首届客户服务领袖峰会召开探域智能体引领 AI 生产力革命

作者：龚作仁文章来源：Laborer

2026-01-23 15:21

作者：龚作仁文章来源：Laborer

2026-01-23 15:21

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首届客户服务领袖峰会聚焦AI在客服领域的应用，探域智能体助力服务升级，提供实操干货。

1. 消费者需求快速变化，要求专业解答和情绪共鸣，提升服务质量是关键。

2. AI智能体通过知识库和学习能力提供专业服务，释放人力聚焦复杂问题，实现“破界・共生”协同进化。

3. 案例显示妙可蓝多上线探域智能体后，响应时间从20秒减至10秒，满意度超95%，人力费比降25%+，达成提质增效降本。

4. AI将客服从“成本中心”升级为转化引擎等四大增长引擎，推动客服行业从执行者向经营者跃迁。

5. 实操建议：企业应拥抱AI，构建“会用AI的客服团队”，通过智能体重构流程释放人力价值。

AI技术重塑品牌营销和服务，助力品牌建设。

1. 消费趋势显示用户渴望专业解答和情感温度，AI成为品牌情感纽带，提升客户忠诚度。

2. 品牌渠道建设启示：探域智能体覆盖客服、营销和私域场景，提供全流程AI Agent服务，如妙可蓝多案例中提升询单转化率。

3. 产品研发角度：AI可自定义Agent功能，融入业务闭环，格力、海尔等千余家品牌已赋能。

4. 用户行为观察：日常咨询40%+由智能体承接，增强用户体验稳定性。

5. 品牌定价参考：AI驱动降本增效，人力费比下降，释放资源用于更高价值工作。

峰会揭示AI带来的增长机会和商业模式变化。

1. 增长市场：AI将客服转为转化引擎等四大引擎，拉动复购和转化，如妙可蓝多询单转化率提升。

2. 消费需求变化：消费者要求更高服务标准，AI提供即时满足，减少响应时间。

3. 事件应对措施：解决客服“不可能三角”（降本、优质体验、效率），通过上线智能体打破困境。

4. 合作方式：峰会促成探域科技与猫小二合作，成立研究院，推动AI先锋企业评选。

5. 风险提示与机会提示：未拥抱AI可能落后，但AI可提质增效降本25%+，扶持政策如多Agent协作架构提供学习点。

AI提供商业机会和数字化启示，助力生产升级。

1. 商业机会：探迹科技拟并购真爱美家，AI Agent技术可向制造业扩展，解决实际问题。

2. 产品生产和设计需求：启示电商应用，如探域智能体覆盖前端客户触达到后端运营管理，优化流程。

3. 推进数字化启示：AI以“数字员工”形式带动实体经济提质增效，案例显示人力释放聚焦创造。

4. 电商启示：专注于B2C场景的AI赋能，格力、海尔等企业经验可借鉴，推动高频调用验证。

行业趋势凸显新技术和解决方案价值。

1. 行业发展趋势：2026年为AI Agent落地元年，推动客服从被动应答向主动服务升级。

2. 新技术：探域智能体采用LLM Native技术，自定义Agent和多Agent协作，Token消耗量突破10万亿，日均超500亿。

3. 客户痛点：客服管理者面临“不可能三角”（成本、体验、效率），案例妙可蓝多成功破解。

4. 解决方案：探域智能体提供全流程服务，覆盖客服、营销等场景，帮助企业构建核心竞争力。

5. 数据支持：Token作为AI工作量指标，显示深水区应用，服务海量用户。

平台需求与运营管理策略聚焦AI应用。

1. 商业对平台的需求：企业需承接AI红利，探迹科技构建“太擎”和“旷湖”平台，覆盖B2B/B2C场景。

2. 平台的最新做法：峰会活动促进跨界对话，成立探域智能体研究院和AI先锋企业评选，如妙可蓝多获奖。

3. 平台招商：通过真实案例和技术解构吸引合作，已赋能千余家品牌。

4. 运营管理：AI Agent从回答问题到解决问题，在多Agent架构中优化流程，规避风向如确保服务稳定性。

5. 支撑数据：Token消耗稳居行业前十，显示商业模式成熟。

产业动向揭示新问题和商业模式演变。

1. 产业新动向：AI Agent从效率工具演变为价值创造引擎，实现认知革命，推动客服行业转型。

2. 新问题：如何承接AI落地“最后一公里”阻碍，峰会讨论技术趋势如大模型辅助决策。

3. 商业模式：探域智能体Token消耗突破10万亿，形成稳定商业闭环，案例妙可蓝多显示三重目标达成。

4. 政策法规建议：AI驱动客服从成本中心升级为增长引擎，启示企业需集体跃迁。

5. 代表观点：阿里云徐栋指出大模型改变人机交互，猫二强调AI不是技术升级而是经营者跃迁。

声明：快读内容全程由AI生成，请注意甄别信息。如您发现问题，请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

