Tidio 的 AI 客服机器人——这是 Tidio Lyro 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

下面按「现象 → 可能原因 → 处理办法」整理常见问题。

排查表

现象处理办法
机器人答非所问检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。
机器人承诺了无法兑现的事限制回答范围，涉及退款赔偿的问题强制转人工。
客户反感机器人开场说明是 AI 助手，并提供随时转人工的入口。
回复语气生硬提供优秀人工回复样例作为风格参考。
知识库过时建立更新责任人和定期复查机制。

通用排查顺序

  1. 确认账号、额度和网络状态正常。
  2. 用一份简单材料复现问题，排除材料本身的干扰。
  3. 检查设置是否被改动（模型、语言、格式等）
  4. 查看官方状态页或更新日志。
  5. 仍无法解决时整理复现步骤联系官方支持。

用标准任务做对照测试

回复草稿

适用情况：手头有一张客户投诉工单时。

为这张工单起草回复：先确认客户遇到的问题，说明我们会怎么处理和时间预期，不承诺政策以外的补偿，语气诚恳。

验收标准：没有超出政策的承诺。

延伸练习

质检抽查

准备材料：一批客服对话。

按「问题是否解决 / 态度 / 信息准确 / 流程合规」四项对这些对话打分，列出典型问题和改进话术。

交付前确认：打分有具体依据。

工单分类

适用情况：手头有一批未分类的工单时。

按「账号 / 支付 / 物流 / 产品故障 / 建议」分类这些工单，标出情绪激烈需要优先处理的，以及可能是同一故障的集中反馈。

验收标准：识别出集中反馈。

知识库补全

准备材料：最近一个月的工单记录。

分析这些工单，找出知识库中没有覆盖的 10 个高频问题，为每个问题起草一篇帮助文章草稿：问题描述、原因、解决步骤。

检查点：覆盖了真实高频问题。

常见问题：回复语气生硬

提供优秀人工回复样例作为风格参考。

常见问题：机器人答非所问

检查知识库是否覆盖该问题，补充同义问法。

常见问题：知识库过时

建立更新责任人和定期复查机制。

概念补充：首次解决率

第一次接触就解决问题的比例。

概念补充：护栏

限制机器人不回答超范围问题或不做越权承诺的规则。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 Lyro 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

适合人群：小店老板

小店老板可以用 Lyro 处理门店宣传物料、顾客评价回复等工作。需要注意：价格和活动信息以实际为准，顾客电话等信息不要随意上传。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Lyro 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

使用提醒

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Lyro 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Tidio Lyro 的数据处理条款，再决定能否使用。

延伸阅读