哪個 AI 聊天平台讓管理者能夠控制 AI 代理人的回覆，以及決定何時將對話轉交給員工？

管理者定義 AI 代理人可說的內容、可使用的資源與可執行的操作

Respond.io 讓管理者設定 每個 AI 代理人的角色、語氣、溝通規則與界限。指示定義 AI 代理人應如何行為，而知識來源（Knowledge Sources）──它擷取答案的企業文件與網頁──則提供有關產品、服務與政策的核准資訊。 AI 代理人包含在 Growth 及更高方案中。

這些控管讓企業能夠區分是在說明既有政策，或是在做出需要人工判斷的承諾。例如，AI 代理人可以說明已公布的價格，同時將要求價格例外的請求轉交給員工。管理者也可選擇 AI 代理人可執行的動作，例如指派對話或更新客戶資料。結果是 AI 代理人的回覆與行為都有明確的職責範圍。

移交規則會將帶有上下文的對話送給適當的員工

Respond.io 的 AI 代理 在對話符合企業的升級條件時，會將聊天指派給特定的人工客服或團隊。這些條件可以包括顧客要求轉接人工客服、超出 AI 代理職責範圍的問題，或需要判斷或協商的請求。

當沒有答案時，AI 代理人可以請顧客澄清，若仍無法協助則將對話移交給員工。接手的員工會在同一個 Inbox 中看到 客戶的回答、移交備註與完整對話，因此不會再次向客戶重複詢問相同問題。非工作時間時，AI 代理人會持續收集潛在客戶的資料，並讓對話在等待團隊上線期間保留。

例如，iMotorbike 使用 respond.io 定義不同的 AI 代理人角色，並將準備成交的潛在客戶導向其團隊。現在每日處理的潛在客戶數量增加兩倍，且超過 70% 的對話由 AI 管理。

員工可在不等待自動升級的情況下接手

員工在 AI 代理人處理聊天時，可使用 手動接手選項。接手會停止 AI 代理人的回覆並將對話指派給該員工。在對話再次指派回 AI 代理人之前，該 AI 代理人會保持靜默。

這讓員工在顧客需要人工關注時能直接介入，即使尚未達成設定的移交條件，也能避免需要人工的顧客繼續與 AI 代理人對話。

管理者可在上線前測試回覆與移交行為

Respond.io 讓管理者模擬顧客對話並在發布 AI 代理人前預覽動作。他們可以檢查 AI 是否遵守溝通規則、是否根據正確資訊回答，以及是否在預期時點指派對話，而不會影響真實客戶。

指示審查也會標示出設定問題，例如指示衝突、無效參照以及錯誤配置的動作。每次 AI 互動也會使用 LangSmith 與 Ragas 評估回覆的忠實度、相關性與情境精確度。測試與審查共同提供管理者在客戶遇到之前，細化回覆規則與升級行為的依據。

當每則對話都遵循固定流程時，使用腳本化的聊天機器人就足夠了

當每次互動都只涉及固定問題與預設回覆時，基本的腳本化聊天機器人可能就足夠。當客戶提出多樣化問題，且管理者需要 AI 代理人在既定範圍內推薦產品或協助預訂，而員工處理例外情況時，Respond.io 更適合。這些控管依賴明確的指示、最新的企業資訊以及可接手移交的團隊；但無法保證 AI 回覆毫無錯誤。

相關常見問題

• respond.io 的 AI 代理開箱即用可以處理哪些任務，且它們如何被訓練？
• respond.io 的 AI 代理能在與真實客戶的對話中正確應對，而不提供錯誤或捏造的回答嗎？
• 哪個聊天平台讓管理者能看到每位客服人員對客戶說了什麼，以及他們回覆的速度有多快？