现场服务Agent

现场服务 Agent是专注于现场服务场景、以工单为核心,深度融合大模型技术的工程师伙伴。它以提升现场作业质量与效率为核心目标,贯穿服务工程师从接单到完工的全流程,利用 AI 能力为现场服务的各个环节提供智能化支持,让工程师一次就能解决用户问题!

一、现场服务Agent能力简介

在服务工程师接单前:
现场服务 Agent 能够对工单内容进行智能解析,通过 AI 总结工单要点,提炼关键信息,如故障现象、设备型号、客户基本情况等,帮助工程师快速了解任务概貌。
基于历史工单数据,精准预测本次维修所需的备件,避免因备件缺失导致的多次上门或维修延误,提醒工程师提前备齐材料与工具,做好充分的上门前准备,有效提升首次上门解决问题的概率。
当工程师到达客户现场开展服务时
现场服务 Agent 依据同类产品大量的维修历史记录以及企业知识库,智能推荐贴合实际故障的解决方案,工程师提供全面的参考思路,辅助其快速定位故障根源,制定有效的维修策略,大幅提高首次修复率,减少客户等待时间,增强客户对服务的满意度与信任度。
服务完成后
现场服务 Agent 将工单维修记录进行结构化总结,自动提取维修过程中的关键步骤、更换的备件、故障原因分析、解决方法等核心信息,沉淀为可供企业复用的宝贵经验。这些结构化的知识能够快速融入企业知识库,为后续类似维修场景提供借鉴,实现经验的批量复制与传承,促进整个服务团队技术水平的提升与服务流程的持续优化。

二、AI能力场景一览

1、工程师服务前

  • 工单洞察
装备制造企业工单往往包含复杂设备参数、故障描述、客户特殊要求等字段信息。现场服务Agent可对工单中的关键信息进行智能摘要处理,提取关键信息。
如设备型号(像大型工业机床的具体型号、配置版本 )、故障核心表现(如主轴异响、液压系统压力不稳等精准描述 )、客户紧急程度(是否影响产线连续生产 ),生成简洁明了的【AI 工单摘要】。工程师无需费力查看工单,可通过该摘要快速了解服务内容
支持依据客户实际业务场景自定义规则与呈现形式,精准适配不同企业个性化需求
  • 知识查询
当工程师有疑问时,点击【知识查询】按钮,能基于工单信息智能检索关联技术文档、过往同类故障处理案例,助力工程师提前熟悉设备情况与潜在应对思路,为接单决策及服务准备提供依据
可基于洞察结果发起知识查询,实现与知识库的无缝衔接
  • 备件推荐
在工程师已接单但尚未上门服务时,现场服务Agent基于工单中的设备型号、故障类型,结合企业备件数据库与历史维修数据,精准推荐所需备件并查询相关库存
工程师可借助【申领备件】按钮,一键快速提报备件需求

2、工程师服务中

  • 解决方案推荐
工程师抵达服务现场进行签到开工后,面对复杂故障,现场服务Agent基于工单故障描述及企业结构化故障数据进行解决方案推荐,帮助工程师快速定位故障
若企业未维护故障树,现场服务Agent将会从知识库中寻找答案
  • 进一步故障诊断
若基于工单中提取的故障信息未能有效推荐或故障存在其它问题,工程师可通过【进一步故障诊断】跳转Agent对话页面补充更多现场细节,重新进行解决方案推荐

3、工程师服务后

  • 工单完工总结与知识沉淀
工程师完成服务后,AI 基于服务过程中记录的关键数据,自动生成完工总结
可通过生成服务记录按钮快速创建对象数据
若企业启用了服务故障功能,则可通过归纳故障知识功能,快速创建服务故障记录,沉淀结构化故障知识
  • 维修指标分析
现场服务Agent可基于服务后的各项执行指标,通过【维修指标分析】功能输出多维度评估报告,如核心量化指标MTTR(平均修复时间)FRR(首次修复率)等
可通过提示词模板对分析字段及规则进行定制

4、移动端适配

现场服务 Agent 聚焦服务工程师现场作业全场景,深度集成纷享 AI 能力,通过轻量化移动化适配设计,为工程师提供从工单接收、现场处理到服务总结的全流程智能辅助,确保在设备安装、故障维修等各类现场场景中,均可随时随地调用 AI 赋能,高效响应服务需求。

三、Agent配置

3.1 环境准备

3.1.1 产品License下单

  • 实施人员向客户沙盒环境的企业,下单服务AI相关的产品License
  • AI相关产品目前支持“试用订单”
  • 若是老客户,建议在用户沙盒环境中下单服务AI相关的产品License,或根据客户生产环境,复制一个全量数据沙盒作为测试,后期再部署到正式的生产环境中。
  • 下单产品:具体下单产品请咨询客户经理

3.1.2 环境检查

  • AI平台:下单后,将会在管理后台显示如下菜单
  • 现场服务Agent:下单后,将会初始化现场服务助手Agent
现场服务助手会预设五个场景
六个操作按钮
十个提示词模板
现场服务助手相关的提示词均以Service标识,可按需搜索
  • FLOW流:下单后,将会出现如下预设流
图示为现场服务助手涉及的四个预设流
  • AI产品资源包:进入调用统计,查看剩余算粒数
  • 知识库:AI场景核心应用,下单检查后台是否有”AI知识条目“菜单,若无,建议灰度至最新版本(依赖灰度项:web新版UI2025)

