在零售行业客服场景中如何应用Agent Leaderboard提升AI代理效果？

2025-08-30

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零售场景落地四步法

背景零售客服需要处理商品咨询、退换货政策等多类型请求：

步骤1：基准定位 – 筛选Leaderboard中τ-bench零售分项TOP3模型（目前为GPT-4o 0.93/Gemini-2.0 0.91/Claude-3-Sonnet 0.89）
步骤2：流程拆解 – 将客服场景分解为：商品属性查询（需高准确率）、政策解读（需长文本理解）、工单生成（需多工具调用）等子任务
步骤3：模型组合 – 对属性查询使用低成本高精度模型（Gemini-Flash），政策解读采用长上下文强项模型，工单生成选择ToolACE得分高者
步骤4：持续优化 – 每月对比新模型在零售分项的进步（如新发布的Grok-3可能优化价格敏感类问题的处理）

典型错误规避：不要直接采用综合排名第一的模型，必须验证具体场景下的专项表现。