声明：本文来自于微信公众号 见实，作者：阿爽，授权站长之家转载发布。
AI正在从“工具”，变成“员工”。不是辅助型员工，而是直接参与用户服务、影响成交结果的一线员工——这是朱雀AI在过去一年中反复验证过的结论。
2025年，朱雀AI陪跑和服务了上百家企业，从私域客服、内容生产到设计与商品企划，为企业搭建了400多个智能体。在这些场景里，AI不再只是提效，而是开始重构运营结构:1个人如何顶5个人，甚至10个人;在不扩编的情况下，把私域人效和产出同时放大。
在朱雀AI内部，目前同时运行着100多个智能体，分别承担不同岗位角色，像一支持续运转的“AI员工团队”。客服、内容、设计、分析，每个智能体各司其职，又能被串联成完整工作流。
这篇文章，选择其中一个典型场景展开——AI客服。在大健康行业，AI客服已经可以输出接近从业10年专家水平的专业方案;在厨具、电商等场景中，它通过不断追问需求，直接介入购买决策，让连带率提升30%;在平台店铺中，AI客服推动评分提升到4.8分甚至5分（满分）。
朱雀AI创始人朱雀的判断是:到2026年底，AI客服的普及将是“板上钉钉”的定局。而这，很可能只是AI员工全面进入企业业务核心的开始。
见实与朱雀进行了一次深聊，借由AI客服这一切口，拆解AI员工是如何一步步扛起实际业务的。
朱雀也是见实1月杭州私域开年大会的主题分享嘉宾，夜话环节也将与会员一起进行现场实操与拆解，欢迎到现场切磋交流。现在，让我们回到对话中来，如下，enjoy:
01
AI如何补上客服最难的短板?
见实:先分享一个最直观、最能让人感受到“用了AI客服之后不一样”的地方?
朱雀:我更愿意把“AI客服”称为“AI客户服务”。以前一提“客服”，大家想到的往往是被动回答问题、价值感很低的角色;而“客户服务”，本身就是一种主动为客户提供价值的行为，现在的AI客服就在做这件事情。
比如，我们有一位做养生保健的客户，在自己的私域里用AI客服尝试了全新的服务方式:客服不再只是等客户提问，而是主动去询问客户最近的健康情况，收集信息后交给一个“大健康顾问”智能体，智能体再根据客户的具体状况，生成一份专业且有说服力的健康报告。
见实:大健康行业对专业度要求很高，AI真的能补上吗?
朱雀:这个行业一直有一个矛盾——客服的薪资就三四千块，他注定不可能很专业;你指望通过培训把他变成专家，也很难实现。
现在AI恰好弥补了这一点。通过学习，AI可以具备跨领域的专业知识，这带来了两个变化:一是客户服务的质量变好，店铺评分上升;二是在私域里做引流活动的成本降低、效果也变好了。
见实:这种专业度的提升，在私域引流活动中是怎么落地的?
朱雀:以一位客户的老客激活活动为例。他在社群里提出:“秋冬不知道吃什么好?不知道该怎样进补?只要填写你的身体信息，我们就免费送你一份专属健康方案。”
他一次拉了三五百人进群，让每个人填写问卷，提供年龄、性别、身体状况、想改善的问题等基础信息。收集完数据后，把这些交给大健康智能体分析，很快，每个用户都收到了一份针对个人情况生成的方案，可能有一两千字，内容专业、具体，而且可执行——比如细化到每天的饮食和作息调整。
AI生成的健康管理方案示意
见实:这个行业“方案引流”以前也存在，AI介入后本质改变了什么?
朱雀:首先是成本结构的变化，以前这类增值服务成本很高，现在用AI基本没有额外成本。其次是响应速度，原来生成一个定制方案可能要一两天，现在五到十分钟就能完成。第三是个性化提升，AI在复杂信息的搜集和分析上非常擅长。用户拿到方案后，会明显感觉自己被重视、被认真对待，参与度随之提高。
见实:除了大健康，AI提供“专家方案”的能力还能应用在哪些领域?
