功能
SAS 如何独立完成一次接待。
从接入店铺到售后登记，每一项能力都对应产品当前的实现。这一页按处理一条买家消息的顺序，把它们讲清楚。
接入店铺：用拼多多自己的登录页。
拼多多没有对外开放的客服授权接口。SAS 不向官方客户端注入插件，而是打开一个浏览器窗口，由你在拼多多自己的登录页完成登录。
不代收、不保存、不重放凭据
扫码或密码短信都在拼多多的页面里完成。SAS 只识别这个窗口中是否存在可用的登录态，不生成二维码，也不接触账号密码。
六种连接状态，失败一律偏向安全
已登录、未登录、已过期、账号不符、未知，以及桥接未运行。超过 45 秒没有新上报，按「桥接未运行」处理，不会把过期会话显示为已连接。
只有新鲜且身份一致的登录态才算已连接
桥接侧与服务端各核对一次店铺身份，不一致即「账号不符」。任何非「已连接」状态都不会启动自动接待。
历史学习：把三年的会话变成店铺知识。
接入后，SAS 读取最长三年的聊天记录，把买家反复提出的问题聚类、沉淀为候选知识。也可以直接上传从拼多多或千牛导出的聊天记录文件，不接店就能先学。
- 发货时间 / 多久能到×212
- 猫砂结团、粉尘情况×96
- 破损 / 漏袋怎么补发×41
- 长毛猫适合哪款×27
- 两袋能不能拆开寄×18
同一问题出现 ≥ 2 次才生成候选；按「归一化问题 + 店铺范围」去重。
工作日 16:00 前付款当天发出；江浙沪皖 1～2 天送达，其他地区 2～4 天，节假日以店铺公告为准。
出现两次以上才成为候选
按「归一化问题 + 店铺范围」去重。只出现一次的说法不会进入候选，避免把偶然的回答学成规则。生效前可以预览近 30 天哪些买家问题会从无法回答变为可回答；生效后自动扫描与已有知识的冲突。
个案、个人信息、答法不一致，自动标记
「这次特殊给你退」一类的个案说法、含个人信息的回复、同一问题多种答法的情况都会被标记，不进入推荐；干净的候选标为推荐，可一键批量确认。
知识缺口榜：先补哪几条
AI 因为没有知识而没答上的买家问题，按「问的是同一件事」聚类、按次数排名，每条带原话样例、未答原因和当时店里的回复。补答直接进库，补过的不再上榜。它决定知识覆盖率，也决定你的手机一天会收到几条。
导入聊天记录文件
支持 CSV、TSV、XLSX、JSON 与「时间 昵称：内容」的纯文本，编码自动识别。列的含义先由系统识别、再由你确认；同一文件传两遍不会重复写入。
不接店，也能先看结果
导入后即可「从历史学习」，并在可信度看板「回放历史」：把 AI 放回这些历史对话里逐条对账，接店前就能看到采纳率、越权率与知识覆盖率。
实时路径同样在学
接店之后，店里每回一句都会与买家问题配成候选；店主在手机上补答的一句话，也自动进入知识库。三条来源进同一个审核队列。
上岗前校准：先旁观，再上岗。
校准期内，AI 对每条买家消息拟稿但不发送，与店内原有回复逐条对账。开启全程接管不是凭感觉，而是由两个数字决定：AI 敢发的里面错了多少，AI 能自己答多少。
三率怎么算
同一条买家消息上，把 AI 拟稿与实际回复做相似度比对：高度相似计为采纳，中等相似计为改写，低相似计为忽略。改写是最有价值的纠错信号，三率逐日显示。
越权率与知识覆盖率
越权率：AI 判定可以直接发送、却被改写或忽略的比例。知识覆盖率：真实买家问题里 AI 能自己回答的比例——每 100 条买家问题，约有「100 减覆盖率」条会推到你的手机。守卫拦截率同样逐日显示。
默认达标标准
