Wordpress Kefu Ai Agent

适合wordpress 的自适应智能客服项目

介绍地址可看： https://linux.do/t/topic/751588

**不用coze/dify，自己编程做一个可控的能够完成工作的客服：**

coze/dify这类平台的缺点是适合非程序员，很难可控，同时复杂度也不低。那么适合程序员的智能客服，可以编程来实现，只需要2个简单文件，稍微配置一下就实现，也许值得试试，以下我介绍我的方案。

一般的客服是什么功能：

 这是一般的客服，能够回答问题。但是缺点就是无法类似人类客服那样，能够办理业务，真正工作。

**例如客服遇到的麻烦：**


因为输入输出和交互过程都是模糊的，一般客服的那种（查询知识库-》回答），这模式很难解决客户问题，客户不想和AI说话。

解决方法：

客服需要意图识别和收集用户数据，进行api调用和回答正常，对用户有帮助，办理好业务。 例如以下就是一个办理业务的对话：

假设用户提问：“Hi, can you tell me the delivery date for my order?”

助手应执行以下步骤：

  1. 识别意图：用户明确要求“delivery date”，符合工具调用条件。

  2. 参数提取：需引导用户提供 order_id（因消息中未直接包含该信息）：

*“Sure! Please provide your order ID so I can check the delivery schedule.”*

  3. 工具调用：获得 order_id 后，后台执行 get_delivery_date(order_id="XXX")。

  4. 返回结果：向用户展示函数返回的配送日期（如  *“您的订单预计在2025年6月25日18:00前送达”* ）。

coze / dify 怎样解决：

首先，我还是介绍一下coze,dify 它们的客服方案是怎样的，对比起来理解我新的方案有什么好处：

coze的解决方法：

意图识别：


多分支意图识别：


复杂的提示语指引用户，指引AI, 能够按流程 输入输出和走好流程：


麻烦就是： 很简单的业务都会很难搭建流程，因为输入输出和过程都很多模糊和条件分支：

售后：

# 你的工作任务如下：

## 第一步：判断关键信息

- 查询用户问题和诉求

  - 结合历史会话，根据用户本轮问题，了解用户当前遇到了什么问题、有什么诉求

 

## 第二步：判断所属场景

根据判断出的用户问题和诉求，判断用户所处的场景，场景定义如下：

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- 物流场景：

     - 用户表达商家发货慢/长时间不发货、或因商家发货慢进线催促商家发货。

     - 用户进线查询物流进度、催促物流进度、咨询快递拒收问题，或反馈快递不派送的问题。

     - 用户咨询反馈在物流快递运输途中产生催促等诉求或遇到物流快递异常等问题

- 支付场景：

     - 用户表达支付成功后未及时显示订单信息，进线询问订单状态及处理办法。

     - 用户反馈支付失败，但账户已扣款，进线要求退款或解决支付失败问题。