做出海游戏客服，玩家的入口太多了——WhatsApp 覆盖欧美、东南亚、中东和拉美，Messenger 承接 Facebook 主页和广告带来的咨询，再加上 LINE、Telegram、官网、邮件，每一个入口都是一套后台、一个账号。
渠道一多，麻烦跟着来：值班客服要来回切换几个账号，漏消息几乎成了常态；新人上手要熟悉好几套界面，学习成本高；玩家的咨询记录停在各个平台上，人一走，数据也就散了。
一、先把消息收进一个工作台
要解决前面的问题，第一步不是加人，而是收拢入口。芝麻客服的聚合工作台支持 WhatsApp、Messenger、Telegram、LINE 等海外渠道统一接入——WhatsApp 依托阿里云 ChatApp 通道，Messenger 对接 Facebook 生态，从主页和 Instagram 过来的咨询可以一并接住。接入完成后，所有渠道的消息汇进同一个会话面板。
玩家那头，仍然是熟悉的 WhatsApp 和 Messenger；这一头，只剩一个工作台。
二、重复度最高的那些问题，先让 AI 答完
入口收拢之后，就该让 AI 接住重复度最高的部分。玩家翻来覆去问的，其实就那么几类：充值没到账、账号找不回、被封了想申诉、活动规则怎么算、道具去哪了。
ChatWiki 是一套 RAG 知识库 AI 问答系统，支持把产品手册、活动规则、FAQ、历史对话批量导入知识库（PDF、Word、Excel、网页链接等格式都能认），系统自动完成文本清洗、切片、问答对抽取和向量化；玩家提问时先检索、再作答，而不是让大模型凭空编。
ChatWiki 已经适配 20 多款主流大模型，填上 API Key 就能切换，初期可以先用成本更低的模型承接常规咨询。
整条链路在可视化工作流里拖拽搭建：问题分类节点先判断玩家问的是充值还是封号，知识库节点给出标准答案，接口节点去查订单状态，判断分支决定直接回复还是转人工。
三、AI 接不住的部分，交回给人
再好的 AI 也有接不住的时候：玩家情绪已经上来了、充值牵扯到纠纷、账号归属有争议。这些必须由人来判断。
ChatWiki 支持配置转人工规则，遇到投诉和异常订单自动流转到人工坐席；接手之前，完整的历史会话已经同步过去，玩家不用把问题从头讲一遍。
管理侧的账也能算清楚：一个工作台里的会话怎么分配、谁在接、响应多快、满意度如何，都有数据可查；知识库的查看和编辑权限可以按角色划分，核心资料不会因为共享而外泄。
