销售易 NeoAgent：基于AI重构的CRM平台概要

原创

IT资讯研究所

发布于 2026-05-30 01:13:54

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数据来源： 2025腾讯云城市峰会·青岛峰会（AI产业应用专场），演讲人：许炳卿（销售易解决方案总监）

销售易 NeoAgent 是基于腾讯大模型应用平台打造的 AI原生CRM 系统。该产品标志着CRM从“信息化时代”（B/S, OP部署）、“数字化时代”（云+社交+移动+大数据）向 “AI+CRM” 时代的演进。

技术定义： 具备 实时、安全、无缝访问数据 能力的智能平台，支持基于多模态数据进行推理，并能 自主执行CRM任务。
商业差异化： 结合 Customer Data Cloud（统一客户数据平台），构建基于云原生湖仓一体的客户360数据基座，实现从传统的流程管理向 数据智能驱动 转型。

该产品主要服务于 5000+大中型企业，覆盖装备制造、工业制造、能源化工、高科技制造、软件互联网、生命科学、汽车及消费教育等行业。

受众角色	场景痛点	解决方案
营销人员	难以从海量数据中精准提取种子客群，缺乏地区与行业共性分析。	利用AI智能检索标签，提取种子客群画像特征（如集中在1999-2004年成立、年营收15亿以上、有海外业务的一线城市医疗健康企业）。
销售助理	录入客户信息、撰写周报、解析财报耗时，拜访路线规划复杂。	通过智能文档检索、财报解析、语音录入及智能拜访路线规划，实现自动化数据录入与日程管理。
销售经理	商机健康度难以量化评估，难以匹配最佳销售资源。	利用智能评估商机健康度（基于BANT洞察、决策链地图），智能推荐相似赢单团队及标杆案例。
销售人员	缺乏实战演练环境，对产品话术及解决方案掌握不熟练。	通过销售教练Agent 构建沉浸式训练系统，进行角色设定、情景模拟与多维评价。
客服人员	响应速度慢，历史工单查询困难，服务质量难以量化。	依托服务Agent 实现7X24小时智能客服响应，利用全域知识赋能坐席辅助。
企业管理者	查数难、看表难，无法快速获取业绩洞察与预测。	通过分析师Agent 进行自然语言交互，秒级生成可视化图表与相关性归因分析。

NeoAgent 采用模块化智能体架构，核心包含以下Agent组件：

数据处理架构： 基于 Lakehouse（湖仓一体） 架构，支持 实时客户360数据 处理。
检索技术： 支持 语义检索、关键词检索、混合检索，底层包含向量存储与倒排索引。
模型支持： 兼容 混元大模型、腾讯云行业大模型、三方大模型（含DeepSeek、金融/教育/医学行业大模型等），支持 standard-256k 等长文本处理。
核心引擎： 包含任务调度引擎、查询引擎、增量计算引擎及 Agentic RAG（检索增强生成）。

开放生态： 提供 Agent Builder（智能体构建）、Prompt Builder（提示词构建）及 Action Builder（动作构建），支持低代码开发。
安全可信（数据合规）：
- 支持 私有化部署大模型，数据本地处理，不传输给第三方。
- 零数据保留：不留存客户数据，不用于大模型训练。
- 具备 数据屏蔽、毒性检测、关键词防御 及审计跟踪功能。
全场景自动化： 覆盖从客户连接、互动、服务到数据服务的全流程智能化。
智能集成： 与 Neo-platform (aPaaS) 深度集成，支持移动、社交、AI、IoT等多端触点。

原文未提及具体奖项名称，但披露已 携手5000+大中型企业 共绘增长蓝图，客户涵盖 SIGL6、CICIMC、中集车辆、LIJUGONG（柳工）、郑联集团、郑联机集团 等行业头部企业。

背景： 销售团队需管理新增的高科技行业客户（含2家上市公司），面临业绩追踪与资源协调压力。
解决方案： 使用 销售助理Agent 进行智能数据录入与周报生成，结合 销售经理Agent 评估商机进度。
成效：
- 识别新增客户均为高科技行业，商品总额达 1200万（其中特变电工项目占比较高）。
- 本周数据表现：业绩环比增长 +60%，另一核心指标环比增长 +40%。
- 智能识别出风险点（如高翔对方案价值理解不足），并自动推荐应对策略（通过数据量化收益）。

背景： 面临“中国电信-统签分采-服务器200台”项目，客户2024年IT预算缩减，要求砍掉功能模块，影响报价与竞争力。
解决方案： 利用 销售经理Agent 进行BANT洞察与决策链地图分析，智能评估商机健康度。
成效：
- 系统识别出客户预算较明确但待审批，且存在预算缩减风险。
- 自动匹配相关团队成员（售前支持、销售技术支持）及历史资料。
- 提供客户分层（企业人数66人，营收10亿级别）与智能行动建议。

背景： 销售人员需向SAAS公司技术负责人（李先生）介绍基于LLM的Agent平台产品并引导购买。
解决方案： 使用 销售教练Agent 构建沉浸式陪练场景，设定客户背景（关注ROI、偏好数据驱动决策）进行模拟对话。
成效：
- 生成评估报告与对话记录，针对“产品核心功能差异及应用场景”进行话术训练。
- 系统提供关键词提示（如成本效益比、技术优势），辅助销售人员建立有效沟通方式。

背景： 客户李女士需要查询空调订单进度。
解决方案： 通过 服务Agent（智能服务助手）进行交互。
成效：
- 秒级响应并列出订单列表（如空调KT6908N，订单号S202505182223456等）。
- 实现7X24小时实时查询，无需人工介入即可完成订单状态确认。

背景： 管理层需要了解当季度各大区预测金额及目标完成情况。
解决方案： 使用 分析师Agent 进行自然语言查询与数据洞察。
成效：
- 快速生成各大区预测金额（中西部 131万、东北 128万、华南 112万、华东 109万、华北 104万）。
- 智能识别异常值：如东北区域某记录完成率高达 391%，中西部某产品完成率 472%，提示需核实数据准确性或业务背景。
- 提供归因分析：指出东北区预测金额显著低于其他区域，可能存在市场潜力未被充分挖掘。