---
description: B2C 企业信赖 respond.io 的 AI 代理，依靠模块化事件驱动架构、多模态智能与企业级知识检索，在高并发情况下仍能保持可靠性
title: Respond.io 的 AI Agents 如何在 B2C 场景下大规模可靠运行
image: https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/3BN7X5ArPdFRSNnlwVYPGF/5e4e89a97c272b2782ed5bd76c7394b2/Concept___Respond.io-s_AI_Agent_-_Cover.png
---

1. [首页 ](/zh)
2. [\> 博客 ](/zh/blog)
3. [\> Concepts](/zh/category/concepts)

# 在压力下依然稳健：Respond.io 的 AI 代理如何在大规模部署中可靠运行

[![Petrina Jo](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/7tin8k9c1emscQGOhIuNbC/0ed3f91c8580c4e5dfa90f035355122e/Petrina_Jo_avatar.svg?q=70&w=400&fm=avif)](/zh/author/petrina-jo)

[Petrina Jo](/zh/author/petrina-jo)

· 28 Nov 2025

·

14 分钟

![Respond.io 的 AI Agents 如何在 B2C 场景下大规模可靠运行](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/3BN7X5ArPdFRSNnlwVYPGF/5e4e89a97c272b2782ed5bd76c7394b2/Concept___Respond.io-s_AI_Agent_-_Cover.png?q=70&w=400&fm=avif)

 TL;DR — respond.io 的 AI Agents 如何在大规模场景中可靠运行。 

Respond.io 的 AI 代理通过将 **检索增强生成（RAG）** 与模块化的 **事件驱动架构** 相结合，实现企业级可靠性。

* **通过 RAG 提升准确性：**AI 代理在经过验证的知识源上进行向量检索以支撑回答，大幅减少幻觉并使回复与最新的业务事实保持一致。
* **通过事件驱动架构实现可扩展性：**模块化基础设施能在跨渠道大量并发对话激增时处理峰值，同时保持响应性与极低延迟，即使在流量高峰期亦如此。
* **通过多模型编排提供上下文：**后端编排器将每项任务路由到最合适的 AI 模型与微代理，优化各类用例的准确性、一致性与自然化回复。

每个月都会出现闪亮的新 AI 功能和大胆承诺，供应商竞相发布下一件大事。 但当你在 WhatsApp、Instagram、Messenger 和 TikTok 上处理大量对话时，真正的问题不是谁先发布，而是谁能长期稳定运行。

在 respond.io，我们为持久性而构建，而非噱头。 我们的 [AI Agents](https://respond.io/zh/ai-agents) 引领创新潮流，同时不牺牲最重要的东西：正常运行时间、合规性与客户信任。 8 年来，我们以少有可比的速度交付新渠道、API 与自动化，同时助力超过 10,000 个 B2C 品牌在大规模下管理客户聊天与电话。 同样的活力与纪律现在正在为你的 AI Agents 提供动力。

## 为什么要信任 Respond.io 的 AI 代理，而不是其他客户对话平台？

依靠对话驱动收入的企业同样需要可信赖的 AI Agents。 大多数平台只是将 AI 叠加到其解决方案上，而 respond.io 将 AI 集成到平台层——在那里上下文、客户数据和合规性已就绪。

* **基于经过验证的平台：**为数十亿次聊天提供支撑并达成 99.999% 正常运行时间的相同基础设施，如今支持 AI Agents，该架构模块化、事件驱动，可轻松集成新 AI 模型与功能。
* **速度快但谨慎：**Respond.io 的 [过往记录](https://respond.canny.io/changelog) 展示了快速、稳定且安全的功能发布，AI Agent 能力位列 [路线图](https://roadmap.respond.io/) 之前。
* **真正的全渠道智能：**AI Agents 在统一收件箱中与聊天、通话、活动和 CRM 数据协同，获取完整上下文以响应并采取行动。
* **多模态与多语言：**AI Agents 能解析表情符号、图片、含表格的 PDF，甚至多语言音频，并做出有上下文的回复。
* **安全且合规：**[通过 ISO 27001 认证并符合 GDPR 要求](https://respond.io/zh/security)。 所有数据在传输和静态时均加密，并通过基于角色的访问、SSO 与审计日志提供完整的控制与可追溯性。 你的数据绝不会被用于训练 AI 模型。
* **全程的合作伙伴式支持：**引导式 Onboarding、24/7 支持、按需成功通话等帮助你加速成果并维持增长。

