天猫店铺有可用的 AI 客服，例如阿里的“小蜜”。在去年双 11 购物节，小蜜累计服务 4.1 亿次咨询，占比 85%，仅复杂纠纷转人工，用户满意度并未因是 AI 而下降，反而因回复快提升。此外，电商领域还有其他类似的 AI 客服应用，如京东推出的智能客服“JIMI”，每天处理数百万咨询，问题解决率超过 90%，使得京东客服团队规模缩小，有效分流了工作量。亚马逊的“智能客服代理”能通过对话 API 访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，在上季度独立处理了超过 50%的客户请求。抖音小店客服也引入了 AI 回复，提升了商家客服响应速度。
实际案例：早在2018年，京东推出了智能客服“JIMI”，现在已经发展到每天处理数百万咨询，问题解决率超过90%。京东客服团队规模却在缩小，可见AI有效分流了工作量。亚马逊的Alexa团队开发了一款“智能客服代理”，在美国开始用于Amazon线上支持。它能通过对话API访问客户订单等数据，帮助顾客查询物流、办理退货，全程无需人工介入。亚马逊报告称，该Agent在上季度独立处理了超过50%的客户请求。阿里亦有类似AI客服“小蜜”，应用于淘宝天猫。去年双11购物节，小蜜累计服务4.1亿次咨询，占比85%，仅复杂纠纷转人工。用户满意度并未因是AI而下降，反而因回复快提升。银行业也大量应用AI客服。例如中国建行的“智慧柜员”，客户在手机银行咨询，90%问题AI直接解决，少数再转人工专家。智慧柜员甚至可办理简单理财产品推荐和风险评估，功能日益强大。医疗领域的AI客服也很实用。如平安好医生APP提供7x24健康咨询AI助手，用户描述症状，AI初步判断可能病因并建议挂号科室或居家处理，这相当于让每人有了个私人“健康客服”。很多用户反映AI解答详尽且比排队问医生方便得多。电信运营商Verizon则部署了AI客服Agent处理宽带报障，能指导客户检查路由器连线、远程重启设备，成功率达到80%以上，大幅降低了上门工程师次数。语音客服方面，微软2024年发布了一个被训练成客服员声音语调的Agent，用于替代呼叫中心接听简单查询电话。据称一些客户未察觉对方是AI。社交媒体上也有现象值得一提：一些网购平台商家直接用AI客服聊天，虽然偶尔答非所问，但支持多人同时咨询，这其实已经变相验证了AI客服在商业场景的可行性。
再如抖音小店客服引入AI回复，提升商家客服响应速度。这些都属于垂直Agent性质的应用，在用户看来只是产品功能优化，但背后是Agent在自主决策。架构上字节倾向轻量嵌入：比如智能剪辑Agent不是通用对话AI，而是直接作为剪辑流程中的一步，UI上仍是常规选项，但实现由AI接管。另一方面，字节的Agent TARS框架是面向通用的独立产品。根据字节公开的信息，Agent TARS具备四大核心特性：1）多模态理解：TARS能够像人一样“看网页”来理解内容（通过视觉分析DOM结构），并结合文本、图像、命令行、文件系统等多种模式的信息。2）全面工具支持：它可以与浏览器、命令行、文件等进行无缝集成，具备类似OpenAI Operator的高级浏览器操作能力。3）灵活工作流编排：开发者可以在TARS中设计任务规划与执行的流程，Agent可按设定去完成多步骤任务，同时支持深度研究（类似OpenAI Deep Research）模式和一般操作模式。4）MCP多云互联：TARS内置对Anthropic的MCP协议支持，可连接多种云服务，实现跨平台数据访问。TARS框架实际上糅合了当前Agent的诸多关键技术，是一个开源全栈Agent解决方案。它采用模块化架构，将浏览器控制、工具调用、任务规划等作为组件，用户可根据场景组合配置。字节在TARS发布文章中举例：通过TARS，用户可以一键实现“深度研究+电脑操作”的复杂任务，如市场调研——Agent自动查资料形成报告，然后登录后台更新数据。TARS由字节多年AI技术积累而来，例如视觉理解部分借鉴了西瓜视频推荐系统的页面理解，工具调用部分来自飞书自动化的实践。其开源旨在让更多开发者不用从零开始造轮子，就能打造自己的Agent。
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