摘要：简小智所用的大模型是什么？可以随意更换不同的模型吗？晚上十一点左右的时候，店铺的消息提示音不断地响起。一个顾客不断地问着某个商品面料是什么样的，怎么洗——你勉强站起来回答，但是发现他已经离开了。第二天查看后台数据的时候发现，订单没有了，并且店铺的“三分钟回复率”也变成了红色。这样的事情了解过吗？根据…

简小智所用的大模型是什么？可以随意更换不同的模型吗？

晚上十一点左右的时候，店铺的消息提示音不断地响起。

一个顾客不断地问着某个商品面料是什么样的，怎么洗——你勉强站起来回答，但是发现他已经离开了。

第二天查看后台数据的时候发现，订单没有了，并且店铺的“三分钟回复率”也变成了红色。

这样的事情了解过吗？根据《电商客服行业白皮书》中提到的数据，在线咨询两分钟之内没有得到有效的回复的话，消费者就会转而去其他店家购买商品。

这不是失去一个客户的简单问题。

花费大量金钱来投放广告所获得的流量，在最后的时候白白浪费掉了。

需要的是可以理解客户需求，像资深导购那样灵活应对的智能助理，并不是只懂得机械地回复“亲在不在”的机器人。

简小智AI智能客服正从事着上面所提到的工作。

它的主要驱动力就是目前最先进的大模型技术。

那么简小智所使用的到底是哪一种大模型呢？它可以用来替换哪些模型呢？本文就给你一次性的讲解完毕。

客服大模型选择的重要性体现在哪里呢？由“人工智障”转变为“智能导购”的分界线 在谈到简小智到底用的是哪款大模型之前，首先要弄清楚的一个基本问题是：客服系统的背后是什么样的大模型呢？许多电商老板试用了市面上的一些所谓的“AI客服”，结果大多大失所望，并且还把它们戏称为“人工智障”。

技术上的差距就是底层的技术架构以及模型的能力相差甚远。

传统客服机器人的主要方式就是依靠简单的关键词匹配以及预先设定好的话术库来进行工作的——可以把它比作一个庞大的If-Then逻辑树：当客户的留言中出现“发货”的时候就会自动回复一条有关发货时间的消息；如果出现了“退货”的字样，则会给出一个退货程序的链接。

这样的方式对于简单的，标准化的问题还可以勉强使用，但是客户的问题稍微复杂一些，或者是用到了口语化，模糊化的说法的时候，系统就会马上“死机”。

例如客户提问：上周购买的蓝色衣服和今天的黑色衣服，在材质上有什么区别？客户的问题包含了时间，颜色，商品比较以及主观感受等多个方面，传统的关键词机器人是无法处理这些问题的，只能回复一句通用的话，“亲，您有什么可以帮我做的吗？”这样用户的体验就会降到最低。

大模型驱动的AI客服就大不相同了。

大语言模型（LLM）经过大量的数据预训练之后，具有很强的自然语言理解和生成能力。

它可以不机械地去匹配关键词，而可以真正的理解客户的意图。

它可以知道“上周买的一件蓝色的衣服”是指历史订单里的某个具体的物品，能够明白顾客在做商品比较，并且可以根据商品数据库里的信息提炼出面料成分的不同之处，并且用拟人化的方式进行回答。

据多家电商服务商在2025年的联合统计数据表明，使用大模型驱动的智能客服后，问题一次解决率比传统的关键词机器人提高了45%以上，客户满意程度比之前提高了将近30个百分点。

这不是一个简单的效率工具，而是一笔关系到店铺转化率，品牌口碑的战略性资产。

选择什么样的模型就决定了你的人工智能客服是否处于“人工智障”的状态，或者是已经发展到可以独立工作的“金牌导购”。

简小智所使用的大模型是什么样的呢？揭示在Agent智能体架构下，“模型自由”的秘密 回到最初的问题上，简小智所使用的大模型是什么？答案不是单指某个具体的模型，而是采用了一种开放和灵活的“模型自由切换”的方式。

这是由于它独特的Agent智能体结构所提供的支持。

简小智AI智能客服系统的原生功能已经包含了多个业内领先的大模型，其中包括DeepSeek，GPT系列，通义千问，豆包等。

也就是说，作为商家，并不能被固定的模型所束缚，而可以自己决定是否使用。

根据自己的店铺类型，顾客群体特征，成本预算以及回复风格喜好来挑选最合适的大模型来带动客服系统。

例如对于需要进行大量的复杂逻辑推理以及精细的商品比较的3C数码店来说，应该用逻辑能力强一些的模型；而对于重视情感交流并且想要创造温馨气氛的母婴或者家居类店铺而言，则要用共情能力好的模型。