你正在基于一个高评分的平台构建，旨在扩大收入并提升客户忠诚度，而 AI Agents 正体现这一使命。

## AI Agents 如何一致地回复与执行：5 项核心原则

Respond.io 通过落实五项原则确保 AI 代理的行为准确且一致：任务专精、以经验证的业务事实为依据、可操作性、质量控制与持续改进。

![Respond.io 的 AI 代理架构通过五大原则保证准确性、可预测性和一致性：专业化（为微型代理定义角色）、落地（检索增强生成，用已验证知识为答案提供依据）、可执行性（任务执行）、质量控制（护栏）和精进（持续反馈循环）。](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/ry7xlK6a1ftmZONzUBV5k/4a2ea38b7f502e9e11089de61b55f5e1/Concepts___Respond.io-s_AI_Agent_-_Image_1__1_.png?fm=jpg&q=80&w=1200&fl=progressive)

强大的 AI Agents 易于演示，但在大规模下管理要困难得多。 好的演示与可靠系统的区别在于 AI Agents 在高并发 B2C 环境中是否能表现出可预测性——在那里每一个回答都影响收入。 这是我们的做法。

### 1\. 专业化：围绕目标设计的 Agents

AI Agents 在具有明确角色时表现最佳。 围绕特定功能构建每个代理——例如接待、[销售](https://respond.io/zh/blog/ai-sales-agent)或[支持](https://respond.io/zh/blog/best-ai-agents-for-customer-support)——以便它能专注且有纪律地运行。 这种基于角色的方法减少歧义、提升准确性，并反映高绩效团队在现实中的工作方式。

### 2\. 以事实为依据：基于已核实信息的回答

每个回复都通过检索增强生成（RAG）锚定于你的业务真实信息。 AI 代理在回复前会从您经批准的[知识来源](https://respond.io/zh/help/convert-leads/how-to-write-effective-ai-knowledge-sources)检索经核实的信息，确保准确性、可追溯性和合规性。 这能保护你的品牌语气，避免导致幻觉或错误信息的猜测。

### 3\. 可执行性：推动会话前进的 AI

你的 AI Agents 不仅仅是回答——它们会执行操作。 由于它们运行在包含聊天、活动与 CRM 数据的统一收件箱内，能够在会话中采取有意义的步骤：对 Lead 进行资格评估、更新上下文、路由客户或应用 Lifecycle 逻辑。 这使 AI 成为推动结果的运营型队友，而不仅仅是回复者。

### 4\. 质量控制：保护客户信任的护栏

AI Agents 在严格的护栏内运行，明确定义它们能说、能做与能访问的范围。 这些控制确保 agent 保持品牌调性、遵守合规要求，并在必要时将敏感场景升级给人工处理。 您[决定边界](https://respond.io/zh/help/ai-agents/how-to-write-effective-ai-agent-prompts)；系统会始终如一地执行这些边界。 结果是你可以信赖的自动化，即便在高风险的客户时刻也是如此。

### 5\. 改进：一个随使用而不断提升的系统

AI 性能通过持续学习回路得到改善。 你可以审查行为、识别差距，并随着时间推移强化你的知识来源。 随着你的内容、政策和产品演进，AI Agents 也会随之演进，使其表现与标准和业务目标保持一致。

