贝壳AI客服 是一套以 AI Agent 为核心的智能客服系统。传统的客服项目就是给提供一个聊天工具、接入 RAG 通过查询知识库中的内容回答客户。而我们的核心能力是支持通过外部系统 MCP 的方式提供能力，然后通过 Skill 的方式封装这些能力，以解决不同场景的问题。

更新内容

• 将前端工程统一迁移到 web 目录，整合原 dashboard 与 widget 模块，并同步更新 Makefile、运行命令、登录回调路径和静态资源引用。

• 新增面向 Web 渠道的客服接入能力，包含客服聊天页面、Widget Demo、嵌入式 SDK、脚本构建与压缩流程，以及 WebChannelConfig 配置下发。

• 重构开放会话、消息与 WebSocket 路由，新增外部信息中间件和聊天上下文处理，提升第三方接入与实时通信链路的一致性。

• 优化会话实时状态管理与消息合并逻辑，集中处理连接状态、重同步事件、窗口尺寸变化和消息列表响应式展示。

• 重构客服与坐席消息编辑器，拆分客户侧和坐席侧编辑器，并统一图片上传、图片扩展和上传反馈处理。

• 完善后台角色创建、AI Agent 权限同步和企业微信登录回调，修复导航高亮、会话详情可选消息和开发环境 WebSocket 地址生成问题。

项目定位

传统客服系统通常把在线聊天、知识库、人工坐席和工单管理拆成多个割裂模块，AI 也往往只是附着在聊天框上的一个自动回复入口。贝壳AI客服 想解决的问题，是把这些能力统一到同一条客服业务链路里。

在这套设计里：

• 会话是统一的上下文容器

• AI Agent 负责优先接待与标准问题处理

• 可自定义Skills 和 Tools，AI通过Skills对接内部系统

• 知识库检索用于提升回答准确率

• 人工客服负责复杂问题、异常情况和高风险动作

• 工单系统承接需要持续跟进的正式处理流程

项目的核心思路不是“把大模型接进客服页面”，而是让 AI 真正进入客服系统的主流程。

核心能力

• AI First 接待：AI Agent 优先处理常见问题、标准流程和基础咨询

• 知识库增强回答：支持 RAG 检索，将命中的知识片段注入运行时上下文

• 平滑转人工：在低置信度、规则命中或用户要求时自动升级人工处理

• 多渠道接入：支持独立部署、挂载到现有网站、嵌入微信公众号、接入微信客服系统

• 会话与工单联动：支持从当前会话直接建单，保留完整上下文

• 双端工作视角：同时提供运营管理后台与客户侧会话 Widget

可扩展运行时：支持 Skills、MCP 和业务工具接入

功能截图

发布地址

• Gitee：https://gitee.com/huabeitech/cs-ai-agent/releases/tag/v1.2.0

• Github：https://github.com/huabeitech/cs-ai-agent/releases/tag/v1.2.0