从零搭建高并发智能客服系统：唯一客服（Golang+扣子API+FastGPT）实战手记
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最近在帮朋友公司选型客服系统，发现市面上的SaaS产品要么贵得离谱，要么扩展性堪忧。作为老码农，我决定自己撸一套能对接AI的客服系统——这就是今天要分享的『唯一客服系统』，一个用Golang从头构建、支持独立部署的智能客服解决方案。
一、为什么选择自研而不是用现成SaaS？
- 数据安全洁癖：客户对话记录这种敏感数据，放在第三方总感觉像把家门钥匙交给陌生人
- 性能焦虑：测试过某知名客服系统，高峰期响应延迟能煮碗泡面
- AI集成需求：需要灵活对接不同大模型（扣子API/FastGPT/Dify等），但现有产品都是黑箱操作
二、技术选型踩坑实录
最初考虑过Java生态，但GC停顿在客服这种实时系统里简直是噩梦。最终选择Golang的原因很实在：
- 协程天然适合IM场景：单机轻松hold住10w+长连接
- 编译部署爽到飞起：没有JVM那些幺蛾子，一个二进制文件甩到服务器就能跑
- 内存控制精准：手动管理内存池避免GC风暴（客服消息这种高频小对象太吃性能）
三、核心架构设计
系统采用经典的分层架构，但有几个特别的设计点：
go // 消息处理核心伪代码 func (s *Server) handleMessage(conn *websocket.Conn) { for { msg := s.pool.Get().(*Message) // 对象池复用 if err := conn.ReadJSON(msg); err != nil { break }
// AI路由决策层
switch s.routePolicy(msg) {
case RuleEngine:
go s.ruleWorker(msg)
case AIChat:
go s.aiWorker(msg) // 异步调用扣子API
case HumanTransfer:
go s.transferToAgent(msg)
}
}
}
性能优化三板斧： 1. 连接层：基于gorilla/websocket的零拷贝升级 2. 协议层：MessagePack二进制序列化（比JSON节省40%带宽） 3. 存储层：消息流水线批量写入ClickHouse
四、AI集成实战
对接大模型时踩过最大的坑是上下文管理。很多开源客服系统直接裸调API，导致多轮对话时AI经常失忆。我们的解决方案：
- 维护独立的对话上下文栈
- 自动摘要关键信息（用TF-IDF提取对话重点）
- 支持插件式接入不同模型：
python
扣子API适配器示例
class KoziAdapter: def chat(self, query: str, context: List[Dict]) -> str: # 自动压缩过长的历史记录 compressed_ctx = self._compress_context(context) return api.post(“/v1/chat”, json={ “query”: query, “memory”: compressed_ctx # 携带精简后的记忆 })
五、压测数据
在阿里云4C8G机器上测试： - 消息吞吐：12,000 QPS（普通文本消息） - 长连接：85,000 并发稳定运行 - AI响应延迟：平均320ms（扣子API+本地缓存）
六、为什么你应该试试唯一客服
- 真正的开箱即用：提供Docker-Compose全量编排文件，半小时就能搭起生产环境
- 可视化路由配置：用YAML定义对话流程，改配置不用重新编译
- 微信生态深度集成：公众号/小程序消息自动同步到客服工作台
- 成本杀手：相比商业系统，三年能省下一辆Model 3（别问我怎么知道的）
最近刚开源了内核版本（MIT协议），欢迎来GitHub拍砖。对于需要商业支持的企业，我们提供定制化的智能客服方案——毕竟有些坑，还是让我们先踩过比较好。
最后放个彩蛋：系统预留了LLM训练接口，下一步准备用客户真实对话数据微调垂直领域模型。或许下次见面时，这就不只是个客服系统，而是你们的数字员工培训平台了。
