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2026 爱分析·客服Agent市场分析及厂商评估：得助智能

1、客服Agent市场分析

1.1 市场定义

大促期间，物流进度、地址修改和退换货等服务请求会在短时间内集中涌入。客户可能从热线进入，也可能通过App或企业自营电商渠道发起咨询。

其中，不少问题需要查询订单状态、修改客户信息，或在系统中创建工单。传统知识库主要提供规则说明，真正完成这些操作仍要进入业务系统。若全部转给人工，客服团队很难在短时间内承接激增的服务量。客户服务开始从回答问题延伸到执行任务，客服Agent由此成为一个独立的应用市场。

客服Agent是面向客户服务场景，能够理解客户诉求，结合企业知识和业务规则作出判断，调用相关系统处理服务事项，并根据处理进展继续跟进或转交人工的智能体应用。

图1：客服Agent如何完成一项服务任务

在爱分析Agent平台及应用市场全景地图中，客服Agent属于应用层的场景类市场。它以模型、知识和智能体运行能力为基础，向上连接企业的联络中心及业务系统，最终参与真实的客户服务流程。

“处理服务事项”是这一定义的核心。例如，客户发现订单中的收货地址有误，希望客服及时修改。传统智能客服通常提供操作规则，后续步骤仍由客户或人工坐席完成。客服Agent可以获取订单信息，进入业务系统查看发货状态。商品尚未出库时，Agent直接修改地址；已经出库时，则发起拦截或创建工单。客服Agent由此将一次问答转化为一项完整的服务任务。

任务范围扩大后，人机分工也随之变化。Agent承担常规的信息处理和系统操作，人工坐席集中处理需要专业判断的问题，并在业务风险较高时接管服务。企业需要提前划定自动执行、人工确认和异常回退的边界，使客服Agent稳定进入生产环境。客服Agent通过清晰的人机协作提升服务产能和处理质量。

同一个大促场景也能说明客服Agent与相邻市场的边界。客户完成购买后查询订单、修改地址或申请售后，属于客服Agent的服务范围；品牌方向潜在客户推送优惠信息并促进下单，主要属于营销Agent。当客服对话中出现新的购买需求时，两类Agent可以共享客户信息并衔接后续任务。企业内部共享服务的对象是员工，更适合归入AI办公或AI员工市场。

本报告所讨论的客服Agent，聚焦企业面向外部客户提供的咨询、业务办理、售后和投诉处理服务。

1.2 甲方终端用户

客服Agent的核心用户是客户服务量大、处理流程深入业务系统，且服务质量直接影响经营或合规的大中型企业及公共服务机构。这类组织通常已经建设呼叫中心、在线客服和业务系统，下一步需要通过Agent扩大服务能力，并推动更多客户事项在线完成。典型用户主要分为三类。

1.2.1 服务量大且波动明显的企业，需要用客服Agent提高承载能力

零售电商和物流企业每天都要处理大量订单及售后问题，大促期间的服务量还会快速上升。临时增加人工需要招聘和培训，活动结束后又会产生人员闲置。客服Agent可以承接规则清晰、重复度较高的服务任务，使企业在人员规模相对稳定的情况下应对业务波峰。

1.2.2 服务流程长且专业要求高的企业，需要用客服Agent推动事项处理

金融机构的服务请求往往涉及身份核验、账户信息和业务规则，Agent需要在授权范围内查询系统，并按照合规要求完成操作。汽车和制造企业的售后服务还可能连接门店、维修网点或现场工程师。Agent需要先收集关键信息，再判断后续流程，将任务交给对应人员。政务及公共服务机构也具有相似需求，其服务过程需要遵循明确的政策和办事规则。

1.2.3 客户分布广泛的出海企业，需要用客服Agent扩大服务覆盖

企业进入多个国家和地区后，会同时面对语言、时区和客户沟通渠道的差异。国内客服团队直接覆盖全球市场，容易出现夜间服务空缺，小语种人员也较难快速补充。客服Agent可以承接基础咨询与售后请求，再将需要当地团队介入的事项继续流转。

在企业内部，客户服务中心、呼叫中心和售后服务部门是客服Agent的直接使用者，也是日常运营的责任主体。它们负责梳理服务流程、提供业务知识、确定Agent的工作范围，并根据实际对话和处理结果持续调整系统。信息技术部或数字化部门负责连接业务系统、配置权限和保障运行安全。业务部门负责定义和运营客服Agent，技术部门负责将其接入企业生产环境。

1.3 甲方核心需求

客户找到客服，通常是因为一件具体的事情需要解决：订单迟迟没有发货、收货地址需要修改，或是售后申请卡在某个环节。客服Agent进入真实服务流程，需要接住客户、理解需求并推进事项。系统投入运行后，企业还要持续调优、评估效果并控制风险。