这些原则定义了你的 AI Agents 的思考与行动方式。 而在这些智能背后，是保证在任意负载下可靠运行的工程设计。

## 技术栈：驱动 AI 代理的可扩展架构

Respond.io 的 AI 代理运行在模块化、事件驱动的堆栈上，计算由 AWS Lambda 提供，向量知识由 Amazon OpenSearch Serverless 支撑，专用推理由多模型引擎（OpenAI、Gemini、Mistral）负责。

其模块化架构允许单独升级每个 AI 组件，从而无缝集成更新的 AI 模型与微代理能力。 以下说明系统如何在规模化时保持一致性、稳定性与速度。

![Respond.io 可扩展的 AI 代理架构是一个基于 AWS Lambda 的模块化、事件驱动系统，由 AI Orchestrator 协调专门的微代理。 它具备始终更新的知识层（使用 OpenSearch、Apify 抓取与 OCR）、采用 OpenAI、Gemini、Mistral 和 ElevenLabs 的多模型方法，以及确保流量激增时低延迟性能的高速 Redis 队列。](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/6q6Oic6ZFJyMQ7Pb5GpfEw/26bff434d39cb278cf7822c7d84e6034/Concepts___Respond.io-s_AI_Agent_-_Image_8.png?fm=jpg&q=80&w=1200&fl=progressive)

### 为长期耐用性与架构稳定性而设计

AI Agents 在 **模块化、事件驱动的架构** 上运行，基于 **AWS Lambda** 构建，即使在最繁重的流量峰值期间也能保持响应。 在核心的是一个 **AI Orchestrator**，它协调一组专门的微型 agent，每个负责特定任务，如知识检索或会话分配。 职责分离保持性能可预测、隔离故障并在流量激增时防止连锁故障。

### 基于始终最新的企业级知识层而扎根

准确的回答始于准确的数据。 你的 AI 代理从部署在 **Amazon OpenSearch Serverless** 的 **安全向量数据库** 中提取信息，该数据库通过双管道摄取系统持续保持更新。 一个 **Apify web crawler** 定期刷新网站和公开内容，而 **OCR 引擎** 将 PDF、图片和表格转为干净的结构化信息。 随着该知识层的自我维护，AI Agents 始终以已核实且最新的事实进行回复。

### 由多模型策略驱动的智能

平台并不依赖单一模型，而是采用多模型方法。

* **OpenAI** 负责高级推理。
* **Google Gemini** 为高质量的语义搜索嵌入提供支持。
* **Mistral** 和 **ElevenLabs** 支持图像与音频等细腻的多模态任务。

每个请求由最适合该任务的模型处理，确保你的 AI Agents 在各类用例中都能准确自然地响应。 该栈会持续更新，以确保使用最新的 AI 模型。

### 为旺季与突发流量峰值期间的可靠性而设计

高并发 B2C 企业需要不会在压力下崩溃的系统。 Respond.io 使用 **Redis** 作为高速内存数据存储，以最小延迟排队并管理 AI 工作负载。 强健的速率限制框架确保即使成千上万客户同时回复，也能实现公平且可预测的处理。 这在你收益最高的时刻（如大型活动或限时促销）保护业务连续性。

### 持续监控以保证一致性、合规性与改进

每次 AI 交互都使用 **Langsmith** 和 **Ragas** 等工具进行跟踪与评估，以衡量准确性、相关性与忠实度。 这为合规创建完整审计轨迹，并形成强化系统的反馈回路。 其结果是一个你可以信赖的 AI，它能在今天有纪律地运行，并在每次对话中逐步改进。

## 客户故事：使用 AI Agents 获得更多合格 Lead 与更高 ROI

制作看上去光鲜亮丽的 AI Agent 演示很容易，但可衡量的成果才是真正的证据。 在 respond.io 上部署 AI Agents 的客户在数周内即可看到成效。 

