空气小猪为什么没有一开始就上线 AI 客服？
团队需要先积累原始数据。他们自己做了半年多客服，留下用户真实问法和过去的解释方式，等高频问题开始大量重复后，才让 AI 上场。
【两年实战】一个生产级 AI 客服，到底是怎么做出来的？
资讯摘要
作者把两年做 AI 客服的实践重新整理了一遍：空气小猪最初的目标，是把创始人从每天两三个小时的人工客服里释放出来，他们先自己做了半年客服、攒下真实语料，再让 AI 上场，一路讲到知识整理、回答兜底与成本优化的七层能力。
AI 摘要
作者复盘两年AI客服实战：空气小猪团队先自己做了半年客服、积累真实语料，再让AI接手产品咨询、用户反馈与闲聊，并沉淀知识整理、指代消解、向量与BM25混合检索、回答兜底和可观测性等能力。电商项目中AI覆盖超七成场景、承接近半流量，但综合成本仍高于人工，文章据此给出降本路径与七层能力框架。
AI 问答
为什么生产级客服没有直接采用 Agent 模式？
ReAct 类 Agent 的自主规划在路径已明确的高频客服流程中，每次重新规划都会增加调用、延迟和不确定性，生产环境更看重稳定、成本和可控性，真遇到路径无法预先确定的任务再引入有边界的 Agent。
AI 已经承接接近一半流量，为什么综合成本还是高于人工？
一是产品、研发、知识整理等建设费用仍在当期支出；二是审核阶段 AI 与人工同时消耗形成双重成本；三是意图识别、工具调用等复杂调用并不便宜；四是排班、外包未同步调整，人工成本未必下降，还要持续投入维护。
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