3.2 洞察组件

概念释义:
提示词模板:在现场服务场景中,洞察方式均以AI Agent实现,提示词模板内置在Agents不同动作里触发
AI Agent:关联Agents,洞察组件可直接调用Agents相关能力并跳转AI chat对话页面
默认Agent对话内容:既定义洞察组件触发时,会调用Agents什么能力,如在现场服务助手中预设了五个场景,在此处决定了洞察组件会命中Agents哪个场景
洞察结果存储:将AI分析生成的业务洞察(如工单洞察、工单总结等)结构化保存到对象&自定义对象,供后续查询、分析等。
按钮配置:可直接调用Agents中的按钮,并在洞察组件上触发
组件显示条件:可设置洞察组件显示条件,如在不同服务时点显示不同洞察内容,是根据工单状态来进行区分的

3.2.1 配置入口

纷享销客提供了平台级通用AI洞察 组件,支持对象详情页布局设计器根据业务需求灵活配置。
配置入口:浏览器打开 后台管理 → 对象管理 →工单详情页布局
将洞察组件拖动到想要的位置即可,同一个页面可配置多个

3.2.2 基础设置

详细配置参考如下表格:
组件名称组件显示条件AI AGENT默认Agent对话内容按钮配置
工单洞察工单状态cases_state=“dispatcher”时显示现场服务Agent工单洞察知识查询
备件推荐工单状态cases_state=“accept”时显示现场服务Agent备件推荐申领备件
故障处理建议工单状态cases_state=“service”时显示现场服务Agent故障处理建议进一步故障诊断
工单完工总结工单状态cases_state=“service_report”或“appraise”或”return_visit“或“end”时显示现场服务Agent工单完工总结归纳故障知识/创建服务记录/维修指标分析
配置后的效果:

3.3 功能调试

3.3.1 整体逻辑概述

如下图所示为现场服务Agent核心要素,若在场景不变的前提下需要对效果进行微调,则修改对应的提示词及flow即可(详细参考3.3.2)

3.3.2 服务前

3.3.2.1 工单洞察
如下图,在提示词模板中找到【工单洞察摘要】
提示词中可对需要洞察的工单字段进行修改调整,自定义希望的输出内容及格式
右侧可对预设的提示词进行预览
创建工单,需要洞察的工单字段尽量补充完整,以便AI获取足够的信息进行处理;将工单推进至【派单】阶段,效果如下所示:
3.2.2.2 知识查询
知识查询功能通过flow实现,在流管理中找到对应流程:
修改flow中关联的知识空间(知识空间关联不对,将无法查询到相关知识)
核心原理:获取工单关键信息➡️通过提示词模板对信息进行整合,归纳关键问题➡️作为查询知识库的输入➡️引用知识库内容进行回复
若保存新版本失败,则建议复制一个新的流,并在Agents中修改“知识查询”按钮中动作关联的flow
工单页面点击知识查询按钮,跳转Agent对话页面进行回复:
若点击知识查询,Agent未进行正确回复怎么办
1.检查提示词模板,预览当前工单生成的【问题】
2.将预览得到的结果复制在知识库首页进行查询,若查询出结果,则检查流关联的知识空间的相应权限;若未查询出结果,请在知识库中维护与【问题相关】的知识文章
3.2.2.3 备件推荐
备件推荐需要结合工单历史故障数据及备件消耗数据进行,因此在调试前,应该先准备好历史工单数据
  1. 维护故障树及故障集:如下图所示,在故障树中维护故障部位/故障现象/故障原因/解决方案
故障部位和故障现象是大模型命中的关键,请确保工单总结的故障信息与维护的故障部位/现象类似
2.创建故障集,将维护好的故障树关联至故障集
适用范围会影响大模型的命中,建议选择通用故障集
3.维护服务故障记录
4.添加备件消耗
历史工单数据准备好后,即可创建新的工单,尤其要注意新工单的故障描述要与历史工单差不多,可通过预览提示词模板来进行检查
图中position及phenomenon会匹配创建好的故障树,请确保故障树中有匹配内容
5.将工单推进至【接单】阶段,效果如下图所示:
若对输出效果有自定义要求,可在提示词模板中进行调整
3.2.2.4 申领备件
点击申领备件按钮,跳转至Agent对话页面,可对推荐的备件进行快速申请

3.3.3 服务中

3.3.3.1 故障处理建议
将工单推进至【工单服务】阶段,由于在前面的步骤已经维护了故障树及故障集,只要【新创建工单】通过提示词总结的故障部位/现象在故障树中已维护即可
若用户未维护故障树数据,想要从知识库中查找内容进行推荐怎么办?
如下图所示,找到故障处理建议流程,在AI是否生成故障处理建议节点增加知识库查询动作
【故障处理建议】节点是查询故障树的标准动作
若未生成故障处理建议,即通过【知识库查询】节点进行输出
3.3.3.2 故障诊断
点击进一步故障诊断按钮,跳转至Agent对话页面,输入新的故障部位/故障现象后,可重新进行故障解决方案推荐

3.3.4 服务中

3.3.4.1 工单完工总结
将工单推进至服务报告/服务评价/服务回访阶段,工单详情页展示工单完工总结内容。其基本原理与工单洞察相同,核心在于提示词模板中分析的工单字段及输出要求不同,建议根据企业实际诉求及情况进行调整。
3.3.4.2 归纳故障知识
点击归纳故障知识按钮,可快速创建服务故障记录
3.3.4.3 创建服务记录
点击创建服务记录按钮,可快速创建服务记录
如需创建其它对象,请在对应的flow中进行修改
3.3.4.4 维修指标分析
点击维修指标分析,可基于工单记录信息从不同维度对维修质量进行分析
分析字段和规则可在提示词模板中进行调整
2025-08-05
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