多智能体编排
每个智能体负责一条具体流程，例如回答常见问题、拉取数据或完成销售报价，由 Agent M 统一管理它们之间的对话与工作流衔接。
Agent M
AI TOOL PROFILE工具资料面向企业的多智能体编排框架，让 LLM 智能体跨渠道接待客户、调用 API 并自动完成任务。
价格Voice AI 或 Chat AI 付费方案，分级定价，需联系销售确认具体档位。
平台Web / SMS/Text / Email / Voice / Facebook Messenger / WhatsApp / MS Teams / Telegram
归类AI 智能体
收录2025-01-01
复核2025-01-01
编辑评分
4.2 / 5
★★★★☆
Agent M编辑总结
Agent M 是 Floatbot 推出的 Agentic AI 框架，定位为企业级主代理管理器：由它统一编排多个专职 LLM 智能体，分别处理回答常见问题、预约会议、接单、工单、日历与 CRM 数据等任务。它支持在 ChatGPT 或自选 LLM 上运行，可部署到聊天、语音、短信、邮件及 15+ 数字渠道，并内置记忆、护栏与 PII 脱敏。价格方面，Voice AI 或 Chat AI 为付费方案，需联系销售获取具体档位与额度；官网价格页未直接给出对应金额。
Agent M是什么？
Agent M 是 Floatbot 旗下的 Agentic AI 框架，核心定位是「一个代理管理器管理许多代理」。企业用它搭建、编排和管理专职的 LLM 智能体，这些智能体可以跟客户对话、连接数据、调用 API，并实时自动完成业务流程。面向的是需要规模化客服与运营自动化的企业团队。
在能力形态上，它提供会话管理、长对话记忆、安全访问控制，以及对接外部系统的编排引擎；支持预置技能与无代码工作室自定义技能，内置智能护栏（降低幻觉、PII 脱敏、行为管控），并可在聊天、语音、短信、邮件及 15+ 数字平台上即时部署。LLM 层面兼容 ChatGPT 及其他自选模型。
用法上，普通业务人员通过无代码工作室挑选预置技能或自行搭建技能，例如处理常见问题、预约与日程、订单与工单、日历与 CRM 查询；开发者则通过 API 把智能体接到 CRM、ERP 或自有应用。团队可以在 Service Terminal 中测试智能体行为、确认无误后再上线，并用监控模块持续优化。
Agent M核心功能
预置与自定义技能
提供回答常见问题、预约会议、接单、处理工单、查看与更新日历、访问 CRM 数据等预置技能，也可用无代码工作室自建技能，例如旅行规划、卡路里追踪、天气播报或运费计算。
全渠道部署
可即时部署到聊天、语音、短信、邮件，以及 Facebook Messenger、WhatsApp、MS Teams、Telegram、网页等 15+ 数字平台。
多 LLM 兼容
可在 ChatGPT 或任意自选 LLM 上运行 Agent M，并支持与主流第三方 LLM 集成做提示工程。
智能护栏
通过原生校验层降低幻觉，对语音与聊天会话中的 PII 做脱敏处理，并控制智能体行为，充当安全屏障。
认知检索
上传内部数据、知识库或文档后，由 Cognitive Search 驱动检索，帮助智能体更快回答问题，缩短响应时间。
会话记忆与权限
提供会话管理、长对话记忆与安全访问控制，支持长时间多轮交互而不丢失上下文。
API 与系统集成
无需编码即可把智能体接到 CRM、ERP 或任意自有应用，实现数据拉取与业务动作触发。
测试后上线
在 Service Terminal 中测试智能体行为、降低错误并保护私密数据，确认无误后再正式部署。
Agent M值不值得用？
当你的客服或运营场景需要多个专职智能体协同、并且要跨聊天与语音多渠道触达客户时，Agent M 值得列入候选：它把编排、记忆、护栏、渠道接入和 CRM/ERP 对接都收进一个框架，业务人员用无代码工作室就能改动技能。当团队规模小、只想要一个单点问答机器人时，它偏重，配置和维护成本不划算。另外它按 Voice AI 或 Chat AI 分档收费且需联系销售，预算敏感的话要先谈清档位与并发额度再决定。
建议选它的情况
- 需要多智能体协同处理多步业务的企业客服与运营团队
- 要在聊天、语音、短信、邮件等多渠道统一接待客户的场景
- 希望业务人员用无代码方式自行搭建与修改技能的组织
不建议选它的情况
- 只想要一个单点问答机器人、团队规模较小的场景
- 预算敏感且希望先看到公开透明价格再决策的团队
- 不需要语音或 CRM/ERP 系统对接的轻量使用场景
Agent M使用建议
入门先把路子走对
- 先从预置技能起步在无代码工作室里先挑回答常见问题、预约会议等预置技能跑通一条流程，再考虑自定义技能。
- 上传知识库再上线把内部数据、知识库或文档上传给 Cognitive Search，智能体回答会更快，也更容易贴近真实业务口径。
