AI Agents · 课时

客户上下文与历史记录管理

Q: 「客户上下文与历史记录管理」这节课中我会学到什么？

利用过往购买记录、工单和偏好生成个性化回复 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

利用过往购买记录、工单和偏好生成个性化回复

第 4 / 4 课13 个步骤

客户上下文与历史记录管理 是 CoddyKit 上的免费 AI Agents 课时。这是第 4 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 AI Agents 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

上下文为何让代理更像真人

优秀客服代理与普通客服代理之间的差别在于上下文。当代理说：“我看到您的订阅下周续期——您想在那之前暂停订阅吗？”客户会感到自己被了解，而不是被机械处理。

本课将介绍如何为代理构建丰富的客户上下文层。

客户档案结构

定义一个标准客户档案，从多个来源汇总数据。代理会在每次对话开始时收到这个字典。

from dataclasses import dataclass, field
from datetime import date

@dataclass
class CustomerProfile:
    customer_id: str
    name: str
    email: str
    join_date: date
    subscription_tier: str          # 'free', 'pro', 'enterprise'
    account_age_days: int
    lifetime_value_usd: float
    previous_tickets: list[dict] = field(default_factory=list)
    recent_purchases: list[dict]  = field(default_factory=list)
    preferences: dict             = field(default_factory=dict)

    @property
    def is_long_term_customer(self) -> bool:
        return self.account_age_days > 365

if __name__ == '__main__':
    from datetime import date
    profile = CustomerProfile(
        customer_id='cust_1', name='Jane Doe', email='jane@example.com',
        join_date=date(2023, 1, 15), subscription_tier='pro',
        account_age_days=400, lifetime_value_usd=1250.50,
    )
    print(f'{profile.name} ({profile.subscription_tier}) - long-term customer: {profile.is_long_term_customer}')

获取购买历史

从您的电子商务后端获取最近的 N 个订单。请包含订单日期、商品、总额和状态。这些信息可以让代理了解客户购买过什么，以及最近的订单是否存在问题。

import requests

SHOP_API = 'https://api.yourshop.com'
SHOP_KEY  = 'YOUR_SHOP_API_KEY'

def get_purchase_history(customer_id: str, limit: int = 10) -> list[dict]:
    resp = requests.get(
        f'{SHOP_API}/customers/{customer_id}/orders',
        headers={'Authorization': f'Bearer {SHOP_KEY}'},
        params={'limit': limit, 'sort': '-created_at'}
    )
    resp.raise_for_status()
    orders = resp.json()['orders']
    return [
        {
            'order_id':   o['id'],
            'date':       o['created_at'][:10],
            'total_usd':  o['total'],
            'status':     o['status'],
            'items':      [i['name'] for i in o['line_items']]
        }
        for o in orders
    ]

获取以往的支持工单

提取最近的 N 个支持工单，以了解反复出现的问题。如果客户的同一个问题已经解决过三次，这就属于产品问题——请相应地升级处理并标记。

def get_support_history(customer_id: str, limit: int = 5) -> list[dict]:
    resp = requests.get(
        f'{SHOP_API}/customers/{customer_id}/tickets',
        headers={'Authorization': f'Bearer {SHOP_KEY}'},
        params={'limit': limit, 'sort': '-created_at'}
    )
    resp.raise_for_status()
    tickets = resp.json()['tickets']
    return [
        {
            'ticket_id': t['id'],
            'subject':   t['subject'],
            'status':    t['status'],
            'resolved':  t.get('resolved_at', ''),
            'category':  t.get('category', 'general')
        }
        for t in tickets
    ]

def has_recurring_issue(tickets: list[dict], category: str) -> bool:
    return sum(1 for t in tickets if t['category'] == category) >= 3

读取订阅等级和状态

订阅等级决定客户享有哪些权益。一位专业版客户询问其套餐不提供的功能时，所需的回应会不同于企业版客户提出同样的问题时的回应。

def get_subscription_info(customer_id: str) -> dict:
    resp = requests.get(
        f'{SHOP_API}/customers/{customer_id}/subscription',
        headers={'Authorization': f'Bearer {SHOP_KEY}'}
    )
    if resp.status_code == 404:
        return {'tier': 'free', 'status': 'active', 'renewal_date': None}
    resp.raise_for_status()
    sub = resp.json()
    return {
        'tier':         sub['plan'],
        'status':       sub['status'],        # active / past_due / canceled
        'renewal_date': sub.get('current_period_end', '')[:10],
        'cancel_at':    sub.get('cancel_at_period_end', False)
    }

计算账户注册时长

账户注册时长可以反映客户忠诚度。一位自 2021 年起就一直使用您服务的客户，应当区别于昨天才注册的客户。在适当的时候提及使用年限，以建立融洽关系。

from datetime import datetime, timezone

def calculate_account_age(join_date_str: str) -> dict:
    join = datetime.fromisoformat(join_date_str.replace('Z', '+00:00'))
    now  = datetime.now(timezone.utc)
    delta = now - join
    years  = delta.days // 365
    months = (delta.days % 365) // 30
    return {
        'days':   delta.days,
        'years':  years,
        'months': months,
        'label':  f'{years} year(s) and {months} month(s)' if years else f'{months} month(s)'
    }

age = calculate_account_age('2021-03-15T00:00:00Z')
print(age['label'])  # e.g. '5 year(s) and 2 month(s)'

