传统客服机器人的局限
在大语言模型（LLM）兴起之前，对话式聊天机器人基于严格的流程图设计，这些流程图预设了所有可能的对话路径和用户回应。
企业投入巨资创建这些流程，聘请对话设计师生成大量对话样本，并训练自然语言处理（NLP）分类器引导用户。然而，这种方式仅能处理极少数用户查询，大多数情况下用户仍需求助人工客服。
大语言模型应用现状
尽管大语言模型在对话能力上显著超越传统系统，且部署成本更低，但核心问题依然存在。大多数组织仅将大语言模型简单集成到现有对话架构中，虽然回应更自然，但用户偏离预设流程时仍会陷入困境。
面临的挑战
基于流程的系统失败是可预测的，而大语言模型可能因幻觉产生误导性回应，违反业务政策或提供错误信息。在高风险场景中，即使千分之一的失败率也无法接受。根据2024年高德纳（Gartner）调查显示，仅14%的客户支持问题能通过自助服务渠道解决。
创新解决方案
埃姆西（Emcie）公司开发的帕兰特（Parlant）平台提供了突破性方案。该开源平台引入结构化指南和明确规则，指导AI聊天机器人处理特定场景。平台支持人类专家调整指南、术语表和API使用规则，确保互动行为一致性。
实践应用
以改善客户情绪为例，系统会提供具体指导："确认客户的挫折感，表达真诚同理心，并了解详细经历以便解决问题。"通过这种模块化方法，无需创建冗长的综合提示，就能实现精准的对话管理。