Lucius是你出海产品必备的宝藏运营搭子！

嗨大家好！我是阿真！

今天分享一个最近让我眼前一亮的产品，Lucius。

如果你刚好做了个产品，已经开始出海赚美刀，有了产品的 Discord、Slack、Telegram、或者官网在线客服，准备把海外用户社区运营起来的话，那么不管做的是 AI 工具、SaaS、Web3 应用、硬件出海、内容平台、还是任何 To C / To B 的出海生意，只要你的客服工具开在海外，就大概率会遇到类似的场景。

凌晨 2 点，东八区还在睡梦中。

产品的 Discord 群里弹出一条新消息：

“Anyone here? Been trying for an hour, the export keeps failing. Is this product even maintained?（有人在吗？ 尝试了一个小时了，一直失败。 这产品还有人维护吗？）”

几分钟后，后一个用户接话：

“Yeah, had the same issue last week. Gave up and switched to [你的竞品].（是啊，上周也遇到同样的问题。后来放弃了，改用了[你的竞品]。）”

接下来几个小时社区里只有沉默或者解决不了核心痛点的自动回复。

等第二天早上你睁眼一看，哦天，用户已经退群了。应用商店自家产品多了一条一星评价：“Crashed multiple times. No support. Don't waste your time（崩溃多次。没有客服支持。别浪费时间。）.”

产品是用心打磨了的，运营是兢兢业业工作的，但可能就这样失去了一个用户、得到了一条差评、还把一个 bug 当众展示给了所有用户。

这就是做出海产品的人可能遇到的常见痛点之一。

问题如何解决?

你可能会说，这很麻烦吗？招一个海外运营不就完了？

海外运营也得睡觉，招一个真人，要处理和翻译多语言并回复，工作 8 小时，他也没法回复凌晨 2 点 3 点 4 点的消息。那招多几个人轮班？对很多初创公司来说可能有点奢侈了。

而且光回话还不够，更重要的是要懂这个语境。 上面那条消息，表面看只是个 bug 抱怨，实际上问题远不止一个 bug 这么简单：

“I've been trying for an hour（我都尝试了一个小时了！）”用户耐心告罄，快爆发了。

“Is this product even maintained?（产品还有人维护吗？）”他开始怀疑你公司还在不在。

"Yeah, had the same issue last week. Gave up and switched to [你的竞品]（是啊，我上周也遇到了同样的问题。放弃了，然后换成了 [你的竞品]）."后一个用户提到了竞品，所有路过的用户都看得见。

这三件事任何一件，都不能用“亲，我们已收到您的反馈，客服上班后将会及时回复您”应付过去。需要的是：立刻知道这个 bug 是不是已知问题、立刻知道这个人是不是付费用户、立刻有员工按真实情况做一个判断和回复。

这里除了普通客服的参与，经常还会有技术支持的需求。普通客服可能了解不到这一层，了解到这一层的真人员工，培养成本还要更高。

更何况，这可往往不是一个孤立事件。 产品跑起来了，这样的情况每天早晚、在多个时区和所有平台、都在重复发生。可能常有类似问题车轱辘式反复提问，但你又不可能用堆人头的方式覆盖服务所有平台和用户。

已经有这样的困扰，或者已有产品出海计划，就很有必要了解一下 Lucius 了。

Lucius是什么？

我愿称之为“一个看得懂、记得住、能拍板的 AI 同事”。

它的工作方式听起来简单，从浅到深三件事：

第一，全天候守候。 群开在哪儿，它在哪儿。海外产品常用的 Discord、Slack、Telegram、飞书、官网在线客服等等，多个平台，7×24 在线。并且，他们做到了多平台共用一套记忆，这个涉及的平台回填逻辑等技术就多了。

第二，调知识库智能回答。 先把产品文档、FAQ、官网、过往工单全部给Lucius 学一遍，精炼出一个公司专属的知识库。用户半夜问“这个功能怎么用”“能不能导出透明背景视频”“能不能接某厂的 API ”，它都能熟练用听得懂的人话答，不是那种千篇一律的“亲~”。

第三，它能“现场判断”，这点真的非常有价值。

回到凌晨那条消息。遇到 bug 了，Lucius 不只是看到“export keeps failing（导出一直失败）”几个字。它在那一瞬间会自动调出四件事：

1. 这个 bug 是不是知识库里的已知问题？（知识）

2. 发消息的这个人是付费用户还是免费用户?他第几次提工单了？（用户画像)

3. 这种情况公司过往怎么处理？该不该升级到人工？（规则）

4. 群里最近有没有同类抱怨？有没有人提到竞品？（状态）

四件事现场拼成一份情境简报，Lucius 收到消息会决定怎么处理。除了回复用户，它还能决定并执行“该不该给销售标红、该不该自动发补偿、该不该把值班同事叫醒”的动作。

第二天各部门员工上班查收消息，就会查收传达清晰的报告👇

凌晨 02:00 触发“高紧迫 + 流失风险 + 竞品威胁”三标签警报。已自动回复用户(附 bug 修复 ETA )+ 已标红推送销售群 + 已识别同类反馈 3 条，建议进入下次迭代。

