一、大部分客服机器人死在第一层
用户问一句“我的订单怎么还没到”，机器人回一个菜单。
这不是 AI 不行，是分层没做对。
二、三层结构
第一层：意图识别。
只回答一个问题：用户想干什么。不求答得好，只求分得对。
分出十到二十个常见意图就够（查订单、退换、开发票、投诉、问功能）。
第二层：流程处理。
识别到意图后，走固定流程。
这一步不要交给模型自由发挥，要写死步骤，模型只负责填槽位。
第三层：自由问答。
前两层都接不住的，才进模型自由回答。
这一层的目标不是解决，是体面地转人工。
三、为什么分层很有用
三个好处：
- 成本可控。80% 的问题在第一层就分流，不用调大模型。
- 可排查。出问题时能定位到哪一层。
- 可预测。关键业务流程不会因为模型改版而崩。
四、第一层怎么写提示词
不要让它“尽量回答”，要让它“只分类”：
你只需要判断用户意图，从下面 15 个标签中选一个，不要生成回答。
无法归类的输出 other。
明确禁止它答题，准确率会明显上升。
五、第二层的关键是槽位
槽位就是需要从用户话里抽出的信息。
比如退换：订单号、商品名、原因、时间。
四个集齐才能走流程。缺一个就问一个。不要一次问四个。
六、第三层的三条规则
- 不承诺。不说“一定给您解决”。
- 不编造。不知道就说不知道。
- 不拖延。三轮内必须给出转人工入口。
七、一个度量
只看两个指标：
- 一次解决率；
- 转人工后的用户满意度。
第一个说明机器人好不好，第二个说明系统整体好不好。
八、扩展阅读
想把服务跑稳，后端是基础。
BackendWiki 的 Nginx 与 Linux 专题把反向代理、日志、进程管理讲得很具体，适合自己搭一套客服后台时对照。