阿里巴巴客服工作平台
案例介绍
审核周期长，影响商家体验。随着大模型技术快速发展，业务亟需利用AI能力重构离线工单处理流程，实现审核自动化、智能化与
降本增效。
技术架构：
- 引入ReAct架构与Workflow引擎，将复杂审核流程拆解为可动态编排的微工作流
- 基于多Agent架构设计，主Agent负责场景识别与路由，子Agent负责具体申诉场景的审核流程
- 通过工具调用机制支撑Agent多轮推理、业务数据查询、规则校验和审核动作执行
- 设计Prompt模板管理与上下文动态注入机制，提升大模型调用效果并控制调用成本
- 设计凭证审核人工切片机制，通过人机协同保障离线工单审核准确率
项目成果：
- 系统上线后日均智能完结工单约6000单
- 平均审核时长降低约1天
- 日均节省运营成本约3万元
- 年化节省成本约1000万元
- 有效提升商家申诉处理效率与平台服务体验
阿里巴巴客服工作平台
案例介绍
淘天平台每天会产生大量商家申诉工单，涉及纠纷、投诉等复杂业务场景。传统模式下工单主要流入人工客服审核，处理成本高、
审核周期长，影响商家体验。随着大模型技术快速发展，业务亟需利用AI能力重构离线工单处理流程，实现审核自动化、智能化与
降本增效。
技术架构：
- 引入ReAct架构与Workflow引擎，将复杂审核流程拆解为可动态编排的微工作流
- 基于多Agent架构设计，主Agent负责场景识别与路由，子Agent负责具体申诉场景的审核流程
- 通过工具调用机制支撑Agent多轮推理、业务数据查询、规则校验和审核动作执行
- 设计Prompt模板管理与上下文动态注入机制，提升大模型调用效果并控制调用成本
- 设计凭证审核人工切片机制，通过人机协同保障离线工单审核准确率
项目成果：
- 系统上线后日均智能完结工单约6000单
- 平均审核时长降低约1天
- 日均节省运营成本约3万元
- 年化节省成本约1000万元
- 有效提升商家申诉处理效率与平台服务体验
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