图2：客服Agent核心需求：从客户服务到持续运营

1.3.1 客户从不同渠道进入，都能获得连续一致的服务

客户与企业的接触渠道正在增加。电话、App和企业自营电商渠道承载着大量服务请求，社交媒体也逐渐成为客户咨询和表达诉求的入口。出海企业还要接入当地常用的通信工具。企业需要将这些渠道纳入统一的客服体系，让客户无论从哪个入口进入，都能得到一致的服务。

完成渠道接入后，客服Agent还要识别客户身份，调取此前的沟通记录和服务进度。例如，客户先在企业自营商城询问发货情况，随后拨打客服电话，Agent应当延续前一次对话，直接处理同一笔订单。各个服务入口共享客户身份、沟通记录和处理进度，才能形成连续的服务体验。

1.3.2 Agent能够理解客户，并保持自然顺畅的交流

客服场景中的客户表达通常不够标准。同一个问题可能有多种说法，客户也会在对话中补充条件，甚至临时改变需求。语音场景还容易受到口音、环境噪声和通话打断的影响。Agent需要结合上下文判断客户的真实诉求，并随着对话变化及时调整回应。

交互体验影响服务的后续推进。理解偏差过多，客户会反复解释，甚至直接要求转接人工；语音响应迟缓，也容易让客户失去耐心。企业希望客服Agent减少无效问答，让客户愿意继续沟通，为后续处理创造条件。

1.3.3 Agent能够进入业务系统，推动服务事项完成

客户提出的问题往往对应一项具体业务。查询订单需要读取交易信息，修改地址需要更新系统记录，售后申请还会触发新的处理流程。客服Agent需要在获得授权后调用相关系统，根据当前业务状态选择下一步动作，并将处理结果及时反馈给客户。

遇到复杂或高风险事项时，Agent需要将任务交给人工坐席，同时传递已经收集的信息和当前处理进度。客户可以沿着原有服务过程继续沟通，人工也能直接接手。业务办理能力与人机接管机制，共同决定客服Agent能够解决多少真实问题。

1.3.4 客服Agent能够快速上线，并在运行中持续优化

不同企业的客服业务具有明显差异。即使面对同一种售后问题，各家企业的处理规则、审批方式和业务系统也可能完全不同。企业希望厂商具备成熟的行业经验，缩短知识梳理和流程配置所需的时间，让客服Agent尽快进入真实业务接受检验。

进入生产环境后，持续运营随即成为常态。企业的产品、政策和服务规则会继续变化，客户也会产生新的问题和表达方式。企业需要从真实对话中发现Agent的薄弱环节，及时更新知识和流程，再通过测试验证调整效果。上线速度决定项目多快产生价值，持续运营让项目效果跟随业务变化不断校准。

1.3.5 项目效果能够与业务结果建立联系

企业需要建立一套从系统表现通向业务结果的评估体系。响应速度和识别准确率反映Agent的技术表现，问题解决率和转人工率衡量服务效果，人力投入与客户满意度进一步体现项目对经营管理的影响。

项目启动前，企业需要明确希望解决的业务问题，并统一指标口径。系统上线后，再沿用相同口径观察各层指标的变化。技术表现需要经过服务流程传导，最终体现在经营结果中。客服Agent的价值评估，要从一次对话处理得怎么样，最终落到企业获得了什么。

1.3.6 Agent始终在明确的安全和业务边界内运行

客服Agent直接面对客户，一次错误承诺或不当回复就可能引发投诉和合规风险。金融及公共服务场景还涉及敏感数据与严格的业务权限。企业需要明确Agent可以读取哪些信息、执行哪些操作，并对关键过程保留记录。

高风险事项需要设置人工确认，模型输出也要经过必要的事实校验和内容控制。出现异常时，系统应当及时停止自动处理，将任务及已有信息转交人工。权限清晰、过程可查、异常可退，是客服Agent长期运行在生产环境中的基本条件。

1.4 厂商能力要求

大促期间，客户在企业自营商城发现收货地址填错，随即发起在线咨询。客服Agent读取订单状态后，根据商品所处环节采取不同动作：尚未出库时直接修改地址，已经出库时发起物流拦截或转交人工。一次看似简单的在线服务，实际要求Agent理解客户诉求、遵循业务规则并调用多个系统。客服Agent厂商的竞争力，主要体现在系统连接、交互工程、行业适配和持续运营四项能力。

图3：客服Agent厂商能力体系

1.4.1 厂商首先要解决业务系统连接问题

客服Agent要处理实际业务，需要获取订单、账户或服务进度等信息，并在授权范围内执行操作。知识库支持规则解答；接入业务系统后，Agent才能根据客户的具体情况推进事项。

