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把「人工兜底」设计好:什么时候转人、转给谁

目录层用 SSG 加 ISR 拿收录,工具层用一份 JSON Schema 承接 91 个站内工具,密钥、计费与限流全部收口在国内业务后端,模型调用统一走一层薄适配。这篇把我们真实的目录结构、Schema 字段定义、路由闸门、预扣结算伪代码和合规清单完整摊开。

陈
陈默架构组
2026-09-28 · 14 分钟阅读 · 8,432 次浏览

假人工是最伤信任的——转过去还是机器人,且不说明。

"转人工"是最容易被做坏的一环

AI 功能兜不住的时候要转人工,但多数产品的转人工是沉默的 ✗:

用户点了"联系客服",然后进入一个队列,没人知道要等多久 ✗、AI 刚才说了什么要重新讲一遍 ✗。

转人工的质量,直接决定用户对整个 AI 功能的信任 ✔ —— 因为失败时刻最容易被记住 ✔。

一、什么时候该转(四条明确判据)

1. 模型自认不确定(资料不足、置信低 ✔);

2. 校验连续失败(格式错、业务规则不过,重试 2 次仍失败 ✔);

3. 触发安全/合规规则(越权、敏感数据、需要资质判断 ✔);

4. 用户明确要求("我要人工"必须立刻可点 ✔,不能藏在深处 ✗)。

二、转的时候要把上下文带过去

交接单至少包含六项 ✔:

```

① 用户原始问题(原文,不要摘要) ④ AI 已尝试的答案与依据

② 已收集的关键信息(如订单号) ⑤ 失败原因分类(格式/资料不足/合规)

③ 对话历史摘要(带轮次) ⑥ 建议的下一步(可选)

```

要点:让用户不用重讲 ✔ —— 这是转人工体验的核心 ✔。

三、要告诉用户的四件事

· 转给谁(人工客服 / 专家 / 工单 ✔);

· 大概多久(有人接的时间;无人时给"留言 + 回复时间" ✔);

· 现在还能做什么(继续用 AI 自助 / 查看文档 ✔);

· 你的输入已保存 ✔(不要让人担心白写 ✗)。

四、值班与排班(容易被忽略)

· 有明确的服务时间 ✔,非服务时间给留言而非假排队 ✗;

· 队列可见(前面几个、预计多久 ✔);

· 转人工量突增要告警 ✔(往往是上游质量问题或某次发布的副作用 ✔);

· 记录转人工原因分布 ✔(每周看,是改进 AI 的第一手材料 ✔)。

五、三个反模式

· 假人工 ✗(转过去还是机器人,且不说明 ✔)—— 这是最伤信任的 ✗;

· 转人工要重新登录/重新填表 ✗;

· 转人工之后没有回访 ✗(问题解决了没有?谁解决的?✔)。

一条判据

> 用户点了转人工之后,能不能一句话都不补充就让客服明白问题 ✔?

> 不能,说明交接单没做好 ✗。

本文由云枢 AI导航整理,内容以官方来源为准。

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术语速查 · 本页出现的 12 个词展开看中文名与一句话解释,点术语看完整条目
  • token词元:模型处理文本的最小单位,中文约 1–2 个汉字;计费与上下文长度都按它算。
  • 转写 / 字幕Transcription:把音视频人声逐句变成带时间戳的文字稿,便于做字幕与章节切分。
  • SSE服务器发送事件:服务器通过长连接持续推送增量文本,是对白逐字出现的常见实现。
  • API应用编程接口:程序之间约定的调用方式;站内工具由服务端调用,浏览器里不出现密钥。
  • CDN内容分发网络:把静态资源缓存到离用户更近的节点,缩短加载时间。
  • 缓存Cache:把结果暂存复用,复用得越多平均耗时越低;需要约定过期与刷新策略。
  • 限流Rate Limit:限制单位时间内的请求次数,防止单用户或异常流量打满服务端。
  • SSG静态站点生成:构建阶段就生成 HTML,访问时直接返回,不必每次请求都渲染。
  • ISR增量静态再生:先返回静态页,再在后台按需重新生成,兼顾速度与更新时效。
  • 灰度发布Canary Release:先让一小部分用户用新版本,确认无误再放量,出问题的爆炸半径最小。
  • 提示词Prompt:交给模型的指令文本;写清角色、任务、输入与输出格式比反复试更省。
  • 积分Credits:站内计费单位:按工具单价预扣,调用失败自动退还;单价以定价页为准。

完整解释与站内出现处见 AI 术语表(40 条)。