近 7 天配对样本不少于 50 条，越权率不高于 5%，知识覆盖率不低于 60%。达标后由你开启一次全程接管。覆盖率不够时，看板会直说「能接管但你会很忙」，并指向知识缺口榜。
有据必引：每一句回答都能追溯到原文。
回复只引用店铺知识。知识之外的问题不推测、不承诺：先给买家一句说实话的回复和具体时限，登记后推送到你的手机。
这款是无香型的吗？
根据商品说明，这款不添加香精，是无香型。
能便宜 10 块吗？
店铺知识中没有议价规则：不承诺、不编造价格。回复买家「这个问题我需要和店里确认一下，已经帮您登记，今天 16:30 前给您答复～」，同时登记并推送到店主手机。
满 99 元可以领 10 元店铺券，商品页上方直接领～
覆盖率闸门
检索到的证据必须覆盖买家问题到一定比例才作答，默认 min_coverage = 0.34；调高更保守，调低更敢答。每条回复最多引用 5 条证据。
无据不答
找不到足够证据时，不推测、不承诺。买家收到的是一句登记回复：说已登记、说一个具体时限（默认 2 小时内，落在夜间顺延到早上）；问题同时推送到你的手机，详见下一节。
忠实度核查（可选）
开启后，由独立的核查模型比对回复与证据；编造的尝试会被拦截，不发出，改为登记回复，并计入可信度看板的「已拦截编造数」。
答不了的问题：说实话、登记、推到你的手机。
店里没有客服岗，AI 答不了的那一小部分不再「转人工」。买家得到一个具体的时限，你在手机上回一句，SAS 转发给买家并学会。
给买家一句说实话的回复
说流程（退款去订单页申请）、说已登记、说一个具体时限（「今天 16:30 前」）。话术是模板，不经模型；退款、改地址、拦截快递等各有默认引导话术，可在规则里覆盖。
登记一张工单
同一会话里未关闭的追加问题并入同一张工单，不重复交代、不重复推送。买家没有在等答案的情况（例如不安全话题）只回复，不登记。
推到你的手机，一句话答复
群通知附一条 72 小时有效的签名链接，无需登录，只能操作这一张工单。你回的一句话作为店铺回复发给买家，AI 之后照常接待；是店铺知识就自动学会，下次同样的问题 AI 自己答。
到点没回，再说一次实话
到点前 30 分钟再提醒你一次。到点仍未回复，SAS 给买家第二句实话（只一次，不许诺新时限），之后每 4 小时再提醒你，最多 3 次。
哪些会推到手机
知识库里没有相关内容、匹配度不够、两条知识矛盾、命中退款改价等拦截规则、被守卫拦下、模型判定资料不足。每条都带原因，你在手机上能看到 AI 已经回了买家什么。
不替你决定钱的事
退款审批、补发、改地址这些要在商家后台点操作的事，AI 只引导买家在平台自助并登记，不代替你点。
安全边界不变
校准期一条都不发；登记回复走独立通道，不记入 AI 回复统计；明确的人工接管仍让 AI 停下。个案、含个人信息或答法不一的补答进入审核，不自动学成。
处理顺序：一条消息经过四道关。
每条买家消息都按固定顺序处理，先安全、再规则、再售后、最后才是检索作答。顺序固定，结果可审计。
安全守卫
识别并脱敏买家消息中的个人信息，再送模型；内容安全分类拦下不安全的内容。
拦截规则
退款赔付、议价改价、代下单改地址、拦截快递、发券返现、索要联系方式、负向情绪：按规则话术回应，并推送到你的群。
售后凭证链
破损、质量问题、少发漏发：请买家提供照片，收到凭证后登记工单并通知售后群。
检索作答
剩下的问题走店铺知识检索：证据充足则直接回答并注明出处；不足则给买家登记回复与时限，推到你的手机。
接待范围：知识型直接答，决策型按规则。