The inaugural Customer Service Leadership Summit spotlighted AI applications in customer service, with Tanyu Intelligent Agent driving service upgrades through practical insights.

1. Rapidly evolving consumer demands require professional solutions and emotional resonance, making service quality improvement paramount.

2. AI agents leverage knowledge bases and learning capabilities to deliver specialized support, freeing human agents for complex issues and achieving collaborative evolution through "Boundary-Breaking Symbiosis."

3. Case study: Miaokeland saw response times drop from 20s to 10s with Tanyu’s AI agent, achieving >95% satisfaction and 25%+ labor cost reduction while enhancing efficiency.

4. AI transforms customer service from a cost center into four growth engines (e.g., conversion driver), elevating the industry from executors to strategic operators.

5. Actionable advice: Enterprises should adopt AI to build "AI-enabled service teams," restructuring workflows to unlock human potential.

AI technology reshapes brand marketing and service, strengthening brand building.

1. Consumer trends show demand for expert answers and emotional connection, positioning AI as a loyalty-building bridge.

2. Channel insights: Tanyu’s AI agent covers service, marketing, and private domain scenarios, boosting inquiry-to-order conversion as seen with Miaokeland.

3. Product R&D: Customizable agent functions integrate into business loops, with 1,000+ brands like Gree and Haier already empowered.

4. User behavior: Over 40% of daily inquiries are handled by AI agents, ensuring consistent user experiences.

5. Pricing strategy: AI-driven cost savings (e.g., reduced labor ratios) free resources for high-value initiatives.

The summit highlighted AI-driven growth opportunities and business model shifts.

1. Growth levers: AI converts customer service into four engines (e.g., conversion driver), increasing repurchase rates—exemplified by Miaokeland’s higher inquiry conversion.

2. Demand shifts: Consumers expect faster, higher-quality service, with AI enabling instant responses.

3. Solution to challenges: AI breaks the "impossible triangle" (cost reduction, quality, efficiency) via intelligent agent deployment.

4. Partnerships: The summit facilitated collaborations like Tanyu Tech and Mao Xiao’er, establishing research institutes and AI pioneer awards.

5. Risks/opportunities: Lagging in AI adoption risks obsolescence, but early adopters achieve 25%+ efficiency gains with multi-agent architecture support.

AI offers commercial opportunities and digital transformation insights for manufacturing upgrades.

1. Business expansion: Tanyu Tech’s planned acquisition of Zhenai Meijia signals AI agent technology’s potential in manufacturing problem-solving.

2. Production design: E-commerce applications like Tanyu’s agent optimize front-end customer engagement to back-end operations.

3. Digital transformation: AI "digital employees" boost real-economy efficiency, freeing human creativity in documented cases.

4. E-commerce takeaways: B2C-focused AI empowerment, validated by high-frequency usage from firms like Gree and Haier.

Industry trends underscore new technologies and solution value.

1. Trend projection: 2026 marks the first year of AI agent adoption, shifting customer service from reactive to proactive.

2. Technology: Tanyu’s LLM Native platform enables customizable agents and multi-agent collaboration, with token consumption exceeding 10 trillion total and 50 billion daily.

3. Pain points: Service managers face the "impossible triangle" (cost, experience, efficiency), resolved in Miaokeland’s case.

4. Solution: Tanyu’s end-to-end agent service spans support and marketing, building core competitiveness.

5. Data validation: Token metrics indicate deep application maturity, serving massive user volumes.

Platform strategies prioritize AI integration for operational management.

1. Market needs: Businesses seek AI dividends, addressed by Tanyu’s "Taiqing" and "Kuanghu" platforms for B2B/B2C scenarios.

