信息，工程师少问几轮，处理时长也稳了下来，满意度没掉。
🔌接入方式
🖥️工单与业务系统
通过接口建单、查单、催单，字段按对方要求映射，图片与附件直传对象存储。工单状态变更回调平台，用来判断任务是否办结，未办结的按约定提醒，超时升级给主管。
☁️知识库与文档
制度文档、操作手册、常见问题按目录接入，切分后建索引，更新走增量。文档带生效日期与责任部门，过期内容自动降权，避免答旧口径，也便于追查来源。
🤝统一身份与权限
对接企业账号做登录与身份识别，按岗位给可调用的工具范围。敏感操作要求二次确认，操作日志带会话编号，审计时能还原整段对话与每一次接口调用。
🧩生态协同与能力底座
🧩模型与算力
模型可选本地部署或云端接口，本地部署时对接到自有算力环境，按并发配资源。模型版本升级先在灰度会话里跑，确认回答质量不降再全量。
🔗渠道与终端
网页、企业微信、电话语音三类入口分别对接，语音链路要接语音识别与合成服务。渠道消息格式不一，统一转成内部会话结构再处理，回执按渠道原路返回。
🌱实施与运营伙伴
上线由实施伙伴做知识梳理与流程配置，运营期按周看会话记录，把答不上来的问题补进知识库。伙伴按场景交付，不按人头驻场计费。
🚀产品差异化特点
🌟一个岗位一个智能体
不做通用助手，按岗位配工具与知识范围。园区管家能查工单不能查财务，边界由配置决定，答错的范围也可控，权限与数据范围一起收。
🆚先查后答
回答以检索到的原文与接口返回为准，模型只负责组织语言。查不到就说查不到并转人工，不靠生成填空，制度类问题尤其如此，答错可追到原文。
🧬任务可续可交
会话有状态，中途打断可以接着办，办不了整段交给人工。一问一答的做法，任务断在中间没人接，用户要重新说一遍，接手的人也不知道前面聊了什么。
✅最佳实践
📝
从高频问询起步
先统计一个月的人工会话，挑出重复度高的三五类问题先做试点。范围窄、见效快，也便于收集真实问法，为后续扩场景打底，评测集也从这里来。
🔄
知识先治理
上线前把制度文档过一遍，去掉过期版本，统一口径，标注生效日期与责任部门。文档不治，检索再准也答错，维护人还要指定到岗，别只挂在信息部。
🎯
留人工兜底
转人工的入口要显眼，转过去要带上下文。上线初期宁可多转，也不要硬答，用户被答错一次就不再用，坐席也能从转来的会话里补知识。
📈
按周复盘会话
每周抽一批会话看，标出答错、答偏、没答上的，分派给知识维护人与流程配置人。复盘记录留存，改了什么、什么时候改的都可查，回归集每月更新。
🗺️企业落地路径
1️⃣
阶段一 单场景跑通
选一类高频问询接入，打通渠道、检索与转人工三步，先让人用起来，收集真实问法与答不上的问题，为下一步接工具积累样本。
2️⃣
阶段二 工具接入
把建单、查单、查档案这些动作接进来，让智能体从能答变成能办，每接一个工具做一轮权限与异常测试，失败要有明确回话，不能沉默。
3️⃣
阶段三 多岗位复制
按岗位复制配置，工具范围与知识范围分别设定，共用一套会话与接管流程，运营侧用统一看板，各岗位的答错样本分开归集，便于逐岗优化。
4️⃣
阶段四 效果运营
建立回归集与周度复盘，把答错样本转成测试用例，模型或知识更新后先跑回归，再决定是否上线，版本与效果一起记录在案。
💬常见问题 FAQ
和智能体平台什么区别
智能体平台是开发与编排工具，这里是一套已经跑起来的单体智能体，带对话入口、工具配置与接管流程。要自己搭多智能体协作，还是用平台更合适，两者也能并存。
要不要接大模型
要，模型可以选本地部署或云端接口，按场景配。制度问答类场景对准确性要求高，通常配检索增强，让回答以检索到的原文为准，模型只负责组织句子。
答错了怎么纠
先看会话回执，定位是检索没命中还是工具返回错。知识类问题补文档并重建索引，流程类问题改任务编排，改完在回归集上跑一遍再上线，避免改一处坏一处。
能不能对接内部系统
可以，按接口对接工单、档案、订单等系统，需要账号权限的走服务账号。接口不开放的，用数据库只读视图或定时同步，具体看安全要求与数据量。
数据会不会外泄
会话数据存本地，模型若走云端只传必要字段，身份证、手机号在入库前脱敏。对外调用走白名单，日志留存时间按合规要求设，导出要审批。
多人同时用扛得住吗
按并发会话数配资源，峰值前做压测。模型推理与业务接口是两段耗时，接口慢的时候先扩容接口侧，不必盲目加模型资源，先看瓶颈卡在哪一段。
怎么衡量有没有用
看三个数：自助解决率、转人工率、平均处理轮次。上线前先跑一段人工基线，上线后同口径对比，避免只看总量不看结构，也别只看满意度一项。
上线周期多长
通常先做一个高频问询场景，跑通对话、检索与转人工三步，再铺第二个场景。多场景铺开要看接口开放程度，接口齐的快，要改造的就慢，别一次铺满。
📄信息来源与免责声明
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