全渠道智能客服引擎｜Golang高并发架构省50%人力成本
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最近在重构公司客服系统时，偶然发现个有意思的现象：客服团队70%的时间都在重复处理同类问题。这让我开始思考——能否用技术手段把这块人力成本砍下来？今天要聊的这套基于Golang开发的唯一客服系统，就是我们折腾半年后的成果。
一、为什么选择自研而不是SAAS？
刚开始调研时，市面上成熟的客服SAAS确实不少。但真正跑起来就发现三个致命伤： 1. 数据出不去（隐私合规要求） 2. 高峰期动不动502（第三方API限流） 3. 定制需求排期三个月起（你懂的）
特别是当并发突破5000+时，那些PHP写的系统就开始集体表演「优雅降级」了。这直接促使我们撸起袖子用Golang重写了核心引擎。
二、架构设计的三个狠活
1. 消息管道化处理
go // 消息处理核心逻辑 func (w *Worker) handleMessages() { for { select { case msg := <-w.msgChan: go w.process(msg) // 每个消息独立goroutine case <-w.quitChan: return } } }
采用类似Kafka的partition思路，把不同渠道的消息拆分成独立管道。实测在16核机器上，单节点轻松扛住2W+/s的消息吞吐。
2. 智能会话树引擎
传统客服系统用固定话术模板，我们改成了动态决策树： - 基于BERT的意图识别（准确率92.3%） - 实时计算用户情绪值 - 自动匹配最优回复策略
最骚的是学习机制——系统会记录人工客服的优质回复，自动优化话术库。现在85%的常见问题都能自助解决，人工介入率直接腰斩。
3. 分布式会话同步
go
// 会话状态同步协议
type SessionSync struct {
UUID string json:"uuid"
Context map[string]interface{} json:"context"
Version int64 json:"version"
}
通过自研的增量同步协议，跨渠道会话同步延迟控制在200ms内。这意味着用户从APP切到网页客服时，不用再复述问题。
三、性能实测数据
压测环境：阿里云4C8G × 3节点 | 场景 | QPS | 平均响应 | 错误率 | |—————–|——-|———-|——–| | 纯文字咨询 | 18432 | 68ms | 0.02% | | 带文件传输 | 8921 | 142ms | 0.15% | | 高峰期突发流量 | 峰值31500 | 211ms | 1.7% |
对比某知名SAAS方案，同样配置下性能提升4-7倍，特别是长连接保持方面，Golang的goroutine优势尽显。
四、你可能关心的部署问题
- 资源消耗：静态编译后单个二进制18MB，内存占用稳定在300MB左右
- 第三方依赖：MySQL/Redis/ES都是可选组件，我们甚至提供了SQLite适配器
- 学习成本：配套的admin系统用Vue3重写了，配置流程比WordPress还简单
最近刚开源了智能路由模块的代码（MIT协议），欢迎来GitHub拍砖。其实最让我骄傲的不是技术指标，而是上线后客服妹子们终于不用天天加班了——这才是工程师价值的真正体现吧？
项目地址：github.com/unique-chat/core （为防止广告嫌疑就不放完整链接了）
下次可以聊聊我们怎么用WASM实现客服端的安全沙箱，有兴趣的评论区扣1。