实地蹲点

在 Lucius 官网的客户评价里，我看到了一个熟悉的工具 Medeo，正好我原本就在 Medeo 的官方 Discord 群里，看到用户问到的时候它已经自己确认了身份👇

这里可以看到它对活动细节的回复，用户问活动细节，它直接拉出活动详情、报名链接、注意事项一次性给齐👇

以及对于潜在用户及时回复、必要时联系真人同事进行及时跟进。可以仔细查看它回复的颗粒度、以及提问的细节。下面的情况就是出现了时差，前期 Lucius 详细了解情况，真人同事在上班时间继续跟进的场景👇

更好的AI同事

这是 Lucius 和市面上那些 AI 客服机器人最不一样的地方。

普通 AI 客服干的事叫回答问题，做完一单算一单，下一单从零开始。本质上就像做一单结一单的临时工。

Lucius 可以维护一份持续的语境。它干完一单以后，会把这单的所有信息，这个用户是谁、问了啥、心情怎么样、问题解决没等等，全沉淀回公司专属的用户档案。下一次，不管这个人是从 Discord 还是 Slack 来，不管隔了一天还是一个月，用户留言，它就被触发，并且知道用户之前经历过什么。

举个真数据：Lucius 的客户 Dubbing AI 用了 6 个月，Lucius 的自动召回准确率从 29% 涨到了 88%。模型只是辅助，Lucius 积累的关于 Dubbing 这家公司的 Context 才是关键因素。

函子科技，Lucius 接入 24 小时之内，就自动从真实对话里自行沉淀了 791 条新 Context，不用专人去收集维护。

这就是 AI 工具和 AI 同事的根本差别了。工具用完就关，功能不变。同事越来越了解产品，也越来越了解客户，时间越久理解越深。

更深一层呢

Lucius 官方不把自己叫 AI 客服或AI 社区运营。它称呼自己 Context Layer，组织的上下文层。

比如说，知识库就像贴在小区公告栏上的物业守则，内容客观、不变、谁来看都一样：“装修时间限 8:00-18:00”“养宠物必须牵绳”。这是类似 Notion、Obsidian 这些产品干的事。

Context Layer 是物业管家手里那本住户档案，它不光知道规则，还知道很多其他的事情，比如：

303 那家昨天刚装修完投诉过噪音；502 是租客不是房东，大事要找业主；1203 养金毛从来不牵绳，叫不动，得让保安直接拦。

你说同样一句“楼下有狗叫”，物业守则只能告诉你“狗要牵绳”；管家会说：“是 1203 的金毛吧，我直接派保安过去”。

Lucius 创始人在访谈中讲过一句更妙的。

“知识告诉你世界上有几扇门。Context 告诉你哪扇门现在开着、哪扇门关着、你该走哪扇。”有答案并且在具体场景下做出正确的判断和动作，Lucius 在这个方面下了大力气。

关于团队成员

前甲骨文 、前 Google YouTube ML 安全 、前 Wayfair ML平台，团队成员都出身大厂尖刀团队，这样的团队组合在一起，可不单纯是为了搞个 Discord 或者其他平台的机器人的。他们在做一件更大的事，核心是为了解决现阶段这样的问题：

“AI 让每个人快了 10 倍，但公司没有快 10 倍。”

Lucius 创始人还曾提到，公司里最大的时间黑洞，是上下文同步。开会对齐、找文档、甚至讨论这事谁负责，这些动作每天就吞掉了员工大半时间。普通 AI 工具帮不上忙，因为它不知道谁在问、什么时候问、这人之前经历过什么、公司规矩产品规则是什么。

他们还做了个很有趣的判断，未来组织不会是 Human in the Loop (AI 干活，人把关)，而是 AI in the Loop (人来上班，接 AI 派的单)。

有点滴滴司机和外卖骑手的感觉。他们不开会、不写文档、不同步上下文。打开 App，系统派单，他们做事。用户的问题从各个平台梳理回来，总结打包好了，分配给指定职能的员工，员工各自处理和复盘，各司其职，高效运转。

Lucius，就是这样去做公司的基础设施的。

回到凌晨那条消息

把 Lucius 接进 Discord 群，然后安安心心放下工作去睡个好觉。

第二天早上你睁眼，不再是看到一条差评 / 一个流失用户。你看到的是一份“你不在场时，Lucius 同事替你把每一条消息的语境都接住了”的报告。

主打一个稳稳接住。

而这只是 Lucius 在你眼里的样子。

在它自己的视角里，它正在把公司过去散落在每条聊天记录里、每个工单里、每次抱怨里的所有上下文，一点点织成一张公司专属的、别人偷不走的、越用越厚的内容网。

小结

在公司的语境里判断、处理、拍板，Lucius 就像组织架构图里的一个格子，这比普通 AI 客服来得有意义多了。公司的重要资产，也从详细繁琐、被束之高阁的流程文档，变成了只属于自己公司、别人偷不走、越用越厚的 Context。

它今天的样子是 AI 运营员，但它更想成为的是组织的上下文层。想法不算稀奇，但操作起来可没那么简单，Lucius 团队是真的在一步步把它做出来。

更多详情，可官网了解：

https://luciusai.com/zh

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下期见～

文章来自于微信公众号 “阿真Irene”，作者 “阿真Irene”