朱雀:类似的场景还有很多。比如教育领域，可以用升学规划智能体为家长生成个性化规划;健身食品可以提供定制减肥食谱;医美行业可以输出个性化护肤方案。凡是过去需要专家才能完成、用于吸引用户和建立信任的服务，现在几乎都可以由AI低成本完成。
02
AI如何提升服务的稳定性与理解力?
见实:总体来说AI客服相比人工客服，优势在哪些方面?
朱雀:我觉得主要有三点:专业度更高、覆盖面更广、情商更在线。
第一是专业度。面对用户提出的各种专业问题，AI都能给出足够专业的解答，而这一点是很多人工客服很难做到的。
第二是应对范围广。比如在私域里，一个客服可能会碰到上百种不同情况，但人工客服本人可能只熟悉其中三四十种，剩下的不懂就得请示上级;而AI客服面对这100种情况，每一种都能很好地处理。
第三是情商高。AI客服在处理过程中可以识别用户的情绪，用贴心的方式回应。我们过去讨厌人工客服，往往是因为他们回复千篇一律、缺乏温度——要么客套得很假，要么冷淡得很僵硬。而AI客服可以做到因人而异:既专业高效，又让人感觉有“人情味”。
见实:AI同时处理很多问题方面，有没有量化的数据?
朱雀:并发能力上与其说体现在数据上，不如说体现在效率和理解力上。举个例子，客户有时会发来一大段描述，人工客服很容易抓不住重点，甚至理解错方向——客户明明在说A，客服却理解成了B。这种情况非常常见。
而现在的大语言模型对语义非常敏感，能准确捕捉用户真正想表达的意思，再基于这个意图给出回应。
同时，AI还能识别话语背后的情绪。有些客户表面在问专业问题，但字里行间可能带着焦虑、不满或者犹豫。人工客服往往只回答问题本身，而AI客服会先关注情绪，再进入问题解决。这种“先安抚、再处理”的方式，更容易缓解情绪、建立信任。
见实:但也有不少人吐槽AI回复“很套路”，你们是怎么解决这个问题的?
朱雀:被吐槽的通常是通用型AI，它需要覆盖所有人群，风格难免泛化。而我们在给企业搭建智能体时，会明确设定它的沟通风格、服务对象以及回复长度等细节。
就像“训练一个客服员工”。公司会告诉真人客服应该用什么语气、遵循什么价值观，AI也是一样，这些要求都会被写进提示词里，让它在每一次对话中严格执行，AI在一致性上更有优势。
见实:在“捏”一个AI客服人格时，最关键的是什么?
朱雀:最重要的是两点:
第一，要非常清楚服务对象是谁。不同人群的沟通方式差异很大，比如面对小朋友、老年人、产后妈妈或年轻女性，表达方式完全不同，这是AI人格设计的前提。
第二，是在提示词中明确加入情绪识别和回应逻辑。我们会要求AI先判断用户情绪，用一到三句话进行安抚和共情，再进入问题解决。这一流程会被写进提示词里，AI在实际对话中会严格执行。
见实:AI客服在实际工作中，需要人的协同吗?
朱雀:需要，尤其是在早期。首先，AI员工本身需要企业来搭建，包括提示词和工作流程。其次，在真实环境运行初期，也不能完全放手，必须有人盯着。我常说一句话，叫“先优化，再自动化”，这个过程通常需要一到两个月的磨合。如果在没有调优成熟之前就完全自动化，很容易出现不可控的问题。
03
AI如何介入用户的购买决策?
见实:你之前提到AI客服让某品牌的连带率提升了30%。这是不是意味着，AI已经开始介入顾客的购买决策?
朱雀:它确实在扮演智能导购的角色，但我还是把它归在客户服务里，因为它是通过“服务过程”来推动转化的。核心在于，AI客服会主动挖掘用户需求。
举个例子。顾客走进一家厨具店，说:“我想买一把做早餐用的刀，但不知道选哪种好。”普通客服可能直接推荐一款切面包的刀，推荐完流程就结束了。但AI客服不会停在这里，它会继续追问:“家里早餐一般几个人吃?偏中式还是西式?有没有老人或小孩?”