![此图展示了 respond.io AI Agents 的真实客户结果：iMotorbike 将 70% 的聊天实现自动化以处理 2 倍的 Lead；GetTUTOR 在尝试 Sleekflow 后在 respond.io 上使用 AI Agents 两个月内提升 50% 的 Lead；豪车经销商 Automax 每月自动处理 80,000 条 WhatsApp 回复，仅将合格买家分配给人工，带来 42.5 倍 ROI；数字服务机构 JU Productions 使用 AI Agents 对 Lead 进行甄别并过滤垃圾信息，销售额提升 718%](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/2uwNln5Wu6s3sove9aZV0X/06e1015ed6b008440e81a468b5d9b607/Concepts___Respond.io-s_AI_Agent_-_Image_3.png?fm=jpg&q=80&w=1200&fl=progressive)
* [AI Agents 管理了 iMotorbike 超过 70% 的聊天](https://respond.io/zh/customers/imotorbike-handles-2x-more-leads-with-ai-agents-on-respond-io)，释放团队专注处理更复杂的场景。 该在线摩托车市场现在每日处理 2× 更多 Lead，响应时间下降 67%。
* 教育咨询公司 [GetTUTOR 在部署 AI Agent 后 60 天内将处理的 Lead 增加了 50%，销售额提升 24%](https://respond.io/zh/customers/sleekflow-alternative-review-by-getutor)，此前在 Sleekflow 上未能实现同样效果。
* 豪车经销商 [Automax 的 AI Agent 每月处理超过 80,000 条 WhatsApp Broadcasts 的回复](https://respond.io/zh/customers/automax-boosts-roi-from-whatsapp-broadcasts)，仅将合格买家分配给人工，带来 42.5 倍的 ROI。
* 摄影与数字服务机构 [JU Productions 使用 AI Agents 对 Lead 进行甄别并过滤垃圾信息](https://respond.io/zh/customers/ju-productions-chose-respond-io-over-manychat)，销售额增长 718%。

这些结果不是偶发或浮夸的指标。 它们是当 AI Agents 针对真实业务成果进行工程化时所带来的显著 ROI 与增长证明。

### 开始用 AI Agents 在规模上驱动收入

医疗、汽车、美妆、旅游与教育等行业的企业正借助 respond.io 上的 AI Agents 比以往更快地实现规模化增长。 你下一阶段的增长不需要更多人手，而是需要能随你扩展的 AI Agents。 但别只听我们说。 [立即免费创建你的 AI Agent](https://app.respond.io/user/register)。

将客户对话转化为业务增长，尽在 respond.io。 ✨

在同一处管理通话、聊天与电子邮件！

[ 预约演示 ](https://cta-service-cms2.hubspot.com/web-interactives/public/v1/track/redirect?encryptedPayload=AVxigLJZtM4BfRkXBKSL59L5j/laJ4+zD1NHrw8UnfY3qlAjv5e5x/LC6kTHaAzy+ZArNHjwEPBjeaY/legh7/lItLGZbpOSlRy+3HaHdvJTbK4816w=&webInteractiveContentId=131307604004&portalId=7250147&%5F%5Fhstc=4958508.ec36eb4a1acb5a2f1d2caa097ff2cfe6.1725863681681.1736738541926.1736745026317.279&%5F%5Fhssc=4958508.5.1736745026317&%5F%5Fhsfp=1189922200)[ 免费注册 ](https://cta-service-cms2.hubspot.com/web-interactives/public/v1/track/redirect?encryptedPayload=AVxigLJUZ9y86szSaqWmCnYSYMq0ZOk9XV2oCon/mNLPf8PPYjkz0WNyT3X6/NYXJ57JQd5OrqxmaPSa+7vmFBoJC5AM1ZN85A57D/f8/TbyG9hd5BP9pbt7izF7v82BktzihajSsdiAfsC8q7M1poVVj/eAarUQTlFGjZdhnpE/S0oyP6r6zJeC35UP7Fj5/hBOQVo1fYZ5OQ0ThLMvpSdc7BkVWmpTOpdbJhdObPU=&webInteractiveContentId=131307603879&portalId=7250147&%5F%5Fhstc=4958508.ec36eb4a1acb5a2f1d2caa097ff2cfe6.1725863681681.1736738541926.1736745026317.279&%5F%5Fhssc=4958508.5.1736745026317&%5F%5Fhsfp=1189922200)

