LiveAgent 中的 AI 虚拟助手：完整设置教程
在 LiveAgent 中启用和配置 AI 功能的分步指南——AI 聊天机器人、答案助手、升级规则和性能监控。无需开发经验。
10 min read
AI
LiveAgent
+3
在LiveAgent中设置AI客服机器人需要跨两个系统完成六个步骤：三个步骤在FlowHunt中（创建Flow、连接知识来源、生成API密钥），三个步骤在LiveAgent中（连接AI提供商、创建聊天机器人、应用到聊天小部件）。以下是确切的顺序、每个步骤的作用以及在上线前需要测试的内容。
本文目录：
- 开始之前：AI客服机器人实际需要什么
- 步骤1：在FlowHunt中创建Flow
- 步骤2：连接你的知识来源
- 步骤3：生成API密钥
- 步骤4：在LiveAgent中连接AI提供商
- 步骤5：在LiveAgent中创建聊天机器人
- 步骤6：应用到聊天小部件
- 上线前测试，而非上线后
大多数AI聊天机器人设置指南直接跳到"连接你的AI提供商"，却忽略了真正决定其是否有效的部分：它从哪些内容中获取答案，以及按什么顺序构建才能避免中途出错。
本指南专门介绍LiveAgent的AI聊天机器人 ，因此每个步骤都对应一个您实际需要点击的真实设置，而非通用的清单。如果您尚未选择平台，我们的如何选择AI聊天机器人 指南是更好的起点。
开始之前：AI客服机器人实际需要什么
在触及任何设置之前，需要先准备好两件事。首先，明确的范围：这个机器人实际上应该回答哪些问题，哪些问题应该直接转给人工客服？其次，知识来源内容：帮助中心文章、产品文档或编写的常见问题答案，供机器人从中提取信息。跳过其中任何一步并不会导致设置无法完成，只是最终得到一个配置看起来不错但没有可靠答案的机器人。
| 你需要什么 | 来自哪里 |
|---|---|
| 明确的范围 | 团队整理的常见、重复性问题列表 |
| 知识来源内容 | 帮助中心、产品文档或直接编写的内容 |
| AI提供商账户 | OpenAI、Anthropic、Google Gemini或其他受支持的提供商 |
| FlowHunt账户 | LiveAgent免费提供，无需单独注册费用 |
步骤1：在FlowHunt中创建Flow
Flow是决定机器人如何读取问题以及如何处理答案的逻辑。您在FlowHunt （LiveAgent的无代码AI自动化平台）中构建它，而不是在LiveAgent本身中。
如果存在与您的用例匹配的模板，请从模板开始，而不是从空白画布开始构建。从空白构建的Flow需要明显更长的测试时间，因为您需要同时验证逻辑和内容，而不仅仅是内容。
这也是用具体而非笼统的方式确定范围的时机。写下Flow应该处理的具体问题类别，同样重要的是，写下哪些类别应该直接转给人工客服，而不先尝试回答。
Ready to grow your business?
Start your free trial today and see results within days.
步骤2：连接你的知识来源
这一步骤真正决定了机器人表现的好坏。连接你的帮助中心、产品文档或任何供机器人提取答案的书面内容。如果知识来源在此阶段不完整或过时，机器人会自信地将这个空白重复给每位提问的客户。
例如，一个为新产品层级推出支持的团队需要在该产品层级上线前连接好相关文档，而不是等客户开始询问后再添加。
在连接来源内容之前先整理好，而不是之后再做。为人工浏览而编写的知识库，信息分散在五个关联页面中，当机器人同时从所有五个页面提取信息时，并不会自动转化为清晰的答案。将核心事实整合到更少、更直接的内容片段中，通常比直接连接现有网站结构产生更好的答案。
步骤3：生成API密钥
API密钥让LiveAgent和FlowHunt作为一个连接系统进行通信。在Flow和知识来源就位后，在FlowHunt中生成此密钥，因为在后续步骤的LiveAgent端设置中需要用到它。
对待此密钥就像对待任何其他凭证一样：将其存储在团队日后可以找到的地方，不要粘贴到共享文档或聊天消息中，以免在那里停留过久。
Join our newsletter
The latest tips and deals delivered straight to your inbox.
步骤4：在LiveAgent中连接AI提供商
回到LiveAgent，连接实际驱动响应的AI提供商。截至2026年9月更新，LiveAgent支持OpenAI、Anthropic和Google Gemini，以及FlowHunt自己的提供商选项。
选择哪个提供商更多取决于实际适配性而非原始模型质量：现有的供应商关系、指向特定公司的合规要求，或者只是不想让所有AI功能依赖于单一提供商。
步骤5：在LiveAgent中创建聊天机器人
连接提供商后，在LiveAgent中创建聊天机器人对象，并将其链接到步骤1中构建的Flow。这也是设置转接阈值的地方——即在与人工客服交接之前的最低AI回复次数，或由AI代理自行决定何时转接。
有意识地设置此阈值，而不是保留默认值不做调整。设置过高，沮丧的客户在遇到人工客服前要经历多轮无帮助的回复。设置过低，机器人会将本可自行处理的问题升级，浪费人工客服处理从未需要人工介入的请求。
步骤6：应用到聊天小部件
最后一步是将配置好的聊天机器人应用到您的在线聊天小部件，使其成为客户打开聊天时首先交互的对象。在此之前，任何面向客户的内容都不会改变，这使得这一步成为暂停并测试目前已构建的所有内容的自然节点。
上线前测试，而非上线后
在这个机器人真正与客户对话之前，先用你自己的已知问题列表（即你在步骤一中用于确定范围的那些问题）运行测试。记录每一个错误、不完整或令人困惑的答案，并在切换到在线小部件之前修复背后的知识来源或Flow逻辑。
一旦上线，工作并未结束。转接率、重复错误答案模式以及客户语言都会随时间变化，这正是我们的修复表现不佳的聊天机器人 指南深入探讨的内容，适用于几个月后性能出现偏差的情况。良好的首周检查习惯可以在大多数问题被客户注意到之前及早发现。
