我不是在做 Agent，而是在搭一条真正能跑的客服 BI 自动流水线
前两篇里，我分别讲了两件事：
- 第 1 篇：这套项目是怎么从一份客服分析 PPT 开始的
- 第 2 篇：为什么指标和口径不稳，AI 一定会翻车
但后台一直有人追问我一句话：
“你说的这些我都懂，但它到底是怎么在系统里跑起来的？”
这一篇，我不讲理念，也不讲趋势，
只讲一件事：
当这套流程真的跑通，它在真实世界里到底长什么样。
在讲这篇文章之前，我必须先把这条流水线放在这里。
一、先说结论：我并没有做一个“很复杂的系统”
如果你期待看到的是：
- 一张巨复杂的 AI 架构图
- 一堆 Agent、智能中台、自动决策名词
- 一个“看起来就很贵”的方案
那这篇可能会让你失望。
因为我真正做的事情，其实非常克制：
我不是在“做 AI”，而是在把一条原本靠人跑的客服分析流程，交给系统去跑。
二、整条自动流水线，其实只分 4 段
我现在已经稳定运行的这条流程，本质上只有 4 个清晰边界：
1️⃣ 数据进来
2️⃣ 指标算好
3️⃣ 表格更新
4️⃣ 分析输出
这四段不是步骤，而是责任边界。
每一段只做一件事，出了问题也能快速定位。
三、第一段：数据是怎么被“接住”的（真实流程）
下面这段视频，是我现在真实在跑的 Dify 智能体工作流。
它做的事情其实很简单，但非常关键：
- 外部系统通过 webhook 推送数据
- 智能体只负责结构化、拆字段、校验
- 不在这里做任何分析判断
- 处理完成后，把干净的数据送进表格系统
这一段的目标只有一个：让数据“干净、可追溯、可复跑”。
👇
【此处插入：你提供的 Dify 智能体工作流视频】
四、指标计算层，是整个系统最不能出错的地方
如果让我选一个最重要的模块，
那一定是 指标计算层。
原因只有一句话：
指标一旦算错，后面所有 AI 都会“错得很努力”。
在这一层，我只允许三类操作：
- 固定公式计算（服务请求总量、人均会话、记录 / 会话比）
- 固定维度对比（本月 vs 上月、当前 vs 历史均值）
- 明确异常规则（明显偏高 / 偏低、连续趋势变化）
👉 这里不允许自然语言分析，也不允许“聪明发挥”。
五、钉钉 AI 表格：我把它当 BI 用（而且已经在跑）
很多人问我为什么不用传统 BI。
原因其实很现实：
- 足够用
- 足够快
- 管理层接受成本低
下面这张图，是我现在真实在用的一条钉钉 AI 表格自动化流程：
- 接收来自智能体的结构化数据
- 按固定字段写入表格
- 自动触发计算列和图表
- 同时生成 AI 辅助解读
👇
这一步完成后，
“数据 → 指标 → 图表”这条链路就真正闭环了。
六、AI 在这套系统里的位置，我是刻意“收紧”的
很多人会问：
“那 AI 在这里到底负责什么？”
我的答案非常明确：
AI 只能做三件事：
- 描述趋势
- 提示异常
- 汇总结构化信息
我明确禁止它：
- 判断责任
- 给管理建议
- 下结论性评价
因为我很清楚：
管理判断，是我这个角色存在的意义。
七、什么时候我才觉得“这套东西真的跑通了”？
不是系统上线的那一刻。
而是当它同时满足这 3 个条件：
1️⃣ 数据更新后，我不需要盯
2️⃣ 图表在会议上没人质疑
3️⃣ 我只需要解释“我是怎么看的”
当这三点成立时，
这套流程才真正进入 可复用状态。
最后
到这一篇，其实已经完成了一次关键转变：
把“客服分析”，从一项个人能力，变成了一套系统能力。
下一篇，我会写最后一块，也是最难、也最有价值的一块：
当这套系统开始反过来影响管理决策，我才真正觉得它“值了”。
如果你也对 AI 在一线管理中的真实落地 感兴趣，
欢迎关注我，后面会持续把这套实践写完整。
