产品详细介绍

Yellow.ai 是一款专注于客户体验（CX）与员工体验（EX）自动化的企业级 AI 智能体平台，通过集成 15+ 大语言模型，为企业提供高质量、可控、安全的智能对话与流程自动化能力。平台旨在消除“质量、成本与规模”之间的传统取舍，让企业在保持服务体验的同时，实现自动化与效率最大化。

Yellow.ai 的核心能力围绕“AI Agents（AI 智能体）”展开，帮助企业在网站、App、社交媒体、企业内部系统等多种渠道上快速构建和部署智能客服、智能助手与业务自动化流程。平台支持多语言、多场景，适用于中大型企业在全球范围内的客户服务与员工服务需求。

AI Agent Builder 2.0 是平台的核心构建工具，支持可视化配置与低代码/无代码开发，企业可以在数分钟内创建可投入生产的企业级智能体。通过流程编排、意图识别、知识问答与业务系统集成，AI 智能体可以处理从简单 FAQ 到复杂业务流程（如订单查询、工单创建、人事流程等）的多种任务。

Conversational Knowledge Base（对话式知识库） 功能基于 Agentic RAG（检索增强生成）技术，将企业内部文档、知识库、FAQ、政策制度等内容结构化并对话化，使 AI 智能体能够在上下文感知的基础上进行精准回答，减少幻觉与错误回答，提升企业知识资产的利用率。

AI Copilot 为企业提供智能“副驾”能力，用于预览、调试和优化 AI 智能体的表现。运营人员可以在不懂复杂算法的前提下，通过可视化界面查看对话路径、模型决策与知识命中情况，快速发现问题并迭代优化，缩短从设计到上线的周期。

Automated Testing（自动化测试） 模块帮助企业在发布前对 AI 智能体进行系统性测试，包括对话流程、意图识别准确率、知识命中率以及边界场景覆盖等，确保上线版本稳定可靠，降低生产环境风险。

Analytics（分析与报表） 功能提供全方位数据洞察，包括会话量、自动化率、首次解决率、转人工率、用户满意度、响应时长等关键指标，帮助企业持续优化智能体策略与话术，量化自动化带来的业务价值。

在渠道层面，Yellow.ai 支持多种 Channels（多渠道接入），包括网站聊天窗口、移动 App、邮件、短信、社交媒体、企业协作工具等，实现“全渠道统一体验”。通过 Human + AI（人机协同） 能力，系统可以在复杂或高价值场景下无缝转接人工客服或人工坐席，并将对话上下文完整传递给人工，确保服务连续性与体验一致性。

在安全与合规方面，Yellow.ai 提供 Safe AI 能力，包括访问控制、数据加密、内容安全策略、敏感信息识别与屏蔽等，帮助企业在使用多模型 AI 的同时，满足数据安全与合规要求。平台还提供丰富的 Integrations（集成能力），可与 CRM、工单系统、HR 系统、ERP、支付系统等企业应用对接，实现端到端业务流程自动化。

在应用场景上，Yellow.ai 提供多种 Solutions（解决方案）：

  • Customer Service（客户服务）：通过智能客服机器人实现 7×24 小时自动化与个性化客户支持，覆盖咨询、下单、售后、投诉、续费等场景，减少人工坐席压力，提高客户满意度。
  • Employee Experience（员工体验）：构建面向员工的智能 HR/IT/行政助手，支持请假报销、福利查询、IT 支持、制度查询等，提升员工自助服务能力，减轻后台支持团队负担。

总体而言，Yellow.ai 通过多模型 AI、对话式知识库、人机协同与安全合规能力，为企业提供一站式 CX 与 EX 自动化平台，适合希望在全球范围内提升服务效率与体验的中大型组织。

简单使用教程

以下为基于 Yellow.ai 平台的简要上手流程，帮助企业快速构建并上线首个 AI 智能体：

  1. 注册与基础配置

    • 访问 Yellow.ai 官网，注册企业账号或申请演示试用。
    • 完成企业信息与基础设置，包括组织名称、主要服务区域、主要语言等。
    • 根据需要配置访问权限与角色（如管理员、运营人员、开发人员等）。

  2. 创建首个 AI 智能体（使用 AI Agent Builder 2.0）

    • 在控制台中进入“AI Agent Builder 2.0”模块，选择“新建 Agent”。
    • 选择使用场景模板（如客户服务、订单查询、员工服务等），或从空白项目开始。
    • 配置智能体的基础信息：名称、服务语言、目标渠道（如网站、WhatsApp、企业内部 IM 等）。

  3. 接入企业知识与内容（Conversational Knowledge Base）

    • 在“知识库”或“Conversational Knowledge Base”中，导入企业已有内容：FAQ 文档、产品手册、政策制度、帮助中心链接等。
    • 按类别或主题对知识进行分组与标签管理，便于后续维护。
    • 启用 Agentic RAG 功能，使智能体在对话中可以实时检索并引用最新知识内容。

  4. 设计对话流程与业务逻辑

    • 使用可视化流程编辑器配置常见对话路径，如：欢迎语、身份验证、问题分类、问题解决、转人工等。
    • 为关键业务场景配置意图识别与槽位填充（如“查询订单”“修改地址”“请假申请”等）。
    • 通过 Integrations 将智能体与 CRM、工单系统或 HR/IT 系统对接，实现查询、创建或更新业务数据。

  5. 使用 AI Copilot 进行预览与调试

    • 在 AI Copilot 中模拟真实用户对话，测试不同问题与场景。
    • 查看模型如何检索知识、选择回答与触发流程，识别不准确或不自然的回复。
    • 根据调试结果优化话术、知识内容与流程逻辑，反复迭代直至表现稳定。

  6. 自动化测试与质量保障（Automated Testing）

    • 在“Automated Testing”模块中创建测试用例，覆盖常见问题与关键业务流程。
    • 执行批量测试，查看通过率、意图识别准确率、知识命中率等指标。
    • 针对失败用例进行修正，确保上线版本在主要场景下表现可靠。

  7. 多渠道接入与人机协同配置

    • 在“Channels”中选择需要接入的渠道（如网站小部件、移动 App、社交媒体、企业协作工具等），按照指引完成嵌入或 API 对接。
    • 配置“Human + AI”策略：
      • 设定何时转接人工（如高价值客户、情绪负面、复杂问题等）。
      • 确保转接时对话上下文完整传递给人工坐席。

  8. 上线与持续优化（Analytics 驱动）

    • 在测试通过后，将智能体切换为“生产/上线”状态，对外提供服务。
    • 通过“Analytics”模块持续监控关键指标：会话量、自动化率、转人工率、用户满意度等。
    • 根据数据洞察定期优化知识库、对话流程与转人工策略，逐步扩展更多业务场景与语言支持。

通过以上步骤，企业可以在较短时间内完成从零到一的 AI 智能体搭建与上线，并在后续通过数据驱动的方式持续迭代，最大化 Yellow.ai 在客户服务与员工体验自动化方面的价值。