晚上十点半，顾客在微信上问「那个礼盒还有货吗，周五前能到吗」。店长在陪孩子写作业。这条消息谁来回？

开店的人都知道这种时刻。回了，今天的事就干不完了；不回，明天上午顾客多半已经去别家问了。

我们的思路：AI 先应答，人来拿主意

所以口袋搭档的客户服务台是这样设计的：常规问题，AI 按你配置的口径先应答；它拿不准的，转给人工。做这个功能时我们定了三条规矩：

1. AI 只在客服工作区发言。 它的应答和人工消息在同一个窗口里，互不干扰。你看到它答得不合适，随时接管，顾客那边感知不到任何切换。工具归工具，主导权在人。

2. 它只回答你教过它的问题。 回答来自你配置的知识库和业务数据：库存水位、订金规则、取货安排。库存里没有的东西，它给不出承诺；没把握的问题，直接转人工。宁可少答几句，也不能替门店许错诺——这条是底线。

3. 它记得顾客说过什么。 老顾客上个月提过「不要太甜的」，这个月推荐时它就会绕开。这些偏好和历史约定会自动记下来，下次对话直接用上。省掉的不只是回复时间，还有「这顾客上次说什么来着」的翻聊天记录时间。

每句话都有记录

这是很多店老板关心的一点：AI 回的话，我看得见吗？

看得见。每一句应答都带处理记录：命中了哪条知识、登记了什么任务、更新了哪条顾客记忆，在系统里都能查。AI 答得不合适，你能发现、能修正、能接管——它不是黑箱。

一个晚上的实际效果

顾客 14:02 问货 → AI 回复「阳光店现货 12 份，周五前配送没问题，已帮您登记预订 2 份」→ 命中知识库、写入任务台、顾客记忆更新 → 店长第二天早上打开任务台，看到一条已完成的预订登记。

这一晚没人盯着手机，但顾客的问题被回答了，预订也登记进了系统。这就是我们想做的效果：下班后的消息有人应着，拿主意的始终是人。

想试试的话，下载桌面端，或先看产品页的 AI 能力章了解边界在哪。