智能客服系统

低代码/无代码： 核心特点。用户不需要编写复杂的程序代码，主要通过图形化界面进行配置：

• Prompt 编辑： 通过自然语言描述来定义 Agent 的行为（人设与约束）。

• 知识库管理： 可以方便地上传文档（如你上传的价格表、FAQ、产品手册等）来构建知识库，让 Agent 基于你的私有数据回答问题。

• 界面配置： 选择模型、开关功能（如多会话模式）、配置接入渠道等都是通过点击和填写完成。

强大的 Prompt 工程能力： “人设与回复约束”部分是核心，允许用户精细地控制 Agent 的角色扮演、语气风格、回答内容的范围和格式，这是定制化 AI 行为的关键。

基于 RAG 的知识增强： 通过外挂知识库，Agent 的回答不是凭空捏造或仅依赖 LLM 训练时的通用知识，而是能准确引用、依据你提供的最新、最具体的业务数据（如价格、产品细节），大大提高了回答的准确性和相关性，减少了“幻觉”。

模型选择灵活性： 平台允许选择不同的底层 LLM（截图中是 DeepSeek），可以根据成本、性能需求选择合适的模型。

可扩展性 (工具)： 虽然截图中可能未深度使用，但“数据模型”、“联网搜索”等工具意味着 Agent 可以不局限于静态知识库，能与外部系统交互或获取实时信息。

可视化预览与调试： “预览效果”窗口可以让你在配置过程中实时看到 Agent 可能的回复或内部思考逻辑（如引用了哪些知识），方便快速迭代和优化 Prompt 及知识库。

多渠道集成： “接入指引”表明可以方便地将搭建好的 Agent 对接到微信客服、自建应用（通过 API）或腾讯云可视化开发平台等多个前端渠道，满足不同业务场景的需求。

面向业务场景： 整个平台的设计思路是为了快速构建能解决实际业务问题的 AI 应用，如智能客服、销售助手、信息查询机器人等。