分析师/贾玥
策划/Eason
在人工智能浪潮席卷千行百业的今天，客服中心已悄然完成了一场深刻的角色蜕变——它不再仅是传统意义上的“成本中心”，而是进化为企业感知市场、连接客户的“价值中心”。在这一变革进程中，智能体客服作为AI Agent技术落地最成熟、最广泛的标杆场景，正以其自主决策与工具调用能力，彻底重构客户服务的生态逻辑。
AI Agent赋能下的新一代智能体客服，不再仅仅是依靠关键词匹配的工具，而是能够通过智能化程序或系统，模拟人类客服的交互方式，自主完成客户咨询、问题解决、需求响应等服务的数字员工。它们正在成为企业提升服务效率、优化客户体验、构建核心竞争力的关键基础设施。
第一新声智库已经连续4年追踪中国AI产业的发展及应用，当前已累计19轮、问卷调研及专家访谈超700次，访谈了包括金融、制造、零售等众多行业的专家，进行多个主题研究，已经陆续公开发布了《2025年中国企业级Al Agent应用实践研究报告》、《2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告》、《2024年中国AI大模型市场需求深度研究报告》（非公开）、《大模型时代-2025年央国企数智化转型新实践与新范式》等众多重磅研究成果。
2025年9月，第一新声智库正式启动第19轮AI系列研究-《2025年中国智能体客服市场发展研究报告》，在近3个月的时间里，我们通过调研多位智能体客服行业一线专家，并结合大量专家的定性研究内容，正式完成《2025年中国智能体客服市场发展研究报告》。
本次研究报告的核心是解答三个问题：在当下这个时间点，智能体客服究竟发展到了什么阶段？它能为企业带来哪些价值？以及，未来的机遇究竟在哪里？本报告通过“发展背景-现状格局-典型案例-未来趋势”四大篇章，系统性地解析这个充满活力的市场。
智能体客服正从 “降本增效的工具” 升级为 “创造增长的战略中枢”；正从 “被动响应的辅助” 升级为 “主动洞察的业务引擎”。
我们期待本报告能够为正在关注或布局智能体客服领域的科技企业、投资机构、政策制定者及行业用户提供真正有价值的参考，推动中国AI Agent生态走向成熟与共赢。
【亮点1】
智能体客服的定义及七大层级
智能体客服是什么？
第一新声智库将智能体客服定义为基于人工智能技术，模拟人类客服的交互方式，自主完成客户咨询、问题解决、需求响应等服务的智能体应用。智能体客服包括支撑层、感知层、认知层、决策层、执行层、交互层、进化层七大层级。
【亮点2】
智能体客服=传统智能客服×(感知能力↑+记忆能力↑)+(决策能力+执行能力+可观测能力)
相比传统智能客服，智能体客服到底新在何处？是什么让它可以处理更复杂、更人性化的任务？
相较传统智能客服，智能体不仅实现了能力的新增——具备了自主决策规划、执行工具操作、以及全程可观测优化的全新维度；更实现了能力的质变——感知从单一文本升级为多模态全信息解析，记忆从短轮次缓存发展为长期上下文关联。
【亮点3】
智能体客服带来的飞轮效应
常说智能体客服能产生“飞轮效应”，这种效应具体是如何形成的？它能让企业服务与用户体验形成怎样的正向循环？
智能体客服依托海量数据，驱动内外双轮飞轮效应持续运转。内部飞轮以“效率提升”为核心：服务交互沉淀海量数据，持续优化AI模型，显著提升应答准确率与效率，实现降本增效。外部飞轮则以“价值创造”为目标：数据经分析转化为精准业务洞察，赋能个性化体验与主动服务，直接推动营收增长。
【亮点4】
2025年中国智能体客服市场规模约为36亿元
当前国内的智能体客服市场到底有多大？未来几年的天花板在哪里？
根据第一新声智库研究，2023-2027年中国智能体客服市场规模复合增长率将达到107%，至2027年，企业级智能体客服市场规模将达到73亿元。
【亮点5】
智能体客服市场形成梯队竞争格局，Agent渗透率成关键
在这片广阔的蓝海中，谁是当前的领跑者？
【亮点6】
全球智能体客服优秀厂商图谱
国外厂商：“All in One”一体化架构，聚焦全场景效率