- 用 Service Terminal 验证正式部署前在 Service Terminal 中测试智能体行为，先消除错误、保护私密数据再上线。
进阶省时间也省钱
- 按流程拆分智能体把常见问题、拉数、报价等拆成独立智能体，各管一段，再由 Agent M 编排衔接，逻辑更清晰、也更好维护。
- 打开护栏与 PII 脱敏在语音与聊天会话中启用 PII 脱敏和原生校验层，可降低幻觉与数据外泄风险。
- 谈并发额度再定档价格按 Voice AI 或 Chat AI 分档，且不同档位的并发通话与并发会话额度差别大，签约前先确认峰值并发需求。
Agent M适合谁用？
保险业务团队
推荐可把 FNOL 提交、保单查询、理赔进度、账单提醒等流程交给智能体，复杂案件再转人工。
多渠道客服中心
推荐聊天、语音、短信、邮件统一接入，支持在复杂案件时无缝升级到人工坐席。
开发者与集成方
推荐通过 API 把智能体接到 CRM、ERP 或自有应用，无需编码即可完成对接。
轻量单点机器人需求方
有条件若只需一个问答机器人、不涉及多渠道与系统对接，框架偏重，投入产出比不高。
预算敏感的小团队
有条件按 Voice AI 或 Chat AI 分档收费且需联系销售，预算有限时宜先确认档位与费用。
Agent M优点和缺点
优点
- 内置多智能体编排，无需额外外部工具
- 兼容 ChatGPT、Claude、Gemini 等多种 LLM
- 可部署到 15+ 渠道，含 WhatsApp、Messenger、MS Teams
- 提供无代码工作室，业务人员可自行搭建技能
- 原生校验层与 PII 脱敏，降低幻觉与隐私风险
- 支持长对话记忆与安全访问控制
缺点
- 按 Voice AI 或 Chat AI 分档收费，具体金额需联系销售
- 不同档位的并发通话与会话额度差异大，低档并发仅 2 路
- 知识库上传有体积上限，低档位仅支持 PDF 来源
- 面向企业级场景，轻量使用上手成本偏高
- 历史记录保存时长低档仅 30 天
Agent M关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| FNOL 自动化率 | 80% | Floatbot 保险集成页 |
| ACW 减少 | 90% | Floatbot 保险集成页 |
| RFP/保单周转提升 | 2X | Floatbot 保险集成页 |
| 每名理赔员节省 | < $ 5 | Floatbot 保险集成页 |
| 通话拦截时长 | 240h+ | Floatbot 保险集成页 |
Agent M常见问题
Agent M 怎么收费？＋
按 Voice AI 或 Chat AI 分档收费，需联系销售确认具体金额。公开的价格页列出多档并发额度，例如最大并发通话从 2 路、25 路、75 路到不限，最大并发聊天会话从 10、100、500 到不限。
它支持哪些渠道？＋
可部署在聊天、语音、短信、邮件，以及 Facebook Messenger、WhatsApp、MS Teams、Telegram、网页等 15+ 数字平台。语音渠道支持接入 Twilio 或 Plivo 等 CPaaS，也可预上传录音代替 TTS。
可以用自己的 LLM 吗？＋
可以。Agent M 支持在 ChatGPT 或任意自选 LLM 上运行，并可与主流第三方 LLM 集成做提示工程；对比表里也列出可搭配 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型。
知识库上传有什么限制？＋
不同档位的知识库来源数量与上传体积不同：低档为 5 个来源、单文件不超过 2 MB，仅支持 PDF；中档为 20 个来源、不超过 10 MB，支持 PDF 与网站；更高档为 50 个来源、不超过 25 MB，并支持标准知识库；最高档来源数与体积均不限。
和通用智能体方案比，差异在哪？＋
对比表给出的差异是：它擅长复杂多智能体对话，内置多智能体编排，而通用方案往往只做单点逻辑且需外部工具；响应时间在 5 秒以内，通用方案常需 1–6 分钟；记忆模块支持不限量上下文，通用方案通常限于短期会话。
有安全合规认证吗？＋
价格页列出 ISO 27001、Soc2 Type2、HIPAA 合规，并支持在语音与聊天会话中做 PII 脱敏，同时可为客户定制安全合规对接。
能不能先测试再上线？＋
可以。在 Service Terminal 中测试智能体行为，消除错误并保护私密数据后再部署，正式使用前即可验证对话效果。
在保险行业能做什么？＋
可部署预训练保险智能体来自动化理赔、核保、分销与保单服务。官网给出的效果数据包括 FNOL 自动化 80%、ACW 减少 90%、RFP/保单周转提升 2 倍、每名理赔员节省少于 $ 5、通话拦截达 240h+。
