无需请求即提供帮助:一个用于值守支持、具备持续自我改进能力的已部署主动式智能体系统

在大型云服务平台上，每天产生数千个客户工单，通常通过值守对话处理。如此大量的值守交互给人支持分析师带来沉重工作负担。近期研究探索了利用大语言模型作为第一线支持的被动式智能体，直接与客户交互并解决问题。然而，当问题未获解决并升级给人工支持时，这些智能体通常就不再介入。因此，它们无法协助后续询问、追踪解决进度，也无法从其未能处理的案例中学习。本文提出Vigil，一个新颖的主动式智能体系统，设计为贯穿整个值守生命周期运作。与被动式智能体不同，Vigil专注于在人工支持已经介入的阶段提供帮助。它融入客户与分析师的对话，无需用户显式调用即主动提供协助。此外，Vigil纳入持续自我改进机制，从人工解决的案例中提取知识以自主更新其能力。Vigil已在字节跳动的云平台火山引擎部署超过十个月，基于该部署的综合评估证明了其有效性与实用性。本工作的开源版本已在 https://github.com/volcengine/veaiops 公开。