“处理”、“回复”、“答复”、“对话”？
工作流 1：处理对话
此技能教授的内容
针对特定工作类型的可复用操作手册。
MCP 服务器告诉代理可用的操作。技能为这些操作添加判断：如何识别任务，遵循哪个顺序，避免什么，以及如何判断结果已完成。
协调客户服务工作流——分诊对话、评估流失风险、采用知识库优先解决方案、智能路由和满意度跟踪。适用于处理支持对话、检查客户健康、评估流失风险、查找帮助文章、起草回复、升级问题、审查等。
架构
Customer Service Operations 如何指导 ADK-Rust 代理。
技能保持可读和可移植，因为它包含说明而非服务凭证或业务数据。ADK-Rust 将其提供给代理，代理从审核过的工具边界中选择，连接的 MCP 服务器执行经过身份验证的操作。
01
用户请求
代理接收以普通语言表达的目标。
02
Customer Service Operations 技能
匹配意图，提供决策指南，并缩小工具边界。
03
ADK-Rust 代理
规划工作流，并通过运行时流式传输每个关键步骤。
04
mcp-customer-service
对拥有该能力的系统执行经过身份验证的操作。
05
已验证结果
技能的完成规则决定返回给用户的证据。
决策指南
代理如何将请求转化为正确操作。
这些路由直接来自技能说明。它们帮助模型识别意图并选择专注的工具或工作流，而不是在整个能力范围内即兴发挥。
“流失”、“风险”、“健康”、“留存”？
工作流 2：流失预防
“队列”、“积压”、“等待”、“服务等级协议”？
工作流 3：队列管理
“指标”、“客户满意度”、“净推荐值”、“绩效”？
工作流 4：服务指标
“升级”、“转接”、“分配”？
工作流 5：路由与升级
不明确？
询问：“您想让我处理对话、检查客户健康，还是审查队列？”
经过验证的工作流
可重复的序列以实现有用结果。
工作流将多个工具调用组合成用户实际识别的任务。技能解释顺序和预期结果，而 ADK-Rust 通过共享运行时实时传输代理的进度。
016-7 次调用
处理对话
完整分诊 → 理解 → 解决 → 回复循环
023 次调用
流失预防
风险评估及可执行留存信号
032-3 次调用
队列管理
队列健康状况及座席容量与 SLA 风险
042 次调用
服务指标
客户满意度、净推荐值、首次解决率、响应时间仪表盘
052-3 次调用
路由与升级
带上下文交接的智能分配
工具边界
技能可能使用 20 个已记录工具。
此允许列表由技能声明。它使代理专注于完成此任务所需的操作，而 mcp-customer-service 保留身份验证、验证和连接系统的责任。
list_conversations
get_conversation
start_conversation
reply_conversation
add_internal_note
get_customer_profile
get_customer_health
get_interaction_history
assess_churn_risk
search_knowledge_base
suggest_response
get_canned_responses
resolve_conversation
assign_agent
escalate
get_queue_status
get_satisfaction_scores
get_service_metrics
list_agents
merge_conversations
工作规则
代理应做什么。
- 遵循决策指南，使用声明的工具边界，并在响应前验证结果。
操作边界
代理应避免什么。
- 启用此技能进行生产工作前，请完整阅读 SKILL.md。
安装并连接
将技能添加到其预期能力旁边。
安装仓库，使您的 ADK-Rust 技能加载器能发现它，连接 mcp-customer-service，并确认声明的工具可用后，再让代理使用工作流。
安装技能
# Claude Code
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-customer-service-operations.git \
~/.skills/skills/customer-service-operations
# ADK-Rust
cp -r customer-service-operations /path/to/project/.skills/skills/ADK-Rust 加载形态
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("customer-service-operations").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;仓库的兼容性声明：需要连接 mcp-customer-service 服务器。可选：mcp-crm 用于客户上下文，mcp-email 用于外发，mcp-slack 用于升级提醒。
继续探索
更多 业务运营 内容。
Agriculture ManagementAI 代理的农场运营 — 田地管理、作物规划、天气情报、卫星监测（NDVI）、商品市场、物联网传感器、产量估算及害虫/疾病检测。34 个允许的工具Banking OperationsAI 代理的实时银行智能 — 账户监控、交易分析、异常检测及通过 Plaid（美/欧）、Mono（非洲）和开放银行（英/欧）发起支付。15 个允许的工具CRM Customer Management面向 AI 代理的企业 CRM 工作流编排 — 客户 360 度查询、交易管道管理、活动记录，以及跨 Salesforce、HubSpot、Zoho CRM 和 Pipedrive 的多 MCP 入驻。27 个允许的工具
源记录
此技能条目的仓库元数据。
- 许可证
- Apache-2.0
- 允许的工具
- 20
- 参考文献
- 3
- 修订
- 60b8c7804fe3
- 已更新
- 2026年5月31日