面向 CX 与运营团队的 AI 智能体管理平台
Agent Designer 为 CX、运营和产品团队提供统一的工作空间，可分析性能、完善知识、调优行为，并在变更触达客户之前完成验证，全程无需等待工程团队。它将分析、测试、护栏和持续改进整合到同一平台，确保企业级 AI 智能体在规模化运行中始终准确、可预期且符合政策。
深受行业领先企业信赖
CX 与运营负责人为何选择 Agent Designer
借助引导式模拟和评估工具，洞察每次交互的内部过程，从而塑造智能体的推理、回复和行动方式。团队可以清晰检查逻辑，放心调优行为。
通过查看推理依据、数据和上下文，准确了解智能体为何选择某一行动或回复。清晰地更新指令、内容或政策，并衡量其影响。
跟踪解决率、情绪、预测 NPS 和行为趋势，在偏移、退化或意外决策影响客户之前及时发现。
团队在同一环境中协作，审查性能、优化逻辑并发布更新，从而实现更快的迭代、更清晰的职责划分，以及跨所有渠道一致的自动化。
企业级 AI 智能体应用场景
CX
“智能体转人工太快了。”
Agent Designer 揭示每次转人工背后的推理过程，指出上下文被误读的环节，帮助团队调整提示词，并在发布前验证新行为。
Agent Designer 如何帮助企业团队配置、测试和优化 AI 智能体
Agent Designer 为企业提供统一的方式来分析表现、优化逻辑，并在变更触达客户之前完成验证。
AI 智能体绩效分析：解决率、分流率与 NPS
清晰、可直接向管理层汇报的指标，展示自动化在哪些方面表现良好、哪些方面有待改进。
- 解决率、分流率、预测 NPS、情绪
- 各渠道的优势与问题
- 影响质量的行为模式
Ask Maven：用自然语言分析智能体表现"
Ask Maven 可将自然语言提问转化为图表、摘要、趋势和内容草稿，团队无需手动分析即可深入排查问题。
- 探索对话趋势
- 对上传文件中的问题进行聚类
- 即时生成洞察与摘要
AI 智能体知识缺口自动检测
Designer 基于真实对话发现过时、冲突或缺失的信息，帮助团队随产品和政策的变化及时更新知识。
- 识别与真实客户场景相关的知识缺口
- 借助引导式建议更新内容
- 在各团队间保持一致的结构化知识。
集中管控 AI 智能体行为与防护规则
统一的控制层，集中管理语气、防护规则、升级模式和系统权限。
- 调整指令与行为规则
- 管理智能体可操作的系统
- 确保所有渠道行为一致
智能体部署前的回归测试与模拟
在真实场景中预览决策，并对高价值工作流运行回归测试。
- 按自定义条件模拟对话
- 大规模测试复杂交互
- 每次变更后确认行为符合预期
基于真实交互数据持续优化 AI 智能体
Designer 持续监测真实交互，及时发现行为偏移、意外决策或新的改进机会。
- 跟踪反馈与行为趋势
- 及早发现回归问题
- 凭借实时可见性快速迭代
快速、一致地扩展智能体行为
直接在 Agent Designer 中构建和部署自定义操作与触发器，无需等待研发排期。技术团队可以编写功能代码、就地测试，并将智能体连接到业务所需的任何系统或工作流。
- 无需漫长的开发周期即可构建和扩展智能体能力
- 上线前直接在 Agent Designer 中测试操作与触发器
- 将智能体连接到您业务运行所依赖的任何系统、API 或工作流
与 Maven 无缝集成
Maven 能够全天候 24/7 为我们的客户提供高度精准的解答，这对我们意义重大。如今，客户获得了更优质、更快速的支持，我们的团队也腾出了时间，专注处理需要深度跟进的工单。
Tara Clark高级客户支持经理阅读案例研究
客户支持往往需要在质量、速度和成本之间取舍。但有了 Maven，我们无需妥协，既能为客户提供最好的支持，又能保持精简的团队规模。
Jeff Ho运营副总裁阅读案例研究
试用仅 1 周，客服人员每小时解决的问题数就提升了 25%。被动式运营支持的效率提高后，我们可以把更多投入放在主动维系客户、保障收入的工作上。
David Doyle客户支持负责人阅读案例研究
起初我以为主要收益会是效率——更少的人手、更快的工单处理。这些确实实现了，但整体影响远不止于此：我们的工单质量也显著提升。
Stas Johnson-Chyzhykov客户体验高级副总裁阅读案例研究
Maven AGI 可自主处理 90% 的咨询，让我们的客服人员专注于战略性工作，提升了运营效率和客户满意度。
Rahul Todkar数据与 AI 负责人阅读案例研究
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