## 关于 respond.io 的 AI Agents 常见问题

### AI Agents 在大规模处理客户对话时有多可靠？

AI Agents 的强弱取决于支撑它们的平台。 Respond.io 的全渠道多语言 AI Agents 运行在具备 99.999% 正常运行时间、ISO 认证安全与 GDPR 合规的企业级基础设施上。 它们使用基于大型语言模型（LLM）架构的检索增强生成（RAG）框架，旨在保证事实准确性与业务安全性。

每个回复都基于你提供的数据，确保你的 AI Agent 在面对数千名客户时自信应对，无幻觉、无停机且无合规风险。

### AI Agents 真能像人类一样理解上下文与意图吗？

能——但前提是要为现实复杂性而设计。 Respond.io 的 AI Agents 使用意图识别与多模态理解来解析消息、图片与文件。 它们能判断用户是在浏览、准备购买还是需要人工协助，并据此响应，包括更新客户生命周期阶段。 这能确保体验感觉更个性化，而非机械化。

### 部署 AI Agents 后我多快能看到效果？

大多数中型 B2C 企业在 respond.io 上使用 AI Agents 后几周内即可看到影响——更快的响应、更高的转化率与增加的销售额。 由于设置为低代码并提供现成模板，AI Agents 几乎能立即产生价值，帮你在深夜咨询中转化收入，甚至在竞争对手回复前取得先机。 教育咨询 [GetTUTOR 在香港在部署 AI Agent 后 60 天内处理的 Lead 增加了 50%，带动销售额提升 24%](https://respond.io/zh/customers/sleekflow-alternative-review-by-getutor)。 你也可以随时联系支持团队或安排成功顾问通话，以优化 AI Agent 设置以获取最大成果。

### respond.io 使用哪些 AI 模型？

Respond.io 将 OpenAI 的最新模型（ChatGPT 5.1）作为核心引擎，辅以用于嵌入的 Google Gemini，以及用于专用多模态处理的 Mistral 或 ElevenLabs。 平台会根据任务动态选择表现最优的模型。 通过结合多模型的优势，它在保持适应性的同时提供更自然的对话、更清晰的洞察和一致的性能。

### 如果 AI Agent 不知道答案会怎样？

Respond.io 给予你充分灵活性来决定当 AI Agent 找不到已核实答案时应如何行为。 例如，你可以配置它是尝试回退回复、向客户请求澄清，还是立即将聊天交给人工。 当触发移交时，你的 AI Agent 会传递完整的会话上下文，使团队能无缝接手。 这些时刻也能帮助你发现知识缺口，并随着时间提升 AI Agent 的表现。

### 我如何选择能从客户对话中提升 ROI 的 AI Agent 解决方案？

在选择 AI 代理平台时，请关注以下要点，以确保其能切实带来营收：

* AI 能否实时更新你的 CRM、发送预约链接并触发工作流，还是仅仅回答问题？
* 它能处理客户发送的图像、文档和音频等多模态文件吗？
* 它是否提供无风险的环境来模拟客户对话并在上线前[测试每个 AI 代理的操作](https://respond.io/zh/help/ai-agents/how-to-test-ai-agents)？
* 当客户从一个渠道切换到另一个渠道时，它是否能保持会话历史完整？
* 你的供应商是否有带验证销售与 ROI 指标的具体案例研究，而不仅仅是效率提升？

