Zendesk 在其 2026 年 AI 峰会上正式发布了 Zendesk Outcome AI 平台。此次发布把其产品组合中的新老元素整合在一起，帮助品牌应对客户服务的下一轮演进。
而这轮演进所涉及的，不只是人类客户，还包括代表他们行动的 AI 助手。
想想 Meta Muse 和 OpenAI 的 Dots 这类助手。它们常被称为“个人 AI 智能体”，能够联系客户支持、持续追踪请求，并代表其人类用户行事。
随着这类助手日益普及，客服中心必须准备好与这些更执着的“客户”对话——它们会反复冲击各个渠道，直到达成自己预期的结果。
然而，风险并不只是接触量被抬高。个人智能体在边界、控制和安全方面带来了紧迫挑战。
Zendesk 相信，其 Outcome AI 平台能帮助组织为这一转变做好准备。
借此，它希望帮助企业用品牌 AI 对接个人 AI，界定交互的边界，并编排下一代客服中心对话，以达成令人满意的“结果”。
“Outcome AI 把上下文与行动能力结合起来，帮助人们在体验开始的任何地方都能快速到达正确的结果。”
—— Tom Eggemeier，Zendesk 首席执行官
Zendesk Outcome AI 平台包含什么？
Outcome AI 平台整合了若干关键能力。
开放服务目录（Open Service Directory，即将推出）
开放服务目录（OSD）于上月公布，它向个人 AI 智能体标示品牌的官方客服路径，确保它们只沿着经过验证的路径与客服中心坐席（人工或 AI）交互。
通过 OSD，组织可以登记自己的官方渠道，并为个人智能体划定明确边界，包括：它们能做什么、能访问哪些信息、以及请求何时应升级转人工。
OSD 与其他开放智能体协议协同工作，例如 Meta 的个人智能体协议（Personal Agent Protocol），后者帮助企业核实某个个人智能体是否确实归属于某位特定客户。
这些协议共同致力于为个人智能体进入客户支持提供一个安全、可信的入口，并将持续演进。
为继续推进 OSD，Zendesk 正与 ElevenLabs、Flex、TeamSystem 等多家合作伙伴共同合作。
专用 AI 智能体（Specialized AI Agents，现已全面可用）
当个人智能体开始联系客服中心时，组织将用自己的 AI 智能体来对接，并引导它们走向某个结果。
然而，通用型智能体虽然已经擅长解决简单的咨询，却往往无法把握企业特定现实与流程中的上下文。这限制了接触自动化的适用范围。
有鉴于此，Zendesk 近期推出了专用智能体，分为两类：行业智能体（Industry Agents）与定制智能体（Custom Agents）。
行业智能体包含面向特定行业预配置的集成、工作流、规则和护栏，同时也被设计为理解并遵守各行业特有的法规。
定制智能体则帮助品牌自动化其组织独有的流程。
这两类智能体合在一起，有望显著扩大客服中心自动化的适用范围。
事实上，Zendesk 估计它们可以帮助客服中心“自动化多达 80% 的工作流”，从而让更多客户咨询在无需人工介入的情况下被成功解决。
自我改进服务（Self-Improving Service，现已全面可用）
自我改进服务是 Zendesk“解决闭环”（Resolution Loop）的下一轮演进：由 AI 排查对话流程在哪里断裂，然后推荐新的知识内容与工作流改进。
随后，Zendesk 客户可以通过智能体化分析（Agentic Analytics），把这些建议对照关键成果（包括解决率）进行测试，再将其固化下来，以改进 AI 智能体解决客户接触的效果。
这些组织还可以借助 Zendesk 的 AI Agent Launchpad 来发现接触自动化的新机会。
Zendesk Bridge（早期访问计划中）
使用个人 AI 助手的并不只有客户，员工也在用。
这类助手通常被称为“副驾”（copilot），在各个应用内部工作。但它们现在开始与其他应用“搭桥”，完成跨越多个应用的工作流。
洞察到这一趋势，Zendesk 在其 Outcome AI 平台中推出了 Zendesk Bridge。
本质上，它允许品牌把第三方副驾和 AI 界面连接到 Zendesk 平台，使它们能够访问 Zendesk 的服务上下文、工作流和操作能力。
由此，用户在为客人提供支持时，可以从企业技术栈的其他位置提取上下文、更新记录，并在 Zendesk 中完成操作。
关键在于，这座桥还内置了守门人机制，强制执行身份、权限和策略检查，以确保治理的一致性。
这里一个潜在的未来用例是：IT 团队通过自然语言指令，向他们偏好的编码智能体（如 Antigravity、Claude Code 或 Codex）配置新的 Zendesk AI 智能体和工作流。那将开启“智能体构建智能体”的时代。
Zendesk Unlimited
随着 Outcome AI 平台的发布，一套新的定价方式也随之而来——它如此重要，或许值得一个更大的标题……
Zendesk 全新的“不限量”定价方式
Zendesk 宣布为其 Outcome AI 平台推出全新的“Unlimited”定价模式。
在这一新模式下，用户无需购买许可证来解锁上述能力。席位是“不限量”的，花费由成果驱动。
自 2024 年以来，Zendesk 就一直提供基于成果的定价，品牌按其 AI 智能体的“解决量”按需付费。
不过，这套基于成果的定价模式有两点关键不同：
- 组织不只是为带成果的 AI 智能体付费，而是为上面列出的 Outcome AI 平台各要素付费。他们可以通过选择“Outcome AI Platform Plan”来挑选自己想要哪些要素。
- 组织可以设置“成果预算”（Outcome Budget），即他们愿意在 AI 解决量上花费的金额。品牌可以从较低的前期预算起步，随着 AI 承担更多工作再逐步扩大。
随着定价方式的推进，这家厂商扩大了基于成果定价的适用范围，同时给组织带来更高的价格可预测性。
毕竟，如果品牌的预算消耗过快，他们可以调整接触自动化策略，以最大化成本效率。
尽管许多其他对话式 AI 供应商已跟随 Zendesk 的脚步采用基于成果的定价，但成本不可预测仍是广泛存在的担忧。
通过支持预算管理、并在其 AI 分析中提供更高的透明度，Zendesk 正在迈出重要一步，推动客服中心定价超越传统的基于许可证的做法。
本文来自作者投稿，版权归原作者所有。如需转载，请注明出处：https://www.nxrte.com/zixun/73146.html
