如何将 HelpKnow AI 与 UiPath 结合使用：设置、工作流与示例
客户服务团队日益面临一个分裂的问题：AI 代理能够理解请求，但无法总是完成其背后的工作。HelpKnow AI 通过将您的文档、FAQ 和产品目录学习到知识大脑中，并在几秒钟内回答客户，从而解决了对话方面的问题。UiPath 通过编排实际工作发生的业务系统，解决了执行方面的问题。两者结合，可以让支持对话触发跨后台的可靠、可审计的自动化。
本指南解释了这两个平台如何互补、如何设置连接、工作流的样子以及组合在哪些方面产生回报。
为什么结合 HelpKnow AI 和 UiPath？
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HelpKnow AI 是一个为企业客户服务构建的 AI 代理平台。它摄取知识、识别意图、全天候响应，并能调用超级技能插件来处理诸如快递跟踪或订单处理等实际任务。UiPath 是一个企业业务编排和自动化平台，通过 Studio、机器人和 Orchestrator 连接现有系统并运行流程。
分工明确：
- HelpKnow AI 负责对话。 它问候客户、理解问题、检索正确答案，并决定何时需要执行任务。
- UiPath 负责执行。 它运行触及 ERP、CRM、物流、计费或没有干净 API 的遗留系统的流程。
- 交接是一个结构化请求。 HelpKnow AI 发送意图和参数；UiPath 返回状态和结果，AI 代理可以向客户解释。
这很重要，因为许多支持请求不是纯粹的问题。退款、地址变更、换货订单或保修索赔需要系统事务。HelpKnow AI 的插件层可以触发该事务，而 UiPath 提供执行该事务的弹性、受监控的流程。
每个平台贡献什么
| 能力 | HelpKnow AI | UiPath |
|---|---|---|
| 客户对话 | 原生、全天候、秒级响应 | 非其角色 |
| 知识学习 | 文档、FAQ、产品目录 | 非其角色 |
| 意图识别 | 智能意图识别 | 将意图作为输入消费 |
| 任务执行 | 超级技能插件 | Studio 工作流、机器人、Orchestrator |
| 系统连接 | 与现有客户服务系统集成 | 连接现有企业系统 |
| 监控 | 对话和解决分析 | Orchestrator 调度、许可、流程管理、Orchestrator Mobile |
| 部署 | 云平台 | 云和本地选项 |
HelpKnow AI 报告服务超过 1,000 家企业客户，客户服务成本降低 70%，自动解决率达到 95%。这些数字取决于解决路径实际自动化的程度，而这正是 UiPath 增加价值的地方。
架构：集成如何工作
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一个实用的集成有四层。
- 渠道层。 客户通过聊天、消息、电子邮件或您现有的客户服务系统到达。HelpKnow AI 问候并处理首次响应。
- 代理层。 HelpKnow AI 将请求匹配到意图，并决定是直接回答还是必须调用超级技能插件。
- 编排层。 插件调用 UiPath 流程，通常通过 Orchestrator。流程接收结构化输入，如订单 ID、客户 ID 和请求操作。
- 系统层。 UiPath 机器人在目标系统中执行事务，然后返回结果负载。
一个有用的设计原则：让 AI 代理负责语言和判断，让 UiPath 负责确定性步骤。不要让 AI 即兴执行系统事务，也不要让机器人解释模糊的客户语言。
设置步骤
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步骤 1：定义值得自动化的任务
从一小部分高容量、基于规则的请求开始。好的候选包括订单状态检查、发货前地址变更、换货请求、发票副本和订阅取消。每个任务应有明确的触发器、所需输入和成功条件。
步骤 2：在 HelpKnow AI 中构建知识大脑
上传描述您的政策和产品的文档、FAQ 和产品目录。知识大脑的质量决定了 AI 代理是否正确识别意图并在调用插件前收集正确的参数。用真实对话记录测试，而不仅仅是干净的示例。
步骤 3：创建 UiPath 流程
在 UiPath Studio 中，为每个任务构建工作流。流程应接受结构化输入对象，验证它，执行事务，并返回带有状态码和客户安全消息的结构化输出。使用 Orchestrator 队列处理容量和重试，并为生产执行配置无人值守机器人。
步骤 4：通过 Orchestrator 暴露流程
发布流程并使其可调用。决定 HelpKnow AI 如何认证以及哪些角色可以启动作业。将凭据保存在安全存储中，而不是插件配置中。
步骤 5：在 HelpKnow AI 中注册超级技能插件
创建一个将意图映射到 UiPath 流程的插件。定义输入模式，以便 AI 代理知道要收集哪些字段，并定义输出模式，以便它知道如何表述结果。为超时和失败添加回退行为。
步骤 6：端到端测试
