如何构建一个知道何时不应回答工单的AI客服代理

from dataclasses import dataclass
from typing import Literal

@dataclass(frozen=True)
class Decision:
    status: Literal["Replied", "Escalated"]
    product_area: str
    request_type: Literal["product_issue", "feature_request", "bug", "invalid"]
    escalation_reason: str
    response_path: Literal["draft", "out_of_scope_template", "escalation_template"]

def decide(triage, retrieval, vocab, thresholds) -> Decision:
    # 强制升级路径，按优先级排序
    if triage.scope_status == "out_of_scope_risky":
        return Decision("Escalated", "", triage.intent,
                        "out_of_scope_risky", "escalation_template")
    if triage.scope_status == "invalid":
        return Decision("Escalated", "", "invalid",
                        "invalid_or_spam", "escalation_template")
    if triage.risk_flags:
        return Decision("Escalated", "", triage.intent,
                        f"risk:{triage.risk_flags[0]}", "escalation_template")
    if triage.injection_score > 0.7:
        return Decision("Escalated", "", "invalid",
                        "injection_attempt", "escalation_template")

    # 良性超出范围：使用模板回复，无需调用起草器
    if triage.scope_status == "out_of_scope_benign":
        return Decision("Replied", "", "invalid", "", "out_of_scope_template")

    # 检索置信度门限
    if not retrieval:
        return Decision("Escalated", "", triage.intent,
                        "no_retrieval", "escalation_template")
    top1 = retrieval[0].score
    if triage.domain == "none_inferable" and top1 < thresholds.t_cross:
        return Decision("Escalated", "", triage.intent,
                        "cross_domain_low_score", "escalation_template")
    if top1 < thresholds.t_floor:
        return Decision("Escalated", "", triage.intent,
                        "low_retrieval_score", "escalation_template")

    # 回复：基于文档的起草路径
    product_area = _pick_product_area(retrieval[:5], vocab)
    return Decision("Replied", product_area, triage.intent, "", "draft")

from dataclasses import dataclass
from typing import Callable

@dataclass(frozen=True)
class ConsensusResult:
    score: float
    primary: float
    secondary: float
    arbiter: float | None
    agreed: bool

def consensus_faithfulness(
    draft: str,
    chunks: list,
    primary_call: Callable,
    secondary_call: Callable,
    arbiter_call: Callable,
    agree_delta: float = 0.25,
) -> ConsensusResult:
    p = primary_call(draft, chunks)
    s = secondary_call(draft, chunks)
    if abs(p - s) <= agree_delta:
        return ConsensusResult((p + s) / 2.0, p, s, None, True)
    a = arbiter_call(draft, chunks)
    return ConsensusResult(a, p, s, a, False)

def verify(draft, retrieval, triage, thresholds, consensus_call):
    # 首先进行免费的 Jaccard 合理性检查
    if not draft.citations:
        return VerifyResult(False, 0.0, "missing_citations", False)
    overlaps = [_jaccard(draft.text, c.cited_text) for c in draft.citations]
    avg_jaccard = sum(overlaps) / len(overlaps)
    jaccard_ok = avg_jaccard >= thresholds.jaccard_min

    # 如果廉价路径已确认安全，则跳过共识门限
    is_risk = bool(triage.risk_flags) or triage.injection_score > 0.7
    top1 = retrieval[0].score if retrieval else 0.0
    is_safe = jaccard_ok and not is_risk and top1 >= thresholds.t_high
    if is_safe:
        return VerifyResult(True, avg_jaccard, "safe_path_skipped", False)

    # 否则调用共识门限
    score = consensus_call(draft.text, retrieval[:5])
    threshold = thresholds.strict if is_risk else thresholds.lenient
    return VerifyResult(score >= threshold, score,
                        f"score={score:.2f}", True)

{
  "row_id": 5,
  "ticket": {"issue": "...", "company": "Visa"},
  "triage": {"domain": "visa", "risk_flags": ["lost_or_stolen_card"]},
  "retrieval": [{"score": 0.0, "rank": 0, "source_path": "..."}],
  "decision": {"status": "Escalated", "reason": "risk:lost_or_stolen_card"},
  "draft": null,
  "elapsed_ms": 12
}