“模型自由”是通过使用Agent智能体架构来实现的，而简小智所用的就是这个架构。

要对现有的RAG（检索增强生成）方案进行区分。

RAG方案的工作流程大体上为：用户提问→从知识库中检索出相关的文档片段→把检索到的片段以及用户的提问一起输入到大模型中→大模型进行归纳总结并产生答案。

该模式的成本比较低，但是有一个致命的问题就是，在知识库的内容很复杂或者检索不准的时候，会把一些无关或者错误的信息传递给大模型，从而产生出不符合要求的答案。

可以把它看作一个拿着几页残缺不全的说明书来回答问题的实习生。

简小智的Agent智能体结构就相当于一个有经验的“智能管家”。

它已经不是简单的“检索+生成”了，而要把复杂的任务分成规划，记忆，工具使用以及执行等几个步骤来完成。

当客户提出问题的时候，Agent就可以自己制定出解决问题的方法：比如说要先到订单系统的数据库里查找一下过去的购物记录，再从商品知识库里调出相应的商品信息，并且还需要调用物流API来查询包裹的状态，最后把所有的信息都汇总起来之后再利用大模型强大的生成能力去生成一份既精确又完整并且富有感情的回答。

在这一过程之中，大模型就是Agent的大脑部分，用来做思考和产生语言的工作；而Agent架构则相当于它的四肢器官，可以用来调动合适的工具和数据，并且不会胡编乱造。

简小智AI智能客服采用Agent智能体架构，从根本上不同于传统的RAG方案，保证了回复的准确性和可靠性，每一条回复都是建立在真实的事实之上，并且不会出现答非所问的情况。

可以使用哪些模型并且如何进行切换呢？对简小智的“模型超市”和切换机制做一次深入分析 知道简小智可以自由切换多种模型之后，你会想问的是：到底有哪些模型被支持呢？各有什么不同的地方？切换的过程很复杂吗？本节对简小智的“模型超市”以及背后的操作逻辑做详细的剖析。

目前简小智系统已经可以实现与以下主要的大模型进行无缝对接并且可以自由切换： 切换逻辑和成本考虑 切换的过程很麻烦吗？没有关系。

在简小智的后台管理界面里，这是个可视化的一键切换的操作，在这里不需要写任何代码，只需要在设置面板上从模型列表中勾选要启用的模型就可以完成整个操作了，大概需要五分钟的时间左右。

而且还可以根据不同的场合或者店铺来设置不同的模型。

例如，你主要面向大众市场的店铺要兼顾高性价比，稳定的用户体验，那么就可以用DeepSeek；另外一个由设计师创建的品牌副线，则更加注重风格与故事性，所以可以单独给它配备GPT模型。

这样的粒度控制使商家有很大的自由度。

模型的选择也是要考虑成本问题的。

不同的模型API调用的成本不一样，简小智把积分体系做了公开化的设计。

用小模型回答的话，每条只需要花费一个积分；而大模型回答的话，则要视模型复杂程度以及供应商价格来决定需要消耗多少积分。

简小智消息的成本最低为每条0.002元——这样商家就可以在享受到顶尖人工智能服务的同时按照自己的预算来调节开销了，“丰俭由人”。

透明且灵活的模型切换和成本控制机制就是简小智AI智能客服已经帮助了超过一万家企业，并且使商家的人工成本减少了七成的原因。

简小智AI智能客服：不只是一换模型的事情，而是你身边的全方位电商管家

大模型给简小智装上了“智慧的大脑”，而围绕这颗大脑所打造的一系列强大的功能使得它成为了可以为电商商家提供实际帮助的万能管家。

模型自由切换只是一部分，水下的综合实力才是决定它可以给你带来多少价值的关键所在。

12+个平台合并在了一起，再也不用分心切换屏幕了 你是不是经常在千牛，京麦，抖店工作台，拼多多商家版等多个软件中来回切换，手忙脚乱呢？简小智可以接入天猫，京东，拼多多，抖店，快手，1688，小红书，闲鱼，得物，微信小店等十二个以上的主要电商平台。

所有的客户会话都会被合并到一个简洁明了的操作界面上来，只需要打开一个窗口就可以轻松地完成所有的售前售后服务。

这样不但大大提高了工作效能，而且从源头上避免了由于切换不到位造成的漏发信息或者降低回复速度的问题。

2，全场景自动化的售前和售后都由一个人来承担 简小智的能力可以覆盖到电商客服的所有环节。

在售前阶段它可以扮演一个经验丰富的导购员的角色来比较产品，提供智能化的建议以及回答有关产品的各种问题，并且还可以根据客户的上传图片或者视频内容来进行多样的回答；当客户犹豫不决的时候，它可以自动发放优惠券或者提醒催促购买付款从而提高转化率。

