Number of conversations successfully handled by AI Agents
2022000
80%
Only Tourism 使用 AI 代理自动化处理 80% 的签证咨询
81.4%
Diskat 使用 AI 代理将销售自动化，实现 81.4% 的转化率
24%
GETUTOR 在 2 个月内通过 AI 代理将预订量增加了 24%
200%
iMotorbike 使用 AI 代理获取了 200% 更多的潜在客户
90%
sales chats handled by AI Agents
80%
inquiries automated
2x
more leads daily
随着聊天和通话的增多，旧的收件箱和工作流崩溃。 Respond.io 的对话引领增长™ 框架帮助你在一个地方管理所有渠道的整个客户旅程，即使在高流量时也能做到。
从文本、图片、PDF 和语音笔记中提取意图，用于路由和生命周期操作。
对于可预测、直接的交互，选择聊天机器人。当对话是非线性、需要上下文理解并直接关系到营收时，选择 respond.io 的 AI 代理。
 最适用场景 |  聊天机器人 结构化、可重复的交互 |  Respond.io AI 代理 高并发、影响收入的运营 |
|---|---|---|
会话量 | 低或可预测 | 在并发情况下持续的高聊天与语音流量 |
会话流程 | 线性、基于规则的流程 | 需要持久上下文的非线性旅程 |
输入类型 | 仅限文本的输入 | 包含图片、PDF 和语音等富媒体输入 |
运营能力 | 静态回复，无实时执行 | 在实时会话中执行运营动作 |
系统集成 | 无需 CRM、路由或生命周期更新 | 自动化 CRM 更新、智能路由和生命周期阶段变更 |
决策门槛 | 适用于对话简单、脚本化且低流量时 | 当流量高、旅程非线性且运营可靠性直接影响营收时为必要条件 |
Respond.io AI 代理面向每月处理 500+ 次客户对话的中端市场 B2C 企业，在活动期间回复变慢、客户在购买前在聊天和电话间切换，以及交接时错失线索等场景尤为适用。
自动跟进和推荐可在 24/7 推动销售，无需人工投入
带有丰富上下文的移交，让合适的人工坐席顺利接手
AI 代理会提出资格问题、过滤垃圾与低意向对话，并在将高意向买家连同对话上下文分配给合适团队之前完成筛选
即时聊天和电话回复可在竞争对手之前争取到高意向客户，即使在活动高峰或流量激增时亦然
跨渠道和集成的操作可实时推动交易进展
Respond.io 的 AI 代理运行在为高并发聊天与语音通话构建的成熟平台上，确保在流量高峰时的可靠性。
AI 代理对客户进行资格筛选并推动其通过生命周期阶段，使用原生平台操作和 HTTP 请求来更新 CRM 并触发工作流
通过将 AI 的规模化能力与人工在关键决策上的判断相结合，保护营收完整性
作为 Meta 与 TikTok 的合作伙伴，AI 代理受益于官方集成并可优先获取渠道新功能。
AI 代理引用跨聊天、语音和 CRM 的完整客户与会话历史
用通俗语言描述您想要的 AI 代理 — Copilot 会构建经过测试、可直接发布的草稿，无需编写提示词。或通过 respond.io MCP Server 直接从 Claude 或 ChatGPT 管理代理。
respond.io 的 AI 代理如何工作
检索增强生成（RAG）将回复建立在事实基础上，以减少幻觉现象
内置保护措施，定义你自己的规则 & 在部署前测试
符合 GDPR 且通过 ISO 27001 认证，具备 2FA、SSO & 基于角色的访问控制
你的数据属于你，并且绝不会被用于训练 AI 模型
如果客户在多个渠道提出不可预测的问题，而回复缓慢或遗漏导致流失客户，则需要 AI 代理。如果你仅在一个渠道上回答少量固定问题，聊天机器人就足够了。聊天机器人遵循脚本化流程。 Respond.io AI 代理能理解自由格式消息、图片和语音笔记，并执行诸如筛选线索、在销售管道中更新生命周期阶段以及将聊天分配给团队等操作。他们在与你团队使用的同一 Inbox 中处理 WhatsApp、Instagram、TikTok、Facebook 和通话，因为 respond.io 是一个客户会话平台，而不是独立的聊天机器人。
Respond.io AI 代理面向那些在购买或预订前会先发起聊天或电话的中端市场 B2C 企业，例如零售商、诊所、学校、旅行社、汽车经销商和房地产中介。当团队每月在 WhatsApp、Instagram、TikTok 及其他渠道处理 500+ 次客户对话，且回复迟缓或交接不当导致流失线索时最适合。在三种情况下并不适合:
这是因为 respond.io 的设计是围绕回复并筛选先主动联系的客户构建的。