为 LLM 构建上下文字符串

将客户资料转换为简洁的上下文块，并注入系统提示词。请保持内容简短——只保留与当前会话直接相关的事实。

def build_context_block(profile: CustomerProfile) -> str:
    recent_order = profile.recent_purchases[0] if profile.recent_purchases else None
    last_ticket  = profile.previous_tickets[0]  if profile.previous_tickets  else None
    parts = [
        f'Customer: {profile.name} ({profile.email})',
        f'Account age: {profile.account_age_days} days | Tier: {profile.subscription_tier}',
        f'Lifetime value: USD {profile.lifetime_value_usd:.0f}',
    ]
    if recent_order:
        parts.append(
            f'Last order: {recent_order["date"]} — '
            f'{', '.join(recent_order["items"][:2])} ({recent_order["status"]})'
        )
    if last_ticket:
        parts.append(f'Last ticket: "{last_ticket["subject"]}" ({last_ticket["status"]})')
    return '\n'.join(parts)

利用上下文个性化回应

将上下文块注入系统提示词，使 LLM 能够在回应中自然地引用这些信息，而不必明确要求它这样做。

import openai

client = openai.OpenAI(api_key='YOUR_OPENAI_KEY')

def respond_with_context(user_message: str, profile: CustomerProfile) -> str:
    context = build_context_block(profile)
    system_prompt = (
        f'You are a helpful customer service agent for ShopCo.\n'
        f'Customer context:\n{context}\n\n'
        f'Be warm and personal. Reference their history when relevant. '
        f'Address the customer by first name.'
    )
    resp = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o',
        messages=[
            {'role': 'system', 'content': system_prompt},
            {'role': 'user',   'content': user_message}
        ]
    )
    return resp.choices[0].message.content

缓存客户上下文

每条消息都从多个 API 获取资料数据，既缓慢又昂贵。请在会话开始时缓存资料，只更新可能发生变化的字段（订单状态、工单状态）。

import time

profile_cache: dict[str, dict] = {}  # customer_id -> {profile, fetched_at}
CACHE_TTL = 300  # 5 minutes

def get_cached_profile(customer_id: str) -> CustomerProfile | None:
    entry = profile_cache.get(customer_id)
    if entry and time.time() - entry['fetched_at'] < CACHE_TTL:
        return entry['profile']
    return None

def set_cached_profile(customer_id: str, profile: CustomerProfile):
    profile_cache[customer_id] = {
        'profile': profile,
        'fetched_at': time.time()
    }

从历史记录中检测敏感情况

历史记录可以揭示需要特殊处理的模式：客户最近三次订单都有缺陷、上个月曾威胁要取消服务，或用户已经使用您的服务 7 年。

def assess_risk_flags(profile: CustomerProfile) -> list[str]:
    flags = []

    # Check for cancellation risk
    cancel_keywords = ['cancel', 'unsubscribe', 'quit', 'competitor']
    for ticket in profile.previous_tickets:
        if any(kw in ticket.get('subject', '').lower() for kw in cancel_keywords):
            flags.append('cancellation_risk')
            break

    # Defective product pattern
    defective = sum(1 for o in profile.recent_purchases if o.get('status') == 'refunded')
    if defective >= 2:
        flags.append('product_quality_issue')

    # High-value customer
    if profile.lifetime_value_usd > 5000:
        flags.append('high_value_customer')

    return flags

完整的上下文组装流程

将所有数据源合并到一个 assemble_context() 函数中，并在会话开始时调用一次。

from datetime import date

def assemble_context(email: str) -> CustomerProfile:
    # Try cache first
    # In production: look up customer_id from email in your user DB
    customer_id = 'CUST_123'

    cached = get_cached_profile(customer_id)
    if cached:
        return cached

    # Fetch from all sources
    sub    = get_subscription_info(customer_id)
    orders = get_purchase_history(customer_id)
    tickets = get_support_history(customer_id)

    profile = CustomerProfile(
        customer_id=customer_id,
        name='Alice Smith',
        email=email,
        join_date=date(2021, 3, 15),
        subscription_tier=sub['tier'],
        account_age_days=calculate_account_age('2021-03-15T00:00:00Z')['days'],
        lifetime_value_usd=1240.00,
        previous_tickets=tickets,
        recent_purchases=orders
    )
    set_cached_profile(customer_id, profile)
    return profile

哪一项客户上下文最直接地支持代理说出“我看到您从 2021 年起就一直使用我们的服务”？

个性化回应需要引用客户资料中的具体数据点。找出支持这句话的字段，是一道实际的回忆理解题。

在交互式课程中回答

客户上下文回顾

优秀的客户服务代理会根据购买历史、支持工单、订阅等级和账户注册时长，建立一份丰富的资料。请将简洁的上下文块注入系统提示词，为会话缓存该上下文，并利用风险标记在敏感情况升级前进行检测。

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常见问题解答

「客户上下文与历史记录管理」课时是免费的吗？

是的 — 「客户上下文与历史记录管理」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Agents 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Agents 课程共包含 4 节课。

「客户上下文与历史记录管理」这节课中我会学到什么？

利用过往购买记录、工单和偏好生成个性化回复你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Agents，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 AI Agents 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Agents 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 4 节课，共 4 节。

「客户上下文与历史记录管理」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 AI Agents 课中编写并运行代码吗？

能。每节 AI Agents 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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