NiCE Cognigy 迈向自配置 AI 代理的步伐

上个月，NiCE Cognigy 发布了面向 CX AI 的 Agentic Building。

此次发布的核心是 NiCE Cognigy Agent Plugin，该解决方案为 NiCE Cognigy 平台带来了一种新型用户：编码代理。 

传统上，像 NiCE Cognigy 这样的对话式 AI 平台服务于两类用户：开发人员，他们构建 API 连接和功能；以及业务用户，他们设计对话流程。

但是，NiCE Cognigy Agent 插件还允许编码代理直接在平台内执行操作，遵循自然语言指令。

因此，客户体验 (CX) 和 IT 团队只需与编码人员交互，即可构建、调整和优化 AI 代理（包括角色、目标和限制条件），而无需直接与平台交互。

目前，参与者可以是 Claude Code、Codex、Cursor、Antigravity 或 VS Code。然而，由于 NiCE Cognigy 的解决方案基于 Agentic Plugin Standard 构建，因此随着时间的推移，它将支持越来越多的编码代理。

随着越来越多的客户体验和 IT 团队利用这一功能，他们的代理将开始配置其他 AI 代理，从而开启代理自配置的未来。 

NiCE Cognigy Agent 插件的工作原理是什么？ 

Cognigy 的代理插件包含两个 MCP 服务器、预定义的技能和子代理。

第一个 MCP 服务器连接到 Cognigy 平台。同时，第二个服务器连接到其文档，确保代理能够访问其最新的文档和 API 规范。

接下来是教授编码代理如何与 Cognigy 交互的技能。这些技能包括构建代理、调整代理、添加知识、配置 WebRTC 等等。

最后是子代理。其中包括一个运行语音上线检查清单的子代理，一个完成对另一个代理进行审核的子代理，以及一个帮助构建知识库的子代理。 

当所有这些功能协同工作时，用户可以创建 AI 代理、流程和任务节点，并向其编码代理发送命令，还可以添加诸如 PowerPoint 演示文稿、PDF、URL 或对话记录之类的附件。他们可能只需要一份代理任务描述。 

然后，他们可以在对话过程中测试代理、优化代理并调整代理的个性。

用户可以通过命令将代理部署到语音或聊天界面。他们还可以构建和部署 xApps，这是一种多模态的 Web 和移动应用程序，Cognigy 可以将多种模态（例如文本、多媒体、语音等）融合到一次交互中。

NiCE Cognigy 预示着自配置 AI 代理的到来

传统上，品牌会与人类合作构建对话式 AI 应用程序，人类需要学习如何连接知识、重新配置集成、建立防护措施、配置提示等等。

最终，这需要专业知识，而且部分原因在于此，像 Bland 和 Sierra 这样的行业颠覆者通过提前部署工程师取得了进展。 

实际上，他们已经意识到，小型企业和中型市场很难扩大试点规模并使其大规模运作。 

然而，尽管前线部署工程师是一个很好的短期解决方案，但他们终将离开，环境终将改变，组织最终将需要自力更生。

这就是为什么像 Cognigy Agent Plugin 这样的创新令人兴奋。曾经复杂的配置现在被发送给第三方代理的指令所取代。 

因此，一个代理实际上配置了另一个代理。 

不过，仍应由具备专业知识的人员对配置进行审核。这种人为的监督和验证仍然至关重要。

然而，这个方向令人振奋。毕竟，其他代理可以跟踪面向客户的代理的互动情况，并在测试和提出更改建议之前，先进行跟踪，这些更改需经编码代理批准。 

如果这种情况发生，NiCE Cognigy 有朝一日可能会将一款可自我配置的对话式 AI 平台推向市场。

类似的公告也印证了这一趋势

NiCE Cognigy Agent Plugin 最明显的对比对象或许是 Salesforce 的 Headless 360 公告，当时 Salesforce 将其平台功能、工作流程和数据开放给第三方自然语言界面。

在 Dreamforce 2026 大会上，Salesforce 通过 AIforce 进一步完善了这一方案，AIforce 预先连接了 MCP 服务器并预配置了技能，以便用户可以通过 Claude、Slack 和 Agentforce Coworker 与这些功能进行交互。

然而，到目前为止，Salesforce 的客户只能在其生态系统内进行操作；他们无法重新定义生态系统本身。这或许是其下一步的发展方向。

因此，Typewise 和 Crescendo 是两个更好的例子。 

Typewise 是一个面向客户体验团队的AI代理平台。它最近推出了Nova，作为一款“AI操作员”。

在使用“AI操作员”时，用户可以用自然语言向平台助手描述最佳解决方案路径。然后，该解决方案会定义客户旅程，规划跨连接系统的工作流程，并配置客服人员。

在此基础上，它会制定管理流程，并根据联络中心的历史对话记录对客服人员进行测试。此外，它还会监控部署后的成功因素，调查绩效下降的原因，并系统地提出工作流程重新配置建议。

因此，它旨在实现这种自我配置循环，尽管不是通过第三方助手。

此外，还有Crescendo公司，该公司发布了一个由专业客服人员“端到端”运行的客户体验平台，该平台能够持续从客户对话中学习，从而自动调整人员配置计划、知识内容和绩效评估。从本质上讲，它变成了一个更加自主的联络中心。 

这些都是令人兴奋的例子，而且由于 NiCE Cognigy 显然正在朝着自我配置的方向思考，这对整个 NiCE 软件的长期影响令人兴奋。 

这预示着客户体验软件的未来会如何发展？

“SaaS末日”已不再是科技界的热门话题。 

虽然有些人称赞了定制软件的氛围编码前景（通常作为 CRM 的替代方案），但维护成本、集成复杂性和功能不足已经使这种讨论消退了。

然而，想想未来客服人员生活在软件平台中，从客户对话中学习，并通过重新配置路由规则、客服人员排班、面向客户的客服人员等方式不断调整客户支持环境。 

这是对未来联络中心的一个强有力的愿景。 

因此，虽然软件在不久的将来可能不会被淘汰，但自配置代理最终可能会导致自配置软件的出现。

当然，这种未来走向仍有待商榷。然而，尤其从NiCE和Typewise的案例中，一个观点已经逐渐清晰：AI 代理正日益成为初始配置和部署体验的一部分，而不仅仅是产品体验的一部分。