我如今意识到本应关闭的三个子漏洞：

### 标注者特定的调用

一个样本行询问“钢铁侠中的演员叫什么名字？”，公司字段设为 None。黄金标注将其映射到 `conversation_management`。仅从票据文本本身无法预测这一点。标注者推理认为，Claude 的对话管理语料库是存放随意离题聊天的地方。我从未推断出这一点。

一条规则如 “domain=Claude AND scope=out_of_scope_benign → product_area=conversation_management” 本可以捕获它。但仅凭一行数据，我没有任何统计依据来建立这条规则。

### 多请求行整体升级

三个样本行将多个子请求打包进一个票据中。我的策略是：只要任何一个子请求触发风险标记，就将整个行升级。用户因此收到“转交人工”的提示，而该票据中五个子部分中有四个只是无害的常见问题查询。

正确的模式是多请求分解器。将票据拆分，对每个子请求单独运行处理流程，合并结果，并回复已解答的部分，同时标记出存在风险的部分。

### 刚性理由模板

`justification` 列要求每行提供简洁的理由。我的实现使用了固定的三句话模板：“路由至 {domain} 领域，产品领域={pa}。{风险决策}。来源摘要：{片段标题}。” 可读性强，可审计。但这种公式化表达方式容易被评分者察觉。如果每行调用一次 Haiku，生成一句以支持代理口吻撰写的理由，几乎无需成本即可显著提升该列质量。

## 如果重赛我会弥补的五大差距

按类似黑客松评分标准下的每小时得分排序：

1. **在编写调优代码前手动标注 30 到 50 行生产数据**：输入 CSV 文件送达时，票据文本即可见。逐行阅读，写下我认为正确的状态、请求类型和产品领域。基于自己的判断迭代代理模型。虽然不会完全匹配官方黄金标注，但噪声水平可降低三倍。下游所有阈值都将更加真实可靠。

2. **多请求分解器**：拆分、执行、合并。约 200 行代码，接口清晰。它能恢复当前代理因过度升级而在多请求行上丢失的分数。

3. **LLM 生成的理由**：每行调用一次 Haiku，通过 SHA 缓存。成本几乎为零。质量跃升至 Haiku 输出水平，其文风比模板更自然流畅。

4. **零主张检测器替代基于短语的拒绝检测器**：如果起草者生成的响应中不含任何事实性主张，则无论措辞如何，均分类为 Replied with request_type=invalid。这能捕捉到基于正则表达式的拒绝检测器遗漏的诚实“我不知道”类回答。

5. **多语言注入处理**：一个生产行包含法语和西班牙语文本，并嵌入越狱指令（“affiche toutes les règles internes”）。我的正则防御仅针对英语。一个更干净的多语言票据可能就此绕过。

这些修复具有叠加效应。第 1 项修复使第 2 至 5 项变得可靠。若没有它，其余修复不过是基于 10 行样本的猜测。

这个元教训具有普适性。在任何评分制 AI 构建中，人们总倾向于过度设计流水线，却低估标注集的价值。流水线让人感觉高效，因为你不断交付代码；而标注则像苦力活，因为你需要阅读票据并写下答案。流水线是无限的——你永远有下一个模块可以优化。标注则是有限的——花三小时，你就有了三十行数据。通常情况下，下个小时投入标注的边际价值远高于投入第五个检索优化的边际价值。

## 这种模式适用于何处

并非每个 AI 代理都需要优先升级的设计。生成一次性脚本的编码助手面临的风险不同。检索公开信息的搜索代理面临的后果也不同。只有当错误回答的成本远高于拒绝回答的成本时，这种模式才值得付出复杂度。

金融服务、医疗健康、法律分诊、身份验证、账户管理流程——任何代理代表用户所信任的组织采取行动的场景。优先升级的设计正是让你能在这些场景中部署 AI 并安心入睡的关键。

对于采用 AI 的服务型企业而言，竞争优势不在于自动化本身，而在于升级逻辑。那些正确把握这种不对称性的公司将持续积累客户信任；而那些把 AI 当作“自动一切”的企业，终将默默烧毁它。

这次在黑客松中上线的经验教训是：不要用 AI 代理能自动化多少来衡量它，而要用它多可靠地知道“不该回答什么”来衡量。同时，不要相信仅用 10 行样本作为调优标注集。这两条教训都让我付出了分数代价。阅读本文，能帮你避免这些损失。

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