很抱歉，上述提供的内容中没有直接关于章鱼 AI 客服的相关信息。但可以为您介绍一些关于 AI 客服的一般性知识。
AI 客服通常是基于大型语言模型和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解用户的问题、进行规划决策并执行回复任务。
AI 客服可能包含以下几个概念：
一般的 AI 客服系统可能需要多个 Agent 协同工作，例如：
这些 Agent 可能会每隔一段时间运行一次，分析历史对话，变更人物关系、反感度等，并按照时间推进人物剧本，还有概率主动聊天。
由于没有章鱼 AI 客服的具体内容，以上是关于 AI 客服的一些常见情况，希望对您有所帮助。
接下来，让我们尝试新修订的聊天机器人！我们将在以下对话列表上运行它。这次，我们将减少确认的次数。[heading3]第三部分回顾[content]现在，我们的聊天机器人工作得很好，你可以通过LangSmith跟踪来检查它的最新运行情况。这个设计可能已经满足了你的需求。代码是封闭的，并且它的行为符合预期。然而，这个设计的一个潜在问题是，它对单个提示施加了很大压力。如果我们想要添加更多工具，或者每个工具变得更加复杂，那么机器人使用工具的效率和整体行为可能会受到影响。在下一节中，我们将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图，来更精确地控制不同的用户体验。
AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体
AI Agent：基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。AI Agent包括下面几个概念：Chain：通常一个AI Agent可能由多个Chain组成。一个Chain视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的Chain是大语言模型完成的LLM Chain。Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用LLM来判定），然后让Agent走向不同的Chain。例如：如果这是一个图片，则a；否则b。Tool：Agent上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。总结下来我们需要三个Agent：Responser Agent：主agent，用于回复用户（伪多模态）Background Agent：背景agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）Daily Agent：每日agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈Responser AgentDaily AgentBackground Agent每隔一段时间运行一次（默认3分钟）分析期间的历史对话变更人物关系（亲密度，了解度等）变更反感度，如果超标则拉黑用户抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”按照时间推进人物剧本有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）[heading1]复杂的东西：中期记忆中的增长记忆体