# 为电商业务搭建了一个 WhatsApp AI 客服助手

- 作者：[Myra Gull](https://mendaoai.com/people/x~MyraCodes_)，X
- 发布：2026-09-13
- 问题：[Agent 和固定流程怎么配合？](https://mendaoai.com/q/automation/agent-vs-flow)，AI 工作流与自动化
- 原文：https://x.com/MyraCodes_/status/2099187344155070516
- 本页：https://mendaoai.com/p/automation/x~fe734fa148664228fa7ec3ca

## 入选理由

按问题类型分派：通用问题直接回答，涉及账户数据转人工，人工接管后 AI 完全静默避免重复回复。

## 内容

为电商业务搭建了一个 WhatsApp AI 客服助手。

大多数人优化的方向是「它能不能回答问题」。而我大部分时间花在：它什么时候该保持沉默，而不是去猜？

它的搭建方式是 3 个相互连接的工作流：

工作流 1：WhatsApp AI 客服 → 负责处理客户对话
工作流 2：知识库导入 → 加载初始文档
工作流 3：知识库更新 → 让知识库保持最新

真正费工夫的是这些：

→ 用 RAG 而不是靠模型幻觉，只从真实知识库中取答案，Postgres + pgvector

→ 真正的升级判断逻辑：一般性问题就直接回答，需要账户数据就升级处理。不是靠「感觉一下」。

→ 真正能交接出去的转人工：一旦人工接手，AI 就完全闭嘴，不会出现两边同时回复的情况。

→ 不会把 API 账单撑爆的记忆机制：长对话按批次做摘要，而不是每次都整段塞进调用里

→ 设计上就是幂等的：每条消息在写入任何数据之前，都会先拿它的真实 ID 做一次校验

AI 调用大概只占这项工作的 10%。剩下的全是状态管理、失败处理，以及知道什么时候该说「我不知道」。

技术栈：n8n、Postgres/Supabase、OpenRouter。

你们自己的 agent 里，升级处理逻辑是怎么做的？

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