从0到1构建商用Agent（智能体）：踩坑经验与实战复盘

最近一年，身边做电商的想自动化客服，做内容的想批量生产文案，做B端的想提升销售效率。大家都知道AI Agent有价值，但真正动手时发现坑比想象的多。

第一部分：方法论 - 5步避坑指南

第二部分：实战案例 - 一个真实项目的完整复盘

去年帮一个朋友的电商公司做了个客服AI，从开始到现在运行了大半年，效果还不错。分享下具体是怎么做的。

背景：一个真实的痛点

朋友的公司做3C数码，每天客服咨询3000多条。主要问题是：

老板算了笔账，如果能自动处理大部分咨询，一年能省大量人力成本。

第一步：摸清楚哪些能自动化

我们花了一周时间分析客服记录，发现规律很明显：

我们决定先搞定前60%，也就是订单查询和商品咨询。

第二步：技术选型的考虑

为什么选Dify？

主要是因为：

模型选择

试了几个模型，最后选了DeepSeek做主力，偶尔复杂情况用Claude兜底。主要是成本考虑，每天几千条对话，用GPT-4会很贵。

第三步：提示词的反复调优

订单查询的提示词演进

第一版很简单，就是"帮客户查订单"。结果AI经常理解错客户的意思，或者查不到信息就卡住了。

后来我们改成了这样：

你是客服助手，专门处理订单查询。处理步骤：1. 从客户消息里找出订单号或手机号2. 如果信息不全，礼貌地要求补充3. 调用系统查询订单状态4. 用客户听得懂的话解释结果5. 主动告诉客户下一步怎么办注意：- 语气要亲切，不要机械化- 如果查不到订单，要安抚客户情绪- 遇到投诉或复杂问题，直接转人工效果好了很多，但还是有问题。比如客户说"我的订单怎么还没到"，AI有时候不知道该查哪个订单。最终版本我们加了更多异常处理：常见情况处理：- 客户没说订单号 → 要求提供订单号或下单手机号- 查到多个订单 → 列出最近3个，让客户确认- 订单异常状态 → 解释原因并提供解决方案- 客户情绪激动 → 先安抚，再解决问题

第四步：上线和试错

灰度测试的发现

我们先在微信客服群里试了2周，发现了一堆问题：

解决方案

第五步：效果和持续改进

3个月后的数据

还在持续优化的地方