从通用型Bot到预置Agent：AI in CX的“自建与购买”之争
CX Today（领先的CX技术在线出版物，致力于成为商业通信市场的权威指南）于2026年6月26日载文（作者：Nicole Willing）——CX领导者面临着这样的抉择：究竟应该从哪里购买智能代理AI能力，又应该在哪些方面构建真正的竞争优势。
随着CX团队竞相部署AI代理，领导者们面临着一个问题：是应该从零开始构建定制的AI代理，还是应该购买现成的平台？
近期的行业研究揭示了一个显著的脱节。尽管绝大多数CX 领导者都希望构建自己的AI代理以保持控制权，但市场数据却敲响了警钟。广为引用的麻省理工学院（MIT）研究表明，95% 的内部AI项目最终以失败告终。定制开发的隐性成本很高，企业需要为模型 API 调用、基础设施、快速工程、测试和数据管理支付大量费用。
Gartner 的预测表明，自建还是购买的问题变得愈发紧迫。随着企业越来越多地使用已嵌入软件的生成式AI（GenAI） 模型，以及在多个工作流程中运行的新型AI代理，Gartner 预计，这种向多步骤、代理式自动化的转变将推动短期内AI模型使用量的急剧增长。这家分析公司已将 2026 年AI模型增长预期上调至 110%，预计今年的支出将增加 60 亿美元。
这表明，即使企业仍在评估定制代理能在哪些方面带来真正的差异化优势，通过成熟平台购买AI能力的市场也将变得越来越普遍。
构建的魅力：信任与定制
既然构建的成本和失败率如此之高，为什么还有这么多CX (CX) 团队仍然选择自行构建？8×8 全球产品管理与设计副总裁 Dhwani Soni 认为，原因在于两个因素：信任和领域定制。正如 Soni 在接受 CX Today 采访时所说：“现成的智能客服是为一般工作流程设计的。然而，大多数公司并没有标准的一般工作流程。”
“他们有非常具体的术语。他们有升级路径、监管限制……他们需要的不是现成的解决方案，而是根据自身需求定制的、可以与自身基础设施兼容的解决方案。”
8×8 提供AI Studio，这是一款工具，可让联络中心团队在现有平台上构建和部署 AI 智能客服。
企业在评估标准的SaaS AI 解决方案时，常常发现这些方案缺乏适用于其特定行业的细微差别。但是，从零开始构建定制解决方案来解决这个问题会带来运营风险和延误。
从现成机器人到预置客服
供应商打包AI客服的方式正在发生转变。Salesforce 推出了 Agentforce Help Agent，这是一款基于 Agentforce 360 平台构建的预置式自主服务客服。与以往企业需要自行连接知识库、定义操作和配置渠道的客服构建方式不同，Salesforce 表示，Help Agent 提供引导式设置、Salesforce 知识库支持、预置操作，并且可以通过单一界面部署到语音、Web 门户和消息传递等多种渠道。
此次发布表明，市场“购买方”正在从“一刀切”的机器人转向预置核心功能的、可配置的客服。
务实的折中方案：购买现成产品，打造独门秘诀
对于部署这些系统的企业领导者而言，“自建还是购买”之争很少是非此即彼的选择。相反，它关乎资源的战略性分配。
Pets at Home的AI转型和企业架构主管 Simon Ellis 从技术成熟度曲线的角度看待这一困境：不要把钱浪费在别人已经完善的东西上。
“如果平台已经存在且运行良好，而你的合作伙伴已经投入数亿甚至数十亿美元来构建产品，那么我会选择购买现成产品。你可以利用这些资源，然后打造你的‘独门秘诀’——让你与众不同的东西。”
在Pets at Home，这意味着依靠 Salesforce 等成熟平台来提供标准的客户服务和兽医 B2B 支持。但对于公司高度专业化的面向消费者的数字化宠物护理平台，显然应该选择自建。
“我们自主研发了数字化宠物护理平台，这就是我们的差异化优势所在，因为这是我们独有的。我们不可能去收购一个现成的宠物护理平台，因为市面上根本没有这样的平台。”埃利斯告诉《CX today》。“如果我们想自己搭建所有这些基础架构，那将耗资数亿美元，耗时数年，所以我们选择收购最好的平台，然后整合起来。”