企业原有系统往往来自不同厂商，接口形式和权限体系也各不相同。厂商需要提供标准接口和连接工具，在保留企业现有系统的基础上完成接入。系统还要跟踪每次操作的执行状态。调用失败时，Agent需要重新尝试、调整处理方式或转交人工。客服Agent能够连接哪些系统，决定了它可以把服务任务推进到哪一步。

1.4.2 厂商要把语音交互做成稳定的生产能力

语音客服面对的是真实而复杂的通话环境。客户可能带有口音，周围存在噪声，还会随时补充信息或打断Agent。厂商需要让语音识别、对话理解和语音生成保持顺畅衔接，使Agent及时判断客户意图，并按照正常交流节奏作出回应。

稳定的通话体验依赖整条技术链路。任何一个环节出现延迟，都可能造成抢话、停顿或答非所问。厂商需要从完整通话出发进行工程优化，再通过真实话务持续测试。客户感受到的是整通电话的交流质量，端到端工程能力是语音客服规模化运行的基础。

1.4.3 厂商要把行业经验做进产品

通用语言理解是起点，企业的业务规则仍需逐项梳理。同样是申请退货，不同企业在有效期限、商品状态和退款方式上可能采用不同规则。厂商需要与企业共同梳理这些条件，并将其转化为Agent可以识别和执行的流程。

成熟厂商还需要把项目经验沉淀为行业模板、场景Skill和评测方法。新项目可以在已有资产上完成配置，再根据企业实际情况进行调整，从而缩短上线时间，减少重复设计和反复试错。行业经验经过产品化，才会从少数专家的个人能力转化为稳定的交付能力。

1.4.4 厂商要同时具备安全治理与持续运营能力

客服Agent可以读取客户信息，也可能代表企业执行修改、退款或业务受理等操作。厂商需要帮助企业设置数据访问范围和操作权限，对重要事项增加身份核验或人工确认，并完整记录Agent的判断与执行过程。出现异常时，系统要及时停止操作并转交人工。

系统进入生产环境后，业务规则和客户问题还会继续变化。厂商需要从真实对话中发现理解偏差和流程堵点，协助企业更新知识、调整策略并验证效果。双方还要使用统一的指标口径，持续观察问题解决率、客户体验和业务价值。安全治理为客服Agent划定生产边界，持续运营让项目效果随业务变化不断更新。

2、代表厂商评估：得助智能

2.1 公司介绍

北京中科金得助智能科技有限公司（得助智能）是中关村科金控股子公司，成立于2016年，是领先的企业级人工智能平台公司。

公司打造了覆盖智能营销、智能销售、智能客服、智能运营、智能办公五大场景的企业智能体及数字员工产品矩阵，已服务金融、汽车、工业制造、零售电商、政务及跨境出海等领域的3000余家政企客户，业务覆盖180多个国家和地区，致力于帮助全球企业实现体验创新、业务提效及商业新增长。

被IDC、沙利文等全球权威咨询机构认证为“中国智能客服市场领导者“，2025年度企业级智能客服市场占有率TOP3，稳居中国智能客服市场头部梯队。

2.2 产品服务介绍

得助智能以得助大模型平台为智能体开发和运行底座，面向营销、销售、客服、运营和办公等场景提供智能体应用。在客服Agent市场，公司以得助智能客户平台为核心，依托人机协同与多智能体联动，形成覆盖服务接待、营销转化、销售赋能与运营管理的一体化产品矩阵。

得助智能客户平台的产品架构可以概括为“1+2+3”：一个全媒体联络中心底座、两类交互智能体和三类辅助工具，覆盖客户服务全链路业务闭环，帮助企业改善行业常见的产品功能分散、技术栈割裂、场景适配单一等问题。

“1”是全媒体联络中心，作为客户服务体系的连接底座。平台统一接入得助大模型平台、AI技术平台、通信底座能力与各类客户触点渠道，包括热线、邮件、官网、社媒平台及电商独立站等对不同入口的客户请求进行统一路由和管理，为数字员工服务与人工坐席服务提供基础支撑。

“2”是语音交互和文本交互智能体。两类交互智能体分别承接电话和在线服务，依托大模型与多Agent协作理解客户诉求、识别客户意向、检索企业知识并调用业务流程，完成营销、咨询、查询和业务办理等双向交互。遇到复杂事项时，智能体可携带客户交互信息及处理进度上下文转接至人工坐席，减少客户重复说明问题。

“3”是智能工作台、智能质检和智能陪练。智能工作台为坐席提供知识推荐、话术辅助和工单处理能力；智能质检从真实会话中发现服务与合规问题；智能陪练通过模拟客户对话演练帮助坐席熟悉业务、提升服务水平。三类工具通过客户全旅程数据的互联互通，共同服务于人工坐席及运营团队的工作提效与服务提质。

