我们的项目叫 贝壳 AI 客服。传统的客服项目就是给提供一个聊天工具、接入 RAG 通过查询知识库中的内容回答客户。而我们的核心能力是支持通过外部系统 MCP 的方式提供能力，然后通过 Skill 的方式封装这些能力，以解决不同场景的问题。

项目定位

传统客服系统通常把在线聊天、知识库、人工坐席和工单管理拆成多个割裂模块，AI 也往往只是附着在聊天框上的一个自动回复入口。贝壳 AI 客服 想解决的问题，是把这些能力统一到同一条客服业务链路里。

在这套设计里：

• 会话是统一的上下文容器
• AI Agent 负责优先接待与标准问题处理
• 自定义 Skills 和 Tools ，AI 通过 Skills 对接内部系统
• 知识库检索用于提升回答准确率
• 人工客服负责复杂问题、异常情况和高风险动作
• 工单系统承接需要持续跟进的正式处理流程

项目的核心思路不是“把大模型接进客服页面”，而是让 AI 真正进入客服系统的主流程。

核心能力

• AI First 接待：AI Agent 优先处理常见问题、标准流程和基础咨询
• 知识库增强回答：支持 RAG 检索，将命中的知识片段注入运行时上下文
• 平滑转人工：在低置信度、规则命中或用户要求时自动升级人工处理
• 多渠道接入：支持独立部署、挂载到现有网站、嵌入微信公众号、接入微信客服系统
• 会话与工单联动：支持从当前会话直接建单，保留完整上下文
• 双端工作视角：同时提供运营管理后台与客户侧会话 Widget
• 可扩展运行时：支持 Skills 、MCP 和业务工具接入

项目地址

• Github: https://github.com/huabeitech/cs-ai-agent
• Gitee: https://gitee.com/huabeitech/cs-ai-agent

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