买家的每一句话先归入意图。知识型意图走检索直接回答；不宜由 AI 决定的事项归入拦截型意图，按你设定的规则处理。
- 发货 · 快递方式×212
- 物流进度×96
- 商品 · 尺码×71
- 退换货政策×44
- 活动 · 库存 · 发票×38
有据即答，每条注明出处；信息不足先追问，不推测。
- 破损 · 少发 · 质量问题请拍照 → 自动建工单 → 通知售后群登记
- 退款 · 赔付 · 投诉安抚 + 登记，推送到你的群；不承诺金额不许诺
- 议价 · 要券 · 要返现按设定话术回应，不擅自让价按规则
- 改地址 · 拦截快递 · 代下单确认诉求，推送到群，由后台操作推送
- 情绪激动 · 差评威胁先安抚，同时通知售后群安抚
- 要微信 · 要手机号不提供、不索取，回复中不含个人信息守卫
意图库由你维护
每条意图由名称、示例问法和命中后的动作组成。内置十余条常见意图，你可以修改示例、新增自定义意图或停用。
识别可审计
买家消息中的内容词有 60% 以上落在某条示例里即命中，记录命中了哪条示例；模型辅助判断为可选项。
四种动作
走知识检索、按规则拦截、交给指定的自定义 Agent、先追问再回答。物流查询缺订单号时，就是「先追问」。
售后凭证链：先要凭证，再建工单。
破损、质量问题、少发漏发按固定流程处理，不经过模型：识别问题、请买家拍照、收到凭证、登记工单、通知售后群。
两句话术都是模板
「请拍几张照片」与「已为您登记工单 #N」都是店铺设置里的模板，只填入确定字段，不由模型生成。
工单先建成，再告知买家
「已登记工单」只在工单创建成功后才会说出，不会出现 AI 说登记了、后台却没有的情况。请买家拍照后 24 小时内收到的图片或视频即视为凭证。
通知到群
工单创建、退款申请、差评等事件，通过企业微信或飞书群机器人推送到你的售后群。退款金额与赔付方案 AI 不作承诺，在拼多多商家后台完成。
会话纪律：几条默认规矩，都可调整。
这些规则写在店铺设置里，默认值如下。它们让 AI 在长会话与异常情况下有明确的边界。
身份与守卫：如实说明是 AI，不泄露任何个人信息。
买家问「你是谁」「是机器人吗」时，SAS 用固定话术如实回答；买家与店铺的个人信息，进出都有守卫。
白标身份，如实说明
回答「我是 X，由 SAS 打造的 AI 客服」，名字由店铺配置；不冒充真人，被问底层模型时只答不对外披露，绝不声称任何公司训练了底层模型。
七类个人信息识别
手机号、身份证、银行卡、邮箱、微信号、订单号、详细地址。入站先脱敏再送模型，落库保留脱敏副本用于导出与观测。
出站拦截
AI 回复中出现证据与买家消息里都不存在的个人信息，直接拦下、不发出，按「答不了的问题」登记并推到你的手机；内容安全可接入独立的安全分类模型，未配置时用关键词规则。
模型与部署：自己的模型，自己的服务器。
SAS 不绑定任何一家模型供应商，也不要求把数据交给我们。服务端可以部署在你自己的机器上。
三个角色，各选其一
生成、忠实度核查、内容安全分别选择模型：本地开源模型、DeepSeek 等模型服务，或任何 OpenAI 兼容端点。密钥只写不读，保存即生效，下一条消息使用新模型。
一条命令部署
bash infra/up.sh 拉起 API、控制台、Postgres、Temporal 与 OpenFGA，并执行健康自检。数据存放在命名卷中，升级时迁移自动执行。
用量口径公开
咨询人头、轮次、直接回答、追问、忠实度审计等全部从接待记录实时统计，口径可查；可信度看板逐日显示三率、越权率与已拦截编造数。