2. Platform initiatives: Summit events foster cross-industry dialogue, with Tanyu’s AI research institute and pioneer awards (e.g., Miaokeland).

3. Partnership recruitment: Real-case studies and technical demos attract collaborators, empowering 1,000+ brands.

4. Operations: AI agents evolve from answering queries to solving problems, optimizing multi-agent workflows while ensuring stability.

5. Metrics: Top-10 industry token consumption confirms business model viability.

Industry movements reveal new challenges and business model evolution.

1. Trend: AI agents transition from efficiency tools to value-creation engines, driving cognitive shifts in service industries.

2. Challenges: Summit discussions addressed "last-mile" AI implementation barriers, including LLM-assisted decision-making trends.

3. Business models: Tanyu’s 10-trillion token consumption reflects stable commercial loops, with Miaokeland achieving triple objectives (quality, efficiency, cost).

4. Policy implications: AI’s role in upgrading service from cost center to growth engine necessitates industry-wide transformation.

5. Key insights: Alibaba Cloud’s Xu Dong noted LLMs redefine human-computer interaction; Mao Er emphasized AI as operational leapfrogging, not mere tech upgrades.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

1月23日，由探域科技与猫小二联合主办的“破界・共生——企业与AI的组织进化”2026首届客户服务领袖峰会在广州举行。这是一场汇聚行业智慧与前沿实践的盛会，汇聚了来自阿里云、妙可蓝多等知名企业的行业领袖、技术专家与资深从业者，共同聚焦AI在客户服务领域的应用趋势与实践路径，解锁智能时代客服行业的转型密码。

当前，消费者的需求正快速变化与升级，他们既要求更专业的解答，也渴望获得情绪共鸣与服务温度。提升服务质量已成为留住客户、拉高转化的关键。

传统的配置型客服机器人已难以为继，什么才是“更智能的服务”？答案是：精准与温度并存。

AI智能体正是为此而生。它通过强大的知识库与学习能力，确保解答的专业性与一致性，稳定承接绝大部分日常服务，为用户提供即时满足。更重要的是，它释放了人的精力，让客服人员能专注于更复杂、更需创造力和情感连接的工作，并通过实践不断优化AI。

这正是“破界・共生”的要义所在：让智能体负责“干活”，兜底基础服务；让人得以聚焦于复杂问题，创造高阶价值。二者在协同中共同进化，最终构建起智能时代的新服务生态，让客服真正成为品牌的情感纽带与增长引擎。

探域智能体以10万亿Tokens推动“AI生产力时代”落地

探迹科技子公司探域科技CTO黄加胜在会上发表《万亿Tokens炼就的智能体：从规模应用到认知革命》主题演讲，拆解企业AI落地"最后一公里"常见的阻碍，分享企业如何承接AI红利。

（探域科技CTO黄加胜现场分享企业如何承接AI红利）

探域智能体作为探迹科技的B2C智能体产品，专注为电商与零售企业提供全流程AI Agent服务，全面覆盖客服、营销、运营、私域等核心业务场景。

黄加胜表示，探域智能体坚持LLM Native技术路线，将传统客服辅助工具升级为具备 “思考与行动” 能力的数字员工，实现了从“对话管理”到“任务达成”的本质进化。通过创新的知识库体系、自定义Agent功能及多Agent分工协作架构，探域智能体能够为品牌方提供高度自定义、闭环业务逻辑的专属Agent。

这意味着，企业不仅能拥有一个“会听话”的智能客服，更能拥有一个“懂业务、会执行、能闭环”的“AI数字天团”，真正将智能技术融入业务全流程。

尤其值得关注的是，探域智能体年度Token消耗量突破10万亿，日均超500亿，稳居ToB行业Agent应用Token消耗量前十，正式迈入“万亿Tokens俱乐部”。在AI领域，Token是衡量AI实际工作量的核心指标，这意味着探域智能体已进入驱动核心业务，服务海量用户，并形成稳定商业模式的深水区。目前，探域智能体已深度赋能格力、海尔、妙可蓝多等千余家知名品牌。

来自妙可蓝多的高级客服经理龚文妙，通过真实案例分享了探域智能体的落地价值。他指出，客服管理者长期面临“不可能三角”困境：老板要求降本，客户追求优质体验，运营需要提升效率与转化率。而上线探域智能体后，这一困境成功被打破——平均响应时间从20秒以上压缩至10秒。客户满意度稳定在95% 以上；40%+的日常咨询由智能体前置承接，同时询单转化率实现平稳提升。