Respond.io 满足上述所有条件，是寻求在不增加人手情况下扩展对话并增长营收的快速成长企业的战略选择。

### Respond.io 的 AI 代理由何种云基础设施提供支持？

Respond.io 在 Amazon Web Services (AWS) 上构建了无服务器云基础设施，包括 Lambda 与 ECS。 这一云原生基础会自动扩展以处理数千个并发聊天，保持低延迟与高可靠性。 每个组织的工作负载被隔离并实施速率限制，以确保即使在流量激增时也能保持企业级的弹性与可预测的性能。

### respond.io 如何在高流量下保持不变慢？

Respond.io 使用 Redis 这一高速内存数据存储来高效地排队、平衡与执行 AI 任务。 结合内置于平台的速率限制框架，这确保了对每位客户始终如一的响应时间和平稳性能，无论消息量如何。

### Respond.io 的 AI 代理的知识存储与检索位于何处？

所有客户数据、上传文件与网站信息均存储在启用向量索引的 Amazon OpenSearch Serverless 中，作为安全的企业级向量数据库。 Respond.io 的 AI 代理使用语义检索来查找与上下文相关的数据——不仅仅是关键词匹配——从而在实时对话中提供基于事实且具上下文感知的答案。

### AI 如何保持与新信息的同步？

Respond.io 通过自动化的网页抓取和 OCR（光学字符识别）管道保持每个 AI 代理的信息更新。 基于 Apify 的爬虫定期刷新网站数据，而 OCR 服务处理多语言的 PDF、图片与演示文稿。 即便客户资料频繁变动，这也能确保知识的新鲜度与准确性。

### respond.io 如何保证其 AI 的质量与可靠性？

Respond.io 使用 Langsmith 和 Ragas 持续评估 AI 质量，这些工具追踪并基准化每次回复的忠实度、相关性与上下文精确性。 这一实时反馈回路使得主动错误检测与持续准确性成为可能，确保在大规模下的 AI 表现稳定。

### 当 AI Agent 回复消息时后台发生了什么？

当消息到达时，respond.io 平台中的 AI Orchestrator 会收集上下文、检索相关知识并触发 LLM。 它可以将子任务委派给会更新 CRM 字段、抓取数据或升级至人工团队的微代理。 这种编排流程确保每次客户交互都能获得快速、一致且合规的响应。

### 是什么使 respond.io 的 AI Agent 架构具有面向未来的能力？

Respond.io 的模块化、事件驱动架构允许对检索、存储、生成与执行等各个 AI 组件进行独立升级。 这种灵活性使平台能够在不中断在线业务的情况下适配更先进的 AI 模型与微型 agent 能力，保证长期的稳定性、适应性与创新性。

分享本文

[![Telegram](https://assets1-proxy.respond.io/api/v1/image/assets%2F11f7a662b80a4675973850b067c01fa5%2F44daca77a4844f0c8fd29040ddeba057?width=22)](https://api.whatsapp.com/send?text=https://respond.io/blog/how-respondio-ai-agents-work)[![Facebook](https://assets1-proxy.respond.io/api/v1/image/assets/11f7a662b80a4675973850b067c01fa5/fff57eeb01160bc604392f519b4f3461ca16f0fa1b6a587b20b142cdf1ad0ba7?placeholderIfAbsent=true&width=22)](https://www.facebook.com/sharer/sharer.php?u=https://respond.io/blog/how-respondio-ai-agents-work)[![Linkedin](https://assets1-proxy.respond.io/api/v1/image/assets/11f7a662b80a4675973850b067c01fa5/7aaf8d87b5410844d83e06a4ed663e4f551b8c5ef51dbb20a8ff064a1eed9a0f?placeholderIfAbsent=true&width=22)](https://www.linkedin.com/sharing/share-offsite/?url=https://respond.io/blog/how-respondio-ai-agents-work)[![Twitter](https://assets1-proxy.respond.io/api/v1/image/assets%2F11f7a662b80a4675973850b067c01fa5%2F4e03e02422a94e8eab9b8b41457c2371?width=22)](https://twitter.com/share?url=https://respond.io/blog/how-respondio-ai-agents-work)

