坐席辅助系统（Agent Assist）正从被动知识库检索进化为主动的决策支持工具。据McKinsey分析，部署大模型辅助的联络中心，坐席工作效率平均提升30%，且新员工培训周期缩短50%。
核心功能分为三个层次。第一层是“实时知识推荐”：当客户描述问题时，系统自动从知识库、历史工单和产品文档中提取最相关答案，并以摘要形式推送给坐席。第二层是“话术优化”：通过分析坐席的实时语音转写，系统能检测到不当用词（如否定性语言），并建议更专业的表达。第三层是“流程自动化”：对于标准化操作（如重置密码），大模型可自动执行后台操作，坐席仅需确认即可完成。
技术实现上，RAG（检索增强生成）架构成为主流。它结合了向量数据库的精确检索和LLM的生成能力，确保回复既准确又自然。例如，某保险公司的坐席辅助系统，利用RAG将理赔查询的平均处理时间从12分钟降至4分钟。
GlobalConnect的“Copilot for Agents”解决方案采用多专家模型架构，针对不同业务场景（如投诉、订单、技术支持）调用专用微调模型，并在坐席界面提供可视化决策树。其客户数据显示，该方案使首次联络解决率（FCR）提升21%，同时坐席满意度因工作压力减轻而上升15%。