运行脚本化对话，覆盖正常路径、缺失数据、无效订单 ID、系统停机和重复请求。验证客户在每种情况下都收到清晰的答案，包括机器人失败时。
步骤 7：监控和迭代
使用 HelpKnow AI 的对话分析找出升级或失败的意图，并使用 Orchestrator 监控作业成功率和队列积压。最初每周审查两者。
一个示例：订单换货
考虑一位客户写道：“我的搅拌机到货时破裂了。我想要换货。”
- HelpKnow AI 将意图识别为换货请求，并在缺少订单号时询问订单号。
- AI 代理从知识大脑确认产品和政策资格。
- 超级技能插件将订单 ID、客户 ID 和原因代码发送到 UiPath 流程。
- UiPath 在 ERP 中验证订单，创建换货订单，并写入审计记录。
- 流程返回换货订单号和预计发货日期。
- HelpKnow AI 告诉客户发生了什么以及何时期待换货。
如果 ERP 不可用，UiPath 流程返回失败状态。HelpKnow AI 然后告诉客户请求已记录，并将完整上下文路由到人工队列。客户永远不会看到静默失败。
组合解决实际问题的场景
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- 没有 API 的遗留系统。 许多订单和计费系统仍然需要屏幕级交互。UiPath 处理这一点；HelpKnow AI 永远不需要知道区别。
- 政策密集的对话。 AI 代理在任何事务开始前应用知识大脑中的政策语言，减少到达机器人的无效请求。
- 容量峰值。 无人值守机器人和 Orchestrator 队列吸收原本会压垮人工代理的突发流量。
- 审计和合规。 每个自动化事务都有流程日志，这比临时手动操作更容易辩护。
- 成本降低。 自动化事务，而不仅仅是答案，才是提高解决率的关键。HelpKnow AI 声称的 95% 自动解决率只有在执行路径可靠时才可信。
决策指导：何时适合这种配对
在以下情况下选择 HelpKnow AI 与 UiPath：
- 相当一部分支持请求需要系统事务。
- 您已经运行 UiPath 用于后台自动化，并希望将其扩展到面向客户的工作流。
- 您需要云或本地灵活性以及集中式流程管理。
- 您希望在一个运营模型中同时获得对话分析和流程监控。
当您的请求主要是信息性的、您的系统已经暴露了 HelpKnow AI 插件可以直接调用的干净 API，或者您的事务量太低而无法证明机器人维护的合理性时，考虑更轻量的方法。
如果您仍在评估 AI 代理层，请参阅我们的 HelpKnow AI 与企业 AI 客户体验平台对比 以及我们的 2026 年顶级 AI 驱动的实时聊天和客户支持软件 汇总。对于面向数据的集成模式，HelpKnow AI 和 Dataiku 设置指南 展示了对话数据如何馈送分析工作流。
可靠集成的最佳实践
- 设计幂等流程。 客户会重试。您的 UiPath 工作流应检测重复请求并返回原始结果。
- 设置明确的超时。 支持对话不能无限等待。定义最大等待时间和清晰的回退消息。
- 将客户安全消息与技术错误分开。 AI 代理永远不应暴露堆栈跟踪或内部代码。
- 对模式进行版本控制。 当插件的输入或输出发生变化时，同时更新双方。
- 在 UiPath 流程中记录对话 ID。 这使得可以将任何事务追溯回客户交互。
- 从窄范围开始。 在扩展之前，先做好两到三个意图的自动化。
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来源与进一步阅读
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常见问题
HelpKnow AI 需要 UiPath 才能工作吗？
不。HelpKnow AI 是一个独立的企业 AI 代理平台，拥有自己的知识学习、意图识别和超级技能插件。UiPath 是一个补充编排层，用于需要更深系统执行的任务。
UiPath 能取代 AI 代理吗？
UiPath 自动化流程；它不拥有客户对话。组合之所以有效，是因为每个平台都做它擅长的事。
HelpKnow AI 如何触发 UiPath 流程？
通过一个超级技能插件，将识别出的意图映射到 UiPath 流程，通常通过 Orchestrator 以结构化输入参数启动。
如果 UiPath 机器人失败会发生什么？
插件应返回失败状态，HelpKnow AI 应向客户提供清晰的消息，并将案例连同完整上下文路由给人工。
这适合小型支持团队吗？
如果自动化任务是高容量且基于规则的，则可以。对于低容量，直接 API 集成可能更易于维护。
集成支持本地系统吗？
UiPath 支持云和本地部署，这使得它对拥有无法迁移到云的系统的组织很有用。
结论
HelpKnow AI 和 UiPath 解决同一问题的不同部分。HelpKnow AI 使客户对话快速、知识丰富且一致；UiPath 使产生的事务可靠、受监控且可审计。从一组窄范围的意图开始，构建稳健的流程，并衡量对话结果和作业成功率。做得好，这种配对将 AI 客户服务从应答层转变为执行层。
如需进一步背景，请参阅 UiPath 平台概述 和 UiPath 发行说明。