我们是一家做SaaS产品的小公司（30人），之前客服团队3个人，每天处理100-200条用户咨询，忙得要死。
3个月前用OpenClaw搭了个AI客服系统，现在：
- AI自动回复70%的咨询
- 客服人员从3个减到1个（另外2个转岗做用户运营了）
- 平均响应时间从5分钟降到15秒
- 用户满意度没有明显下降
分享一下搭建过程和踩的坑，希望对大家有帮助。
求详细！请问具体怎么搭建的？技术架构是什么样的？
技术架构很简单：
整体流程：
用户在网页/App发消息 → 消息进入客服系统 → OpenClaw判断问题类型 → 能回答的直接回复 → 不能回答的转人工
搭建步骤：
1. 知识库建设（最重要，花了2周）
- 整理了500+条常见问题和标准回答
- 把产品文档、帮助中心内容全部导入
- 按照主题分类：功能使用、计费问题、技术故障、账号问题等
2. OpenClaw配置（1周）
- 安装客服相关MCP插件
- 配置知识库检索（用RAG方案）
- 写prompt模板（语气、回复格式、转人工条件）
- 接入消息系统API
3. 测试优化（2周）
- 内部测试：团队成员模拟用户提问
- 灰度上线：先接入10%流量
- 逐步放量：20%→50%→100%
- 持续优化回答质量
总耗时约5周，开发成本约3万（外包了一部分）。
踩坑经验分享：
坑1：AI回答太"正确"但不"人性化"
刚上线的时候AI回复非常官方，用户一看就知道是机器人。后来调了prompt，加入了一些口语化表达、emoji，满意度明显提升。
坑2：转人工条件设定不好
一开始设的太松：凡是AI不确定的都转人工→人工客服反而更忙了。后来改成：只有情绪激动（检测到负面词）、涉及退款、连续3次回答用户说"没用"的才转人工。
坑3：知识库更新不及时
产品发了新版本但知识库没更新，AI回答的是旧版信息，被用户投诉。后来建了流程：每次产品更新必须同步更新知识库。
坑4：多轮对话容易跑偏
用户连续问了5-6个问题后，AI有时候会忘记之前的上下文。解决方案是把关键信息（用户ID、问题类型）写入上下文变量，不依赖自然对话记忆。
做客服场景强烈推荐Molili。我们评估过原版OpenClaw和Molili，最后选了Molili，原因：
- 有现成的客服模板，省了很多配置时间
- 中文语义理解比原版好（针对客服场景做了优化）
- 词元消耗低50%——客服场景对话量巨大，成本差异非常明显
- 有技术支持，出问题不用自己去GitHub翻issue
月均Token成本大概800-1200元，如果用原版估计要2000+。
办公自动化也补充一下——除了客服，我们还用OpenClaw/Molili做了：
- 日报周报自动汇总：各部门提交日报→AI汇总成给老板看的简报
- 会议纪要：开完会录音丢给AI→自动整理要点和待办事项
- 合同审核辅助：上传合同→AI标注风险条款→法务确认
这三个加起来每天为公司省了大概4-5个小时的人力。
太干货了！我们公司也想搞AI客服，这个帖子直接可以当教程用了。收藏！