AI客服新贵：梳理流程SOP的AI才是好客服

AI客服作为重人工、高频次、高价值场景一直是企业内部和资本市场的重点关注对象。近年来，AI客服赛道脱颖而出的是美国AI企业Decagon，成立不到两年，已经完成2.3亿美元融资，最新一轮估值高达15 亿美元。在竞争极其激烈的AI客服赛道中，遥遥领先于其竞争对手。

仔细研究了Decagon后发现，在AI客服通常都有的能力外，其有着未来非常有拓展性的差异化能力 - 让流程SOP指导智能体工作。

Decagon的表面：多触点、全渠道客户服务

在 Decagon 平台，AI智能体可以覆盖企业的全方位客服服务。

图形用户界面, 应用程序AI 生成的内容可能不正确。

• 在线聊天：直面客户，实时对话，处理常见问题与订单请求；
• 客服支持：直面客服人员，实时支持客服工作，及时提供各类信息；
• 邮件、短信、电话回复：自动读取、理解、生成符合企业语气的邮件；

背后是多系统集成、数据看板和Agent自我优化的能力支撑。

Decagon的核心：流程驱动Agent的技术落地架构(AOP)

在其官方的架构图中心，我们能看到他们的AOP（Agent Operating Procedures）理念。简单来说，AOP 是由业务人员给 AI 写一份“行动手册”，教它在复杂业务场景里如何按规则行动，而不是靠大模型自己判断。

以客服经常遇到的的退款场景为例，以下是由客服业务人员梳理出来的行动手册。

"

1. 验证客户身份 @Verify_customer

• 如果验证失败，确认材料缺失情况，要求客户补充材料
• 补充材料失败则转人工 @handoff_to_human

2. 调用订单系统查看订单情况

• 如果订单未发货或未签收，执行退款 @initiate_return_process
• 如果订单已签收超过30天，拒绝退款@reject_refund 并回复原因 @send_policy_explanation

3. 确认退款路径，执行退款

• 如果支付方式为信用卡，原路退回 @process_refund_card
• 如果为第三方支付（如 PayPal），通过第三方退回@process_refund_gateway
• 如果涉及分期付款，推送至财务部门回复 @escalate_to_finance

4. 更新库存系统 @update_inventory

5. 发送退款确认邮件 @send_confirmation

在每一个环节，如果遇到系统异常或规则冲突，自动 @handoff_to_human，同时记录完整上下文，以便人工无缝接手。

"

流程中的每个@动作皆为需要内部系统执行或通过另一个行动手册描述的执行流程。当员工梳理完执行手册“喂给”Decagon后，平台会自动把业务逻辑转化为可修改的代码，添加到其Agent的配置中。这些代码同时交由IT部门确认与维护，以确保其中引用的系统操作和执行流程被正确配置。

我们看到AOP的存在将Agent融入到业务流程之中。它不仅是“智能对话”，更是把企业SOP变成可执行的流程语言。AOP让Decagon可以高效处理标准化场景的同时，在复杂情况下不失控。

AI落地展望：流程梳理与数字化建设

大家对智能体落地企业的两大顾虑，Decagon都提供出了相对有效的方案。

• 幻觉和不可控：以AOP为中间层，员工的业务知识通过执行手册沉淀，规范了智能体的工作方式。
• 员工被AI替代：AOP以创新的方式重新连接了业务人员与IT人员，两边的工作依然重要且不可或缺。

仔细来看，虽然Decagon专精于客服赛道，但AOP的理念或将重塑未来的IT系统建设。将原来IT部门驱动流程数字化建设，转化为了业务驱动的流程数字化建设。

我们看到企业级 AI 的落地不是一场业务流程推倒重来的革命，而是一场升级。 从现有流程出发，把原来培训员工的SOP数字化为培训智能体的AOP，再让AI去辅助执行是一条已经被Decagon验证的可行成功路径。