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内容提要
电商客服面临流程不一致、知识治理不足和效率低下的问题。引入AI大模型后，智能体能够更好地理解用户意图，提高响应效率。通过MCP协议，将标准操作程序(SOP)转化为可调用工具，确保合规与智能并存。Amazon AgentCore提供安全、自动化的运行环境，支持高效的客服系统管理与优化。
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关键要点
- 电商客服面临流程不一致、知识治理不足和效率低下的问题。
- 引入AI大模型后，智能体能够更好地理解用户意图，提高响应效率。
- 通过MCP协议，将标准操作程序(SOP)转化为可调用工具，确保合规与智能并存。
- Amazon AgentCore提供安全、自动化的运行环境，支持高效的客服系统管理与优化。
- 行业痛点包括退款审批、异常升级、跨部门协作等场景中的话术与动作不统一。
- 知识治理不足导致变更不可控、问题难以回溯。
- 高峰期响应不稳、夜间与跨时区覆盖不充分，影响用户满意度。
- AI大模型通过自然语言理解与生成能力，降低“问不懂、答不准”的摩擦。
- MCP协议提供标准化通信契约，支持SOP的可发现、可调用、可组合。
- Amazon AgentCore Runtime支持镜像构建、部署、身份与网络治理，降低运维复杂度。
- 通过SSM Parameter Store管理Agent ARN，实现多环境无侵入发现与切换。
- 工具即契约，确保每个SOP工具具备清晰的输入输出结构。
- 支持在线增量维护与灰度发布，结合AgentCore Runtime实现安全回滚。
- SigV4签名确保调用受控于企业IAM体系，支持审计与追溯。
- 记录请求上下文、匹配类别、SOP Key及返回内容，以支持优化与知识沉淀。
- 未来AgentCore将成为连接AI能力与企业应用生态的关键粘合层。
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