构建定制代理的隐患：合规陷阱
虽然构建定制代理能够掌控“核心技术”，但也把合规的重担完全压在了企业的肩上。正如Aithos最近的研究表明，大多数公司并没有做好承担这一负担的准备。
欧洲非营利研究机构Aithos在测试领先的AI模型是否符合欧洲法规（包括GDPR和欧盟AI法案）时发现，所有主流模型在真实的工作场景中都未能通过合规性检查。thos执行董事Nadia Kadhim告诉《CX Today》，认为使用“知名品牌”模型就能保证合规的想法是危险的。
“团队最容易在不知不觉中暴露在风险之下的地方是应用层。而应用层正是企业实际控制的部分，”Kadhim说道。“人们普遍认为，只要选择一个信誉良好的知名品牌模型，合规性问题就迎刃而解了；这或许真的没问题。但这种假设非常危险……即使是表现最好的模型，在实际压力下，也有超过三分之一的案例违反了法律。”
Kadhim强调，无论组织是自行开发还是购买AI代理，部署AI的责任始终由其承担。但从零开始构建定制代理意味着需要设计合规性保障措施，而成熟的平台已经为此投入了数百万美元。
“在过去十年中，在隐私和合规领域……我看到的大多是这样的假设：我们可以将责任外包，从而将法律责任也外包出去。事实并非如此，”Kadhim指出。
“始终是组织在部署系统、构建代理，甚至只是从其他公司购买代理时，仍然有责任确保其行为合法合规。”
购买注意事项：原生基础设施与外接基础设施
当企业选择购买基础AI平台时，成功的关键在于集成。Soni 警告说，不应采用“附加式”AI解决方案，即在传统基础设施之上构建的解决方案。
“在平台之上添加AI层，你会立即承担集成带来的债务，”Soni 说。“你会遇到转录中介、API 延迟；你会遇到上下文丢失，尤其是在呼叫转移时。大多数此类代理在受控环境中演示效果良好，但一旦大规模部署，就会出现问题。”
为了避免这种情况，Soni 提倡采用原生架构，将AI直接嵌入平台，使大型语言模型 (LLM) 能够直接访问实时语音数据和完整的交互线程。
何时自建与何时购买
CX领导者应如何最终决定界限？最终的决定取决于AI代理是核心产品，还是仅仅是提升客户服务的工具。
何时自建（“秘诀”）：
• 代理本身就是竞争优势：AI的专有推理模式和数据信号代表着核心知识产权。
• 需要深层次的领域特定逻辑：处理高度专业化的工作流程，例如金融风险建模、复杂的临床方案或定制化的供应链优化。
• 高度独特的工作流程：运营流程（例如定制化的数字化宠物护理生态系统）完全是组织独有的，无法映射到标准行业模板。
何时购买（“商品”）：
• 价值实现时间至关重要：团队需要快速部署，并且必须在几周内（而不是几年内）证明其对业务的影响。
• 即使业务本身并不常见，但工作流程却很通用：服务请求、账户查询、案例管理、预约安排、订单更新和常见问题解答等用例越来越多地由预置的平台代理提供支持。
• 团队希望底层架构已经构建完成：Salesforce 的 Agentforce Help Agent 等平台集成了知识库、工作流程操作、全渠道部署、测试工具以及产品升级功能。
• 缺乏专门的 AI 基础设施团队：该组织没有足够的内部资源来长期维护、保养和优化 LLM 基础设施。
• 合规性和安全性：该业务在受监管的行业中运营，因此需要一个开箱即用的平台来强制执行各项限制和合规性要求。
以人为本，掌控全局
埃利斯表示，无论企业选择自主研发还是购买技术，最终都必须以人为本。
“真正优秀的技术能够做到无缝衔接……我们的同事是我们业务中最重要的组成部分。同理心、关怀、尽职尽责……我们非常关注如何利用AI帮助同事提升工作效率，让他们从繁琐的日常工作中解放出来，从而专注于宠物与客户。”
索尼也表达了同样的观点，并建议团队从一开始就将人工交接纳入AI工作流程的设计考量。“大多数早期失败并非发生在AI交互过程中，而是发生在AI表示无法提供帮助的时候。”
原文链接：https://www.cxtoday.com/ai-automation-in-cx/ai-agents-cx-build-buy-platform-strategy/