相关帖子 👩‍💻 

* [![](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/2oqQFglGKjjaHVJ8tzFoWn/dae58c7100ab3e6aadc197b8967ace36/Practical_Guide___Best_Omnichannel_CRM.png?q=70&w=1000&fm=avif)](/zh/blog/best-omnichannel-crm)  
[十大最佳全渠道 CRM 平台：功能与定价比较十大最佳全渠道 CRM 平台：respond.io、Kustomer、Kommo、Salesforce、HubSpot、Zendesk、Intercom、Zoho CRM、Zendesk 和 Freshdesk。](/zh/blog/best-omnichannel-crm)
* [![](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/vr013lmO4xRSS30KcRV8T/8577db2181c4da2b4b4650ef13f7f93c/Practical_Guide___Best_AI_Chatbot_for_Website_Cover__1___1_.png?q=70&w=1000&fm=avif)](/zh/blog/best-ai-chatbots-for-website)  
[最佳网站AI聊天机器人：顶级平台比较发现2025年网站最佳AI聊天机器人：Respond.io、Intercom、Zendesk AI、Tidio、Chatbase、Drift、HubSpot聊天机器人、ManyChat、Landbot](/zh/blog/best-ai-chatbots-for-website)
* [![](https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/1TpzwG7GSnvYfqt5pQRkSu/33fb71cdb0416e51b471784944d51485/AI_Agents_for_Customer_Support.png?q=70&w=1000&fm=avif)](/zh/blog/best-ai-agents-for-customer-support)  
[2025 年最佳 AI 客服代理：优缺点与定价探索 2025 年最佳 AI 客服代理。 比较 respond.io 和 Intercom 等顶级平台的优缺点和定价。](/zh/blog/best-ai-agents-for-customer-support)

3x Your Business Results with Respond.io 🚀

[联系销售](/zh/demo)[开始免费试用](https://app.respond.io/user/register)

2025-12-05T05:20:47.350Z

blogs

```json
[{"@context":"https://schema.org","@type":"Article","image":"https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/3BN7X5ArPdFRSNnlwVYPGF/5e4e89a97c272b2782ed5bd76c7394b2/Concept___Respond.io-s_AI_Agent_-_Cover.png","thumbnailUrl":"https://assets2-proxy.respond.io/ph8r57dk1q9w/3BN7X5ArPdFRSNnlwVYPGF/5e4e89a97c272b2782ed5bd76c7394b2/Concept___Respond.io-s_AI_Agent_-_Cover.png","headline":"Respond.io 的 AI Agents 如何在 B2C 场景下大规模可靠运行","alternativeHeadline":"Respond.io 的 AI Agents 如何在 B2C 场景下大规模可靠运行","genre":["Concepts"],"publisher":{"@type":"Organization","name":"Respond.io","sameAs":"https://respond.io","logo":{"@type":"ImageObject","url":"https://respond.io/logo/respond-io.webp"}},"url":"https://respond.io/zh/blog/how-respondio-ai-agents-work","datePublished":"2025-11-27T00:00:00.000Z","dateCreated":"2025-11-27T00:00:00.000Z","dateModified":"2025-11-28T07:42:20.028Z","description":"一瞥幕后：为高并发 B2C 对话而设计的 AI Agents。 基于 99.999% 正常运行时间、平台级的事实锚定、严格护栏与模块化架构，以在规模上提供准确且一致的回复，推动收入增长。","author":{"@type":"Person","name":"Petrina Jo","url":"https://respond.io/zh/author/petrina-jo"},"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https://respond.io/zh/blog/how-respondio-ai-agents-work"}},{"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https://respond.io/zh"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Blog","item":"https://respond.io/zh/blog"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"Concepts","item":"https://respond.io/zh/category/concepts"}]}]
```