上线探域智能体的8-12月内，妙可蓝多客服人力费比下降25%+，真正达成“提质、增效、降本”三重目标。“与AI共生，不是让AI更像人，而是让人更像人，通过智能重构流程，释放人力价值聚焦更高价值工作。”龚文妙说道。

AI驱动客服从“成本中心”升级为“四大增长引擎”

AI如何将客服从传统"成本中心"转变为"增长引擎"成为本次峰会的核心议题。

探迹科技生态伙伴、阿里云通义大模型业务总经理徐栋在现场分享中指出，大模型技术正引领一场深刻的技术变革，从精准的语言理解到复杂问题辅助决策，生成式AI正在改变人机交互方式，影响着每个行业的发展路径。“尤其在客户服务领域，大模型正在推动客服从被动应答向主动服务、智能决策升级，成为企业构建差异化竞争力的重要支撑。”

（阿里云通义大模型业务总经理徐栋分享AI大模型的技术趋势和商业实践）

猫小二·探域智能体联合创始人猫二则认为今天的客服必须拥抱AI，通过AI可以将客服从"成本中心"升级为转化引擎、复购与用户价值引擎、组织效率引擎、数据与决策引擎四大增长引擎。“未来，企业“小步快跑”的提效路径是拥有一支会用AI的客服团队，这不是一场技术升级，而是客服行业从“执行者”走向“经营者”的一次集体跃迁。”

活动现场还举行了重要仪式，探域科技与猫小二共同宣布探域智能体研究院正式成立。同时，探域智能体AI先锋企业评选结果揭晓，妙可蓝多、德玛仕、箭牌照明、乐申照明等企业在AI客服应用方面的创新实践获得行业认可。

超越效率工具：AI Agent成为驱动产业变革的核心引擎

作为专注于数字生产力的大模型智能体平台，探迹科技已构建起覆盖AI Agent全链路的自主技术体系。公司自主研发的“太擎”企业级大模型智能体开发平台与“旷湖”数据云底座，构建了涵盖B2B与B2C核心场景的Al Agent，帮助全球企业构建大模型时代的核心竞争力。其中，探迹B2C智能体——探域智能体，聚焦电商与零售行业痛点，实现了从前端客户触达到后端运营管理的全场景智能赋能。

目前，探迹科技已获得红杉中国、软银愿景、启明创投、阿里巴巴、凯辉基金、GGV纪源资本等多家顶级资本多轮投资，其中2022年红杉中国、软银愿景先后在C 轮和C + 轮领投超10亿元，探迹成为全球独角兽企业。

值得关注的是，探迹科技拟并购真爱美家，此举意味着在B2C场景中经高频调用、真实消耗、长期验证的AI Agent技术，已具备向制造业等行业纵深扩展的能力。AI已经深度扎根电商、零售的具体业务流程，以“数字员工”的形式，切实解决企业问题，带动实体经济提质增效。

2026年被业界视为“AI Agent应用落地元年”。本次峰会通过真实案例、技术解构与跨界对话，向行业传递出一个明确共识：AI Agent已经实现了从“回答问题”到“解决问题”的质变，已经能够在复杂的业务场景中创造实际价值。

这不仅仅是一场技术展示，更是一场关于“AI生产力” 的认知革命。这标志着AI Agent正在从效率提升的“外在工具”，演变为价值创造的“内在引擎”。

注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

什么是探域智能体？

探域智能体是探迹科技的B2C智能体产品，为电商与零售企业提供全流程AI Agent服务，覆盖客服、营销、运营等场景。其采用LLM Native技术，将传统客服工具升级为具备思考与行动能力的数字员工。

探域智能体如何提升客服效率？

以妙可蓝多为例，上线后平均响应时间从20秒以上压缩至10秒，客户满意度稳定在95%以上，40%日常咨询由智能体承接，客服人力费比下降25%，实现提质、增效、降本。

AI如何将客服从成本中心转变为增长引擎？

通过AI驱动，客服可升级为转化引擎、复购与用户价值引擎、组织效率引擎、数据与决策引擎四大增长引擎，推动行业从执行者向经营者跃迁。

标签:: 业界

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