国外厂商依托成熟的通用大模型技术（如GPT-4、Claude）与全球化数据生态，倾向采用“一体化架构”，通过多模型协同覆盖全场景需求。其核心逻辑是“以强大底层模型能力简化上层应用设计”，例如海外标杆厂商Zendesk通过整合GPT-4（语义理解）、Claude（逻辑推理）、Stable Diffusion（图像生成）等模型，提供全渠道覆盖的智能体客服——该客服能实时解析用户跨平台（如邮件、APP内咨询、社交媒体）的文字诉求，精准处理订单修改、故障排查等复杂售后逻辑，还能生成产品操作示意图辅助沟通，使80%的交互实现自动化，无需人工干预，不仅帮合作企业减少大量客服人力支出，还将用户平均等待响应时间压缩至 1 分钟内，已服务于Twitter、Uber、Tesla等知名企业。
国内厂商：“分层拆解+垂直适配”，弥补短板并贴合合规
国内厂商以“大模型+工具链”分层架构为核心，将客服流程拆解为意图识别Agent、会话辅助Agent、派单Agent、商机分析Agent、质检Agent等独立模块，每个模块通过调用专业工具（如行业知识库、合规校验插件）弥补通用模型在复杂推理、多语言处理上的短板。同时，这种架构更适配国内数据安全与行业合规要求，能快速响应电商、政务、金融等垂直领域的个性化需求，成为当前市场主流模式。
【亮点7】
互联网、金融、通信三大行业渗透率超80%
哪些行业已经率先拥抱智能体客服？
根据第一新声智库调研，智能客服在各行业的应用深度呈现显著梯度差异，具体可划分为三大梯队：
第一梯队（高频高标准化行业）：渗透率突破80%，以互联网、通信、金融为代表。其中，互联网行业依托海量标准化交互场景，渗透率超80%，头部电商平台智能客服部署率高达90%；通信行业则凭借运营商规模化服务需求，渗透率达到80%；金融行业智能客服渗透率达80%，成为智能客服落地的核心阵地。
第二梯队（中频强合规行业）：渗透率约60%，集中于医疗、教育领域。受限于服务合规性要求与业务复杂性，医疗行业智能客服渗透率达60%，教育行业与之持平，整体处于规模化落地的攻坚阶段。
第三梯队（低频高壁垒行业）：落地进程相对缓慢，以工业制造为典型。工业制造因服务场景非标准化，智能客服渗透率暂未形成规模化突破，仍处于探索期。
【亮点8】
当消费者遇到智能体客服时，他们是感到便捷还是沮丧？
来自消费者端的调研数据，将为我们提供最真实的反馈：超半数用户肯定智能体客服在效率提升、产品解读、需求发掘及即时响应上的正面效应，标志着智能体客服已从噱头演进为不可或缺的服务触点。
【亮点9】
从企业端来看，驱动他们采购的核心需求因素到底是什么？
根据第一新声智库调研，目前智能体客服采购的TOP6关键因素分别是：响应速度、解决率、全渠道整合能力、业务定制化能力、行业适配度、综合体验。
【亮点10】
智能体客服落地面临的问题与挑战
当前智能体客服在落地过程中，普遍面临着哪些问题与挑战？
【亮点11】
海外标杆案例-Zendesk
抛开概念，聚焦实战。海外的优秀智能体客服厂商是怎么做的？
Zendesk的AI Agent已成为该企业历史上增长最为迅速的产品线，并获得SoundCloud与SeatGeek等领先品牌的广泛采纳。当前，该产品已完成重要迭代，其智能性与灵活性显著提升，能够高效处理跨渠道的复杂客户服务场景。新推出的语音AI Agent具备自然语言理解与自主执行任务的能力，可独立解决80%的问题，有效避免了向人工座席的升级。作为平台原生组件，该Agent能够深度融合企业知识库、历史支持数据及质量标准等上下文信息，从而确保输出结果的准确性与一致性，显著提升服务效率、降低运营成本。
【亮点12】
咨询级Agent客服：超级智能体、超级智能入口、超级中台、价值洞察引擎
未来的智能体客服会止步于回答问题吗？它能否进阶为一名主动规划、提供专业建议的“咨询顾问”？
未来，智能体客服的发展将超越传统的“问答”与“自助服务”范畴，向更高阶的“咨询级Agent”演进。咨询级Agent客服，将通过超级智能体的能力、作为超级智能入口的定位、依托超级中台的支撑，最终实现战略洞察的价值，成为企业数字化生态中不可或缺的核心枢纽。
