本文整理自 QCon北京 2026 李克华《淘宝闪购从骑手智能助手业务落地到Agent平台化建设》技术分享通过AI音视频转录总结工具Ai好记进行视频转文字整理以下为精炼整理后的会议笔记内容。即时配送的快与骑手的累淘宝闪购的核心卖点就一个字快。但快的背后骑手面临着两个很现实的痛点手累APP操作步骤多骑手在路上看手机本身就是安全隐患脑累复杂的业务规则接单策略、配送优先级、异常处理流程根本记不住更棘手的是业务增长带来的结构性矛盾订单量飞速增长但骑手的人效反而在下滑。客服那边也一样——咨询量暴增人工客服的供给完全跟不上。传统的解决方案加人、规则引擎、关键字检索要么成本太高要么灵活性不够。这迫使团队寻找新的范式一个能理解、能推理、还可复制的解决方案。解题思路分层解题不搞超级模型李克华团队的第一原则是不追求一个超级模型解决所有问题。他们制定了四个可量化的目标降工单提效率提体验降低对人工客服的依赖然后采用分层解题策略按业务复杂度匹配不同层级的 AI 方案而不是一刀切。核心思路是鉴定师方案——不是推倒重来而是在现有系统上做加法。分为三个阶段演进第一阶段点的突破解决可用性——先解决手累脑累的问题第二阶段面的突破解决好用性——深入业务深水区第三阶段体的突破追求效能与生态——平台化建设知识问答助手2加4组合策略第一阶段的落地产物是语音知识问答助手。骑手对着手机说出问题就可以得到答案不需要在APP里翻半天。但在 C 端场景下这个看似简单的功能对技术的要求极高——准确率、性能、成本三者的平衡是关键。团队采用了2加4组合策略提升准确率的两大支柱构建动态知识库——业务规则不是写死的而是动态更新的知识条目离线知识挖掘 人工运营——自动从业务文档中提取知识加上人工审核保障质量提升性能的四大策略多级缓存——热数据走缓存减少模型调用召回并行化——多条召回管道同时跑合并结果模型轻量化——能用小模型解决的问题不用大模型智能兜底机制——模型不确定时主动问人而不是硬答这套组合拳打下来知识问答助手的准确率超过了 90%。万能客服小助手用Badcase驱动迭代第二阶段的拳头产品是万能客服小助手。跟知识问答不同客服场景下用户的问题是开放式的回答的容错空间更小。团队在这块用了一套非常务实的迭代方法Agent 研发不是搭好就行了而是用真实生产数据持续优化。具体做法是线上拦截的客服请求自动进入 Badcase 分析管道分析完成的 Badcase 进入评测集评测集的增量自动触发模型或 Prompt 的调优这个闭环听起来简单但真正落地时最关键的细节是Badcase 的分析不能只靠人得有一套自动化的标注和归因系统。否则人工标注的瓶颈会成为整个迭代链条的卡点。平台化的三层抽象当多个业务场景都跑通 AI 之后团队发现了一个新问题每个场景都在重复造 Agent 的基础设施。于是进入了第三阶段——平台化建设。平台的抽象分为三层能力层把常用的 AI 能力问答、检索、分类、信息抽取封装成标准模块流程层把业务逻辑抽象为可编排的工作流支持低代码配置运营层统一的监控、评测、日志和告警体系平台的核心理念是不要让每个业务场景都从头搭一套 RAG 或 Agent 框架。把共用的部分抽象出来业务方只需要关注流程编排和效果调优。踩坑经验总结李克华在分享中毫不避讳地讲了不少踩坑经历有些特别值得其他团队注意关于知识库的坑第一次做知识库时以为用大模型自动抽取就够了。但实际上自动抽取 人工审核才是可信赖的组合知识更新的频率比想象中高得多——业务规则可能每周都在变知识库必须跟上关于Badcase的坑初期错误地认为 Badcase 数量越少越好。后来发现Badcase 不是敌人而是迭代的燃料。关键是建立高效的 Badcase 处理管道关于评测的坑没有评测集就开始做 Agent是第一大坑。评测集应该在做 Agent 的第一步就建好而不是最后补对技术团队的启发淘宝闪购的这次实践我认为最有价值的点是从解决一个具体问题出发再到平台化——而不是反过来先搭平台再找场景。这个顺序一旦搞反平台就是空中楼阁分层解题比一模型包打天下更实用——复杂业务场景下按复杂度匹配不同方案比堆参数更有效Badcase 驱动迭代是最靠谱的 Agent 优化方式——没有什么比真实生产数据更能告诉你哪里需要改进FAQQ骑手智能助手的语音交互准确率受环境影响大吗A团队为此做了专门的噪声处理优化。实测在骑行环境风声、嘈杂背景音下ASR 的准确率仍然在可接受范围内。关键策略是语音识别 语义纠错双保险。QAgent 平台化建设中不同业务场景的 Agent 怎么管理的A核心思路是能力复用 场景隔离。底层能力模块是共享的但每个场景的流程编排、评测标准、数据权限是隔离的。这样既避免了重复建设又保证了业务的灵活性。Q为什么不直接用现成的 Agent 框架A现成框架在通用场景下很好用但在垂域落地时很多细节比如配送异常处理的复杂规则需要深度定制。自建平台虽然前期投入大但长期来看对业务的适配程度更高。以上内容由Ai好记转录整理。Ai好记 是一款音视频转图文笔记的 AI 学习助手支持 B站、抖音、小宇宙等平台链接及本地音视频文件转入后自动生成精华速览、思维导图和结构化笔记帮助你把几小时的视频内容变成可搜索、可复习的图文笔记。