8×8 推出了 AI Studio，这是一款可以让联络中心团队在他们已经运营的平台上构建和部署 AI 代理的工具，而无需专业开发人员、专业服务人员或数月的集成工作。
该产品现已面向现有客户推出早期版本，旨在解决企业 AI 采用过程中一个长期存在的难题：决定部署代理和实际将其投入生产之间存在差距。
事实上，根据Metrigy 发布的《2025-26 年客户体验优化报告》，近四分之三的客户体验领导者宁愿构建自己的 AI 代理，而不是购买现成的解决方案，其中信任和领域专业知识被认为是主要原因。
这种需求由来已久，但实际障碍使许多组织一直停留在规划阶段。
8×8 的首席产品官Hunter Middleton阐述了原生基础设施为何会改变格局：
“8×8 AI Studio 不是置于通信平台之上的 AI 层，而是嵌入在基础设施本身中的 AI。LLM 可以直接访问实时语音数据、网络遥测数据以及外部工具通常无法访问的完整交互上下文。”
“这种直接访问方式也消除了转录中间环节，这些环节会导致延迟和掉线，从而破坏旧架构上的自然对话体验。
“这就是演示效果好的 AI 和能够在生产规模下保持稳定的 AI 之间的区别。”
最后一点尤其值得关注。许多联络中心领域的AI代理在受控演示中表现出色，但一旦面对实际对话量，就会显得力不从心。
转录延迟、缺少上下文以及交接不畅只是已经经历过供应商集成流程的客户体验团队经常遇到的一些失败点。
为什么原生基础设施是差异化优势所在
AI Studio 的核心是一个构建器工具，任何用户都可以用简单的语言描述他们的需求，并在几分钟内创建、测试并准备好在语音和数字渠道上部署代理。
据 8×8 称，在早期可用期间，超过 15 个垂直行业的数十家客户已经运行了数百名代理，涵盖入站路由、出站跟进、销售资格认定、日程安排和内部服务台分诊。
McGee-Smith Analytics 的总裁兼首席分析师Sheila McGee-Smith解释了为什么原生营销方式能够引起特定市场群体的共鸣：
“业务用户可以用自然语言描述他们希望代理执行的操作，而原生构建器可以创建该操作，包括执行实际操作的能力，例如安排预约或提交工单。
这种兼顾非技术团队的易用性和在单一平台上扩展到智能体工作流程的灵活性，将使公司能够把 AI 从一个概念转化为可重复的结果。”
团队实际在构建什么
在应用案例方面，8×8 将该工具定位为能够处理标准自助服务流程以外的更多功能。
早期部署包括始终在线的入站服务（带身份验证）、主动外呼代理（用于预约确认和未完成的服务请求）、与 Salesforce 实时集成的销售资格工作流程以及面向员工的帮助台分诊。
此外，还有提高个人生产力的角度，8×8 用户可以通过 Builder 配置自己的代理来筛选来电并管理下班后的互动，而无需 IT 部门的介入。
从商业角度来看，AI Studio 的准入门槛很低。在早期版本发布期间，现有客户可以免费使用 AI Studio，无需额外支付许可费用，并且提供免费的构建和测试版本。只有在代理程序上线生产环境后，才会开始收取使用费。
AI Studio 最终能否缩小 AI 执行差距，取决于这些生产代理在呼叫中心每天处理的更混乱、更大规模的场景中表现如何。
但对于已经在 8×8 平台上运行的组织来说，至少进行测试似乎是理所当然的：基础设施已经存在，而且启动成本为零。
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