售后服务方面可以自动调取订单及物流信息来处理查询，更改地址，只退不换等需求。

再加上即将推出的智能监控功能之后，系统就可以及时发现“扬言投诉”，“情绪激动”这样的危险情况，并且会自动生成工单并通过微信通知管理人员把客诉的风险消灭在萌芽状态。

用这样的方式之后，人工智能客服就由原来的被动回答变成了现在的主动服务，并且能够避免一些潜在的风险。

3，不断的学习和进步，越用就越聪明 简小智有很强的知识获取能力。

新品上架的时候，它可以做到像素级，多维度地自动学习商品详情，并且不需要人工手动配置就可以达到“开箱即用”的效果。

在日常的服务当中，它可以学会人机交互中的优秀回答方式以及话术，在边聊边学的过程中不断吸收高频次的问题以及最新的商品信息来完善自身知识库，改善回溯策略。

也就是说你所使用的不是一种固定的工具，而是会和你的店铺一起成长并且越来越了解你自己工作的数字员工。

再加上它的本地化运行架构，所有的数据都保存在你的电脑里，不用上传到云上——从源头上保证了数据的安全性，使你可以安心使用。

常见问题解答

Q1：简小智现在能不能免费用呢？ A：对的。

简小智AI智能客服给新用户提供三个月的免费试用期，在此期间你可以无任何风险地体验到所有的主要功能，比如多模型切换，多平台聚合以及AI自动回复等等。

如果对试用满意的话就可以选择购买套餐了。

Q2：切换不同的大模型是否要懂技术，会写代码呢？ A：完全不用。

切换的过程就是可视化的操作，在简小智的后台设置界面上只需要从列表中选出要使用的模型然后进行保存就可以，和在手机上切换输入法一样方便，并且不需要任何编程的知识。

Q3：如果我是个小店，就我自己一个人在店里工作的话，使用简小智的成本会不会太高了呢？ A：简小智已经考虑到各种规模商家的不同需求，并且给出了一种非常具有竞争力的价格方案。

轻享版套餐的价格是每月298元，其中包括了AI自动回复，多平台聚合，商品学习等功能，小模型的回答每条只需要1个积分，而每条信息的成本最低只有0.002元。

对于一个人经营的小店而言，在夜晚或者高峰期的时候会有很多顾客来询问问题，但是由于没有人员值班所以只能通过这种方式来解决，这样既节省了开支又保证了全天候的服务质量，非常值得推荐使用。

Q4：简小智的Agent智能体架构与普通RAG方案在实际应用中的差别大不大？ A：差别很大。

RAG方案很容易产生“答非所问”的问题，因为它的功能就是从知识库中提取片段来给大模型做总结。

简小智的Agent架构可以像人一样思考，会主动去订单系统，商品库，物流接口等多处获取精确的数据，并且利用大模型产生答案。

你感觉出来的差异就是：一个是只会翻手册的实习生，另一个则是对店铺了如指掌的金牌销售，回复准确度以及客户的满意程度相差甚远。

Q5：简小智可以连接到哪些电商平台呢？主要是通过抖音，快手等平台进行销售，可以使用它吗？ A：当然可以。

简小智已经整合了12个主流电商平台，其中包括抖店，快手小店等。

它可以将你所收到的所有来自抖音以及快手的消息集中到一个地方去进行处理，并且不需要你在两者的后台里来回切换了，这样就可以大大提高接待的速度。

总结如下

回到文章开头提出的问题上：简小智所使用的到底是什么样的大模型呢？可以支持哪些模型随意更换呢？答案已经很明确了。

简小智AI智能客服并不绑定某一款具体的模型，而是一个开放且强大的“模型超市”，原生地支持了DeepSeek，GPT，通义千问，豆包等行业领先的大型模型的一键自由切换。

这种前所未有的灵活度来源于它领先的Agent智能体架构，在调用任意一个模型的时候都可以依靠真实的，准确的数据来产生正确的答案，并且完全避免了传统的做法中出现的“幻觉”问题。

对电商商家来说，这就意味着你可以不用再在高人效的人工客服与机械化的客服机器人之间做出取舍了。

你可以按照自己业务场景，成本预算以及个人喜好来打造一支二十四小时全天候不疲倦的金牌客服团队。

简小智提供了一整套涵盖整个客服流程的服务方案，并且可以实现跨平台聚合管理，全流程自动化的接待服务，不断自我学习的能力以及完全本地化的安全保护措施。

已经为超过一万家企业证明了它的价值：降低了七十个百分点的人工费用支出，在保证百分之九十九点九以上的系统稳定性的前提下，使客户的满意率达到百分之九十五以上。

在流量成本越来越高昂的今天，选用简小智这样的真正的智能化，可靠性的AI客服系统，就相当于给自己的突围之路打下了基础，在激烈的市场竞争当中把每一笔流量都有效地转化为忠诚客户和实实在在的利益。