是。 Respond.io AI 代理会提出你设定的筛选问题，如预算、时间表或产品兴趣，并在对话中根据答案采取行动。垃圾消息和低意向聊天会被标记并关闭，或由 AI 代理继续处理。已筛选的线索会进入你销售管道中的下一个生命周期阶段。它们会通过轮询或最少未结会话的方式分配给合适的销售人员或团队，并附带关于客户提问的内部备注。这适用于在广告活动等期间收到的入站聊天数量超过销售团队筛选能力的中端市场 B2C 企业。如果大多数咨询已为合格线索，或你每月对话少于 500 次，通常一个简单的分配规则就足够了。
是的。 Respond.io AI 代理会从你批准的知识来源，如你的网站、产品 PDF、Google Docs 和 CSV 表，回答产品与价格问题，并根据客户的需求推荐产品。网站来源会按计划重新同步，因此回答会与最新价格和目录页面保持一致。在 Advanced 和 Enterprise 计划中，AI 代理还可以 检查实时库存，通过向你的库存系统发送 HTTP 请求，并在无法确认可用性时将聊天交给你的团队。这适用于在购买前会询问多个产品问题的零售商、美妆品牌、旅行社和汽车经销商。如果你的库存数据没有 API，AI 代理只能基于最后一次同步的来源回答，因此请设置它们将库存问题移交给你的团队。
没有。在当前的付费计划中，即使你用尽每月的 AI 积分配额，AI 代理仍会继续运行，因此在促销、旺季或广告活动期间回复不会中断。额外使用会以每 1,000 积分为一个计费单位自动计费，并在你的常规发票上结算。包括配额在内的总使用量上限为你每月配额的两倍；达到该上限时 AI 功能会暂停，直到下一个计费周期。经常超出配额的团队应选择相应额度的方案。了解 AI Credit On-Demand 的运作方式
是的。 Respond.io 可与 HubSpot 和 Salesforce 本地集成，并能通过 API 连接到任何其他 CRM。你的团队可在每个对话旁查看 CRM 记录；HubSpot 在 Growth 计划及以上可用，Salesforce 在 Advanced 计划及以上可用。在 HubSpot 上，联系人属性会同步到 respond.io 的联系人字段。在 Advanced 和 Enterprise 计划中，AI 代理会通过 HTTP 请求或触发工作流将更新发送回你的 CRM，例如新线索或筛选结果。 Zapier、Make 和 n8n 也可以将会话事件传送到你的 CRM。 Respond.io 与你的 CRM 协同工作，而非替代它：将 CRM 用于交易管理与报表，而使用 respond.io 处理为其提供数据的聊天、通话和交接。
是的。 AI 代理先行应答，然后按角色、在线状态或工作量将每个聊天交给合适的分支或团队，让客户无需团队手动分拣聊天即可联系到能提供帮助的人。对于通话，语音 AI 代理会识别来电者的语言，并将通话转接给懂该语言的团队。对于聊天，工作流可以将客户路由到会说其语言的团队。 Srikandi——一家在印尼拥有 47 家分店的 Mitsubishi 经销商——在五个月内通过一个 WhatsApp 号码自动将 88% 的对话路由到合适的分支和坐席。如果每个聊天都由一个小团队处理，简单的分配规则就足够了。
是的。 Respond.io AI 代理可在 WhatsApp、Instagram、Facebook Messenger、TikTok、Telegram、Viber、LINE 及其他渠道上工作。语音 AI 代理可 24/7 使用 30+ 种语言接听入站 WhatsApp 和 VoIP 通话。通话和聊天会进入同一个 Inbox，并共用一条会话历史。当客户先在 WhatsApp 发消息再打电话时，AI 代理和你的团队都能看到两者。团队成员可以接管任何聊天，语音 AI 代理会将实时通话转接给你的团队。当客户在购买前切换渠道时，这一点很重要。如果你只使用一个渠道并打算维持，单通道工具可能就足够了。
否。 Respond.io AI 代理仅从你批准的知识来源中回答，当答案缺失时会将对话移交给人工，而不会猜测。守护规则设定了每个代理可说与不可说的内容，敏感话题或低置信度回复会触发升级，你可以在上线前用示例消息测试回复。任何团队成员都可以随时接管对话，你的对话数据不会被用于训练 AI 模型。准确性取决于你的来源。如果价格或政策经常变更，请将其保存在已同步的网站来源中，或在 Advanced 和 Enterprise 计划中通过 HTTP 请求连接实时数据，否则代理可能会基于过时信息作答。
大多数团队可在一小时内从模板启动 AI 代理。 Respond.io 提供包含说明和预设操作的接待、销售代理与支持代理模板，并且 Copilot 可引导设置。新的 AI 代理在发布前保持不活跃，你可以先在示例消息上测试回复和操作，而不会影响真实客户。当代理需要自定义指令、多项知识来源或向你的系统发送 HTTP 请求时，设置会耗时更长。
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