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核心摘要： Serre Chevalier 隶属法国 Compagnie des Alpes，是多个高客流滑雪度假地之一。雪票选择取决于年龄、雪区、天数、水平、套餐与促销等多项变量，每个雪季产生数千条重复咨询，压垮客服团队。它放弃再堆一个单一聊天机器人，改用 IBM watsonx Orchestrate 做多智能体编排：网站端一个编排智能体负责识别意图、动态路由并决定是否升级人工，下层分别由‘雪票智能体’按定价规则给推荐、‘文档智能体’用 RAG 回答政策问题，数据层以 Python 工具加策展知识源支撑，能引导完成购买。治理层为每次交互把关，与方案商 Next Decision 合作落地。
业务背景
Serre Chevalier 隶属法国 Compagnie des Alpes，是欧洲知名的高客流滑雪度假地。
雪票选择涉及年龄、雪区、天数、水平、套餐与促销等多重变量，每个雪季产生数千条重复咨询。
问题与挑战
客服团队被大量重复性雪票咨询淹没，难以兼顾复杂问题与个性化服务。
单一聊天机器人难以应对变量多、规则复杂的选票场景，容易答错或答非所问。
AI 落地方法
Serre Chevalier 放弃堆叠单一机器人，改用 IBM watsonx Orchestrate 构建多智能体编排架构。
网站端编排智能体负责意图识别与动态路由，决定是否升级人工；下层由‘雪票智能体’按定价规则推荐、‘文档智能体’用 RAG 回答政策问题。
数据层以 Python 工具加策展知识源支撑，可引导用户完成购买，治理层为每次交互把关。
实施步骤
第一步：识别高频、规则复杂的雪票咨询场景，确定智能体分工。
第二步：用 watsonx Orchestrate 搭建编排层，配置意图识别与路由逻辑。
第三步：将定价等硬规则交给确定性 Python 工具，政策解释交给 RAG 检索。
第四步：与方案商 Next Decision 合作，将治理层嵌入架构并上线迭代。
结果证据与边界
官方披露方向性效果：客服电话与邮件量明显下降，客户决策更快，放弃会话减少。
具体降幅、解决率与转化率等量化数据仍在调研评估中，来源未披露量化数字。
可量化的交付效率成果：系统迭代周期从数周缩短到数天。
可复制动作
从数据密集、规则复杂的单一高频场景切入，让效果可被度量。
采用‘编排智能体+多个领域智能体’的模块化架构，便于局部升级。
硬规则交给确定性工具，政策解释交给 RAG 检索，各司其职。
与熟悉业务的集成伙伴合作，从早期内置治理层。
证据与边界
- 效果为 IBM 官方博客定性描述，量化数据仍在调研中，来源未披露具体数字。
- 系统迭代周期从数周缩短到数天，为官方披露的可量化成果。
- 与方案商 Next Decision 合作落地，架构细节来自 IBM 产品博客。
企业今天可以做什么
可复制的动作：①先从‘数据密集、人工耗时、规则复杂’的单一高频场景切入（如产品选型），让效果可被度量；②不要堆单一聊天机器人，采用‘编排智能体+多个领域智能体’的模块化架构，便于局部升级；③把硬规则（定价、套餐逻辑）交给确定性工具（如 Python），把政策解释交给 RAG 检索，各司其职以提升准确度；④与熟悉业务的集成伙伴合作，缩短落地周期；⑤从早期就内置治理层，让安全、透明与合规成为架构的一部分而非事后补丁。