在现有产品能力基础之上，得助智能正推进Agent Native架构的新一代产品上线，将其丰富的行业解决方案与场景经验沉淀为可复用的业务本体、专家级Agent与Skill。以Agent Team为核心的协同机制，贯穿智能体搭建、测试、上线、巡检、调优、洞察的全流程，并在业务运行过程中持续迭代。推动智能体从被编排的业务工具，升级为具备自主规划、协同执行、持续进化的业务主体。

图4：得助智能客户平台产品框架

2.3 厂商评估

一通真实的客户来电，会同时检验语音交互、业务理解和流程执行。响应速度、打断时机和事项处理共同决定服务结果。产品功能展示了覆盖范围，进入真实话务后的稳定性与持续优化能力，更能体现厂商的生产经验。

爱分析认为，得助智能在客服Agent市场的竞争力，主要在于联络中心与AI技术深度融合、营销服全场景业务理解、以及规模化项目实践所形成的综合壁垒。公司以联络中心为底座，向下连接大模型、AI技术底座、业务系统，向上深入客户全旅程业务场景，形成支撑客户交互、业务办结、持续调优的AI生产力体系。

2.3.1 大模型全链路重构与智能外呼实践，为得助智能积累了真实话务中的工程经验

2023年，得助智能用大模型重构智能客服产品，增强复杂语义理解、开放式对话交互和灵活业务编排能力。

智能外呼成为重要的验证场景之一：Agent需要在较短时间内理解客户真实意图、调整对话策略、即时回复响应，并推进任务流程以达成外呼目标。公司持续优化语音时延、对话打断、多轮对话、意图识别和异常处理，沉淀了面向企业级生产的指标体系、调优方法和工程经验，为后续规模化落地客服Agent项目筑牢基础。

2.3.2 关键能力自研与开放架构并行，使得助智能能够适应复杂客服环境

得助智能将语音识别与合成、声纹识别、意图理解、流程编排、工具调用及联络中心底座等关键模块纳入自研范围。较完整的技术链路有助于团队端到端定位问题，并围绕响应时延、打断策略和对话自然度进行整体优化，也减少了问题在不同技术供应商之间反复流转。

同时，平台采用开放架构，支持接入不同的主流模型，并提供SaaS、私有化、混合云等部署方式。面对企业已有的CRM、工单及其他业务系统，平台可以通过开放接口实现连接和双向互通。以某大型消费品企业为例，双方最初围绕客服模块开展合作，后续将合作范围扩展至企业统一联络体系建设，得助智能也从单点产品供应商升级为客户整体联络系统的业务共建伙伴。

2.3.3 将规模化项目服务经验转化为可复用资产，价值首先体现在缩短项目冷启动

得助智能长期深耕营销服领域，服务了汽车、金融、工业、零售、政务及企业出海等行业的众多头部客户。这些规模化实践沉淀为可复用的行业模板、业务策略和运营工具，并积累了多语种与多方言服务、统一的多渠道连接、跨区域部署等经验。如在专业性门槛较高的汽车行业，已形成覆盖线索清洗、售前咨询、试驾预约、售后维保等营销服全链路落地方案。

这些资产的价值直接体现在项目冷启动阶段的“降本提效”：对于标准化程度较高、客户数据和系统接口准备充分的场景，标准SaaS最快可在1天上线，7-10天完成业务验证。对于业务流程复杂、系统改造量较大的非标项目，这些资产可以帮助团队加快底层搭建与语料调试，将核心精力聚焦于处理企业的系统集成、业务规则与流程差异，从而大幅缩短从项目启动到真实业务跑通的交付周期。

2.3.4 三层指标体系与FDE运营相结合，得助智能将效果管理纳入交付全过程

得助智能采用“产品+服务”一体化交付模式，搭建分层观测框架，从不同颗粒度对落地效果进行诊断：底层是端到端响应时延、意图识别准确率和语音自然度等技术指标；中层是接通率、客户问题解决率等业务指标；上层是成本节约、收入及整体经营改善等经济收益指标。技术表现需要经过完整服务流程，才会传导为业务结果。三层指标体系将技术、业务和经营放在同一套评价框架中。

在项目运行阶段，得助智能的FDE团队深度扎根业务一线，提供方案设计、Agent搭建、话术和流程设计、策略制定、A/B测试、端到端调优、效果复盘在内的全生命周期陪伴式服务。技术团队、业务部门和FDE依据同一套观测数据迭代优化Agent，形成“运行—衡量—调优”的闭环。这种“产品+服务”模式打通了项目落地的“最后一公里”，确保供需双方在同一套数据视角下持续共创，让AI能力真正转化为可感知的业务价值。