产品详细介绍

Maven AGI 是一款专为中大型企业打造的企业级 AI Agent 平台，聚焦客户体验（CX）、客服支持、运营与 AI 团队的自动化需求。平台通过统一数据、知识与业务系统，让一个智能体在多个渠道上持续、稳定地为客户提供高质量服务，并在保证安全合规的前提下，自动完成从理解问题到执行操作的完整闭环。

1. 全渠道统一 AI Agent
Maven AGI 支持在语音、在线聊天、电子邮件以及内部工具等多种渠道上，以同一个 AI Agent 对外服务。无论客户通过电话、网站对话框还是邮件发起咨询，系统都能保持一致的语气、决策逻辑和服务标准，避免多渠道割裂带来的体验不一致问题。

2. 融合推理、知识与动作的企业级智能体
平台将“理解意图”“知识检索”“业务操作”三大能力统一在一个智能体中：

  • 意图理解：通过对话语境和历史记录识别客户真实诉求，而不仅仅是关键词匹配；
  • 知识推理：在企业知识库、文档、FAQ 等多源知识上进行推理，给出准确、上下文一致的回答；
  • 安全动作执行：在获得授权的前提下，自动在 CRM、工单系统、订单系统等业务系统中执行多步操作，如创建/更新工单、修改订单、查询账户状态等。

3. 统一分析与可观测性
Maven AGI 提供实时统一分析层，帮助企业洞察：

  • 客户体验趋势（如满意度、首次响应时间、解决率变化）；
  • 自动化覆盖率与节省的人力成本；
  • 各渠道与各类场景下的实时表现。
    通过可视化报表和监控，CX 与运营团队可以快速识别瓶颈场景，持续优化自动化策略和知识内容。

4. 受治理的知识基础与自动质检
平台内置知识治理能力，支持对知识内容进行结构化管理与自动质量检查：

  • 自动检测过期、冲突或不一致的答案；
  • 确保不同渠道调用的是同一套“最新且正确”的知识；
  • 支持版本管理与审批流程，避免错误信息被大规模扩散。
    这使得企业在大规模自动化的同时，仍能保持回答的准确性与合规性。

5. 企业级安全、隐私与合规
Maven AGI 在安全与合规方面采用“内建而非附加”的设计理念：

  • 通过独立审计认证的安全与隐私标准；
  • 在每一次交互和工作流中内置实时防护与权限控制；
  • 支持数据访问控制、操作审计和合规留痕。
    这让金融、保险、电商、SaaS 等对数据安全要求高的行业也能放心采用。

6. 面向不同角色与行业的解决方案
平台针对 CX 团队、客服团队、运营团队和 AI/数据团队提供差异化能力：

  • CX/客服：提升首次解决率、缩短响应时间、减少人工重复工作；
  • 运营：自动处理流程性任务，打通前台与后台系统；
  • AI/数据团队：通过统一工作空间配置、测试和监控 Agent 行为。
    同时，Maven AGI 已在多个行业落地，包括互联网、SaaS、零售、电商等，为 50+ 客户提供服务。

7. 深度系统集成能力
Maven AGI 可与主流客服与 CRM 系统深度集成：

  • Zendesk：自动理解工单内容、给出解决方案、执行工单更新，加速工单关闭；
  • Salesforce：统一 CRM 数据，自动补充客户信息、更新案例状态，让销售、客服、运营保持同步；
  • Freshdesk：为人工坐席提供 AI 建议回复、知识推荐，并自动维护知识库内容。
    通过这些集成，企业可以在不推翻现有系统的前提下，快速叠加 AI 能力。

8. 实时语音智能体
Maven AGI 提供实时语音 Agent，可在电话场景中：

  • 自然聆听客户问题；
  • 实时理解意图并进行推理；
  • 直接在后台系统中执行操作并反馈结果。
    这使得传统呼叫中心可以在不大幅增加人力的情况下，处理更多来电并提升服务质量。

9. 统一工作空间与可控行为调优
平台提供统一的 Agent 管理与调优工作空间：

  • 配置 Agent 的语气、风格、权限边界和业务规则；
  • 通过场景测试验证在不同问题、不同渠道下的表现；
  • 实时监控运行效果并快速迭代。
    企业可以在“可见、可控”的前提下逐步扩大自动化覆盖范围。

简单使用教程

以下为基于典型企业接入 Maven AGI 的简要步骤示例，可根据自身系统与权限进行调整：

步骤一：确定业务目标与场景

  1. 明确希望优先自动化的场景，例如：常见问题解答、订单查询、密码重置、工单分流等。
  2. 为每个场景设定目标指标，如解决率、平均处理时长、人工转接率等。

步骤二：接入现有系统与知识源

  1. 在 Maven AGI 管理后台创建企业工作区。
  2. 通过内置集成连接现有系统，例如：
    • 绑定 Zendesk、Salesforce、Freshdesk 等客服/CRM 系统；
    • 连接知识库、FAQ 文档、产品手册等内容源。
  3. 配置访问权限与数据范围，确保只暴露必要的数据给 AI Agent。

步骤三：构建与配置 AI Agent

  1. 在“Agent 工作空间”中新建一个或多个 Agent，按业务线或渠道划分（如“售前咨询 Agent”“售后支持 Agent”）。
  2. 配置 Agent 的：
    • 语气与风格（正式/亲切、简短/详细等）；
    • 可执行的动作范围（如是否允许修改订单、关闭工单等）；
    • 安全与合规规则（敏感信息处理、转人工条件等）。

步骤四：设置知识治理与自动质检

  1. 导入或同步现有知识内容，按主题、产品线或问题类型进行分类。
  2. 启用自动质量检查功能，识别过期或冲突内容并进行修订。
  3. 为关键知识设置审批流程，确保更新前经过人工审核。

步骤五：测试场景与灰度上线

  1. 使用平台提供的测试工具，模拟典型客户对话：
    • 常见问题；
    • 复杂多轮对话；
    • 需要跨系统执行操作的场景。
  2. 根据测试结果微调 Agent 行为、知识内容和动作权限。
  3. 先在小范围渠道或部分用户群体中灰度上线，观察自动化效果与客户反馈。

步骤六：全渠道部署与持续优化

  1. 将 Agent 部署到网站聊天窗口、电话线路、邮件自动回复或内部工具中，实现全渠道覆盖。
  2. 通过统一分析面板持续跟踪：
    • 自动解决率、转人工率；
    • 客户满意度与反馈；
    • 不同场景的表现差异。
  3. 定期根据数据结果：
    • 扩展可自动化的场景；
    • 优化知识内容与话术；
    • 调整安全策略与权限边界。

步骤七：与人工团队协同

  1. 为人工坐席开启“AI 助手”模式，让 Maven AGI 在后台提供建议回复、知识推荐和操作指引。
  2. 将人工处理的优质对话沉淀回知识库，持续提升 Agent 的回答质量。
  3. 通过培训与流程设计，让客服与运营团队熟悉如何与 AI 协同工作，实现“人机协同”的最佳效果。