Amazon Connect智能客服实战：Strands框架与Bedrock AgentCore集成指南

智能客服机器人的核心评价指标体系

在部署智能客服系统前，建立科学的评价指标体系至关重要。根据实践经验，建议从以下四个维度构建评估框架：

服务效果维度

• 问题解决率（Resolution Rate）：衡量机器人实际解决客户问题的能力
• 首次解答正确率（FCR）：单次对话即给出准确答案的比例，直接影响客户满意度
• 知识覆盖率：机器人可回答的常见问题占比
• 人工转接率：该指标越低，说明自助服务能力越强

用户体验维度

• 响应速度：从提问到答复的延迟时间
• 交互自然度：对话流畅性与拟人化程度
• 多轮对话顺畅度：上下文记忆能力，避免重复询问
• 个性化程度：基于用户历史提供定制化服务
• CSAT评分：客户即时满意度反馈

系统性能维度

• 稳定性与可用性：系统崩溃、超时、答非所问的发生频率
• 并发处理能力：高峰期响应质量保障
• 意图识别准确率：精准理解用户真实需求
• 安全合规性：用户隐私与数据安全保障

管理运营维度

• 知识更新及时性：知识库内容迭代速度
• 运营可视化：对话分析、用户画像、热点问题统计
• 自我学习能力：基于反馈的持续优化机制
• 人机协同度：转人工时的无缝衔接体验
• ROI与成本节省：人工客服成本降低与效率提升

GenAI智能客服Agent框架选型要点

在基于GenAI的智能客服系统设计中，Agent框架的选择需要综合考量多个因素。Agent不仅是问答机器人，更是能够调用知识库、业务系统、工具和人工客服的智能体。

从实际项目效果来看，虽然Agentic AI技术不断演进，但在智能客服领域，WorkFlow模式更适合需要双向互动、以提升客户满意度为核心目标的场景。本次实践采用Strands框架的WorkFlow来实现。

技术能力与适配度

• 大模型适配：支持多种基础模型接入，避免供应商锁定
• 多工具调用：灵活对接数据库、API、CRM、ERP、支付系统、工单系统
• 上下文管理：长对话记忆、多轮对话追踪、会话状态管理
• 知识增强（RAG）：文档检索、知识图谱、FAQ知识库集成

系统架构与扩展性

• 模块化设计：支持分层架构（对话管理、任务代理、工具代理）
• 可扩展性：快速增加新场景、新业务流程
• 跨渠道支持：Web、App、微信、WhatsApp、电话IVR等渠道接入
• 编排能力：工作流或低代码方式编排对话与工具调用

安全与合规考量

• 数据安全：敏感信息脱敏、加密存储、访问权限控制
• 合规要求：满足GDPR、CCPA、网络安全法等法规
• 可控性：安全护栏防止模型生成不当内容

Amazon Connect与Strands、Bedrock AgentCore集成架构

解决方案整体设计

本实践采用Amazon Connect Chat文字聊天作为客户接入方式，整个自助服务的流程控制通过Amazon Connect的Workflow实现。客户输入后，Connect通过Lambda调用GenAI模型完成意图识别，结合Bedrock RAG知识库查询，以及基于Strands框架的Multi Agent实现自助服务。不同意图对应不同处理流程。

详细系统架构

整体方案支持电话及文字聊天等多渠道呼叫中心解决方案，不同接入渠道采用统一流程管理。核心组件包括：

• Amazon Connect：呼叫中心平台核心服务
• Amazon Lex：自助服务组件
• AWS Lambda：实现Bedrock Claude模型调用及知识库调用
• Bedrock Knowledge Base：RAG知识检索
• Bedrock AgentCore：Memory与Runtime服务

业务流程详解

1. 通过内部CRM系统整理知识库文件并存入Amazon S3，采用Bedrock知识库服务同步数据源
2. 客户通过文字聊天发起服务并进入Connect服务
3. Connect通过Workflow定制流程并调用Lex进行对话交流
4. Lambda实现客户意图识别及调用AgentCore Memory实现会话记忆
5. Connect Workflow获取客户自助服务请求后调用Lambda
6. Lambda调用基于Strands框架编写并运行在AgentCore Runtime上的Agent实现自助服务
7. 自助服务无法满足需求时，转人工坐席
8. 坐席调用AgentCore Memory长期记忆功能获取对话总结，继续为客户提供服务

Bedrock AgentCore Memory对话记忆实现

Amazon Bedrock AgentCore Memory是AWS托管的持久化记忆系统，用于存储和管理AI Agent的对话和知识。它提供两种记忆模式：

短期记忆（Short-term Memory）

负责在单次会话中记录最近的交互内容，确保Agent能够”记住”当前对话的上下文。适用于多轮对话追踪场景。

长期记忆（Long-term Memory）

从对话中提取结构化的关键信息，在多个会话之间保留知识，使Agent能够”学习”用户偏好、事实和摘要等信息。

架构特点

• 分层存储策略：短期记忆层存储原始交互事件，长期记忆层存储提取的概要知识
• 自动信息处理流水线：新事件存储时，服务异步调用基础模型提炼可长期保存的知识片段
• 加密存储与命名空间隔离：确保不同应用或用户的记忆数据彼此分隔
• 完全托管：无需自建数据库或向量存储

本次实践充分利用长期记忆的摘要信息功能，简化客服转坐席的总结流程，同时实现自动语义识别提取信息写入CRM系统。

Strands框架与AgentCore Runtime集成

本实践采用Strands框架实现具体Agent，并与Bedrock AgentCore Runtime结合。每次调用Agent即启动一次Bedrock AgentCore Runtime。

Bedrock AgentCore Runtime是一款高度安全、弹性、高性能的Serverless Agent托管平台，具备以下优势：

• 无需自建基础设施，按需自动扩缩容
• 企业级安全保障
• 与Strands框架无缝集成
• 支持复杂的Multi Agent编排

实践建议

在实际部署中，建议采用以下策略：

• 将意图识别与业务处理Agent分离，提升系统可维护性
• 利用AgentCore Memory的长期记忆实现客户画像积累
• 设计合理的降级机制，应对模型响应异常
• 建立完善的监控告警体系，追踪Agent调用链路