当用户回答完这些问题，AI掌握了更完整的使用场景，就能给出更贴合实际需求的推荐。
比如了解到家里有小朋友、早餐偏西式，AI在推荐合适的面包刀之外，可能会补充一句:“你也可以搭配一个小煎锅，做西式早餐更方便，小朋友也会喜欢这个锅的造型。”很多顾客就会顺手把这个锅一起买了，这就是连带购买发生的过程。
本质区别在于，人工客服往往是按既定SOP一问一答，而AI客服更像围绕一个目标在服务。你给它设定的是“提升连带率”，它就会通过多问一句、多理解一步，来推动更完整的购买决策。
朱雀AI服务的品牌店铺评分为5.0
见实:目前AI客服主要覆盖了哪些业务场景?
朱雀:我把客户服务大致分成了五类。
第一类是“专业型”客服，适用于专业度要求很高的场景，比如大健康、形象造型、减肥指导、法律咨询、升学规划等。这类岗位原本需要资深专家，人力成本高，现在可以由AI提供稳定、专业的服务。
第二类是“推荐型”客服，也就是导购型客服，既负责回答问题，也负责促成成交和连带销售。我们刚才提到的厨具案例就属于这一类。
第三类是“信任型”客服，适合客单价很高的业务，比如高价课程、设备，或B端企业服务。在成交前，需要长期建立信任。AI在这里的作用是判断信任阶段，并给出下一步行动建议，而不是直接推销。
第四类是“情绪型”客服，常见于心理咨询、情感陪伴、部分教育场景。用户的核心需求是被倾听、被安抚，而不是立刻购买。AI在这里承担的是陪伴和情绪支持的角色，信任往往在这个过程中自然建立。
第五类是“深度分销型”客服，适合有大量加盟商、门店或代理的企业。总部可以给每个分销商配置一个专属AI客服，用来解答政策、培训、售后等问题。原来可能需要一个团队长期对接，现在1个人加AI系统就能覆盖。
这五类是目前比较典型的应用形态，具体到不同行业，还可以继续细分。
04
AI员工如何被组织成团队?
见实:一个AI智能体只能解决一个问题吗?
朱雀:我对新手的建议是，早期每个智能体只解决一个具体任务。不要一开始就做一个什么都会的AI，那样成功率反而低。等你有了一定经验、模型能力也更成熟了，再考虑让一个智能体承担两到三个功能。
见实:那一个智能体理论上能做到大而全吗?
朱雀:我主要看两点:
第一，这些任务原来是不是由同一个人完成的。如果本来就需要两种截然不同的专业能力，就不适合硬塞进一个AI里。比如“设计师+文案”这本身就是两个角色，放在一个智能体里，提示词会非常复杂，效果往往不好。
第二，在你对提示词和AI行为的控制能力还不强的时候，智能体的职责范围宁可窄一点。如果发现输出质量开始下降，基本就说明加得太多了，需要重新拆分。
见实:不同的智能体，可以组合成一套完整的工作流吗?
朱雀:完全可以。先把每个垂直职能的智能体搭建好，再按流程把它们串起来，就从“一个AI”升级成了一组AI协同作战。
比如我们服务的一家服装企业，我帮他们搭了一个多智能体分工协的“AI工作台”:一个做流行趋势和款式设计，一个根据设计图输出打版方案，一个生成商品文案和详情页，一个负责虚拟模特搭配，一个根据销售数据给出生产建议，等等。原来这一整条企划流程要好几个人配合，现在是完全通过智能体接力完成。
见实:这些智能体在部署时，能接入企业现有系统吗?比如CRM、企微?
朱雀:通常是分阶段来做。初期我们会先用一个相对独立的平台，把人机协作流程跑通，比如通过复制粘贴或API调用来协同。等流程稳定了，再看企业原有系统是什么，逐步把AI能力嵌进去。
最后可能有两种结果:要么AI成功接入原有系统，比如企微、飞书、钉钉，实现无缝运行;要么发现原系统不适合，干脆用新的AI系统替代部分旧功能。
见实:你怎么看AI客服的应用边界?
朱雀:未来线上客服基本都会被AI接管。因为所有交互都在屏幕内，条件天然适合AI。
见实:全面普及还需要多久?
朱雀:很快，我预计2026年底就会实现。就像当年电商浪潮来了，谁也挡不住一样。
