全场景客服系统实战：用Golang打造多渠道接入的智能客服引擎
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最近在折腾客服系统时，发现市面上开源的方案要么性能捉急，要么扩展性差。今天给大家安利我们团队用Golang重写的『唯一客服系统』——这可能是目前最适合技术团队二次开发的智能客服基座。
一、为什么又要造轮子？
去年接手公司客服系统改造时，我们踩过三个大坑： 1. PHP旧系统高峰期CPU直接飙到800% 2. 第三方SaaS的API调用次数限制让人抓狂 3. 智能客服训练模型要等40秒才能响应
直到用Golang+React重构了整套系统，性能指标才真正达标：单机8核32G的云主机，轻松扛住5000+并发会话，平均响应时间<80ms。
二、技术栈的暴力美学
核心模块采用经典的三层架构：
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ │ 接入层 │ │ 逻辑层 │ │ 数据层 │ │ (WebSocket) │←→│ (gRPC) │←→│ (TiDB+Redis) │ └───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
特别值得吹爆的是消息通道的设计： - 用nsq实现削峰填谷，突发消息量提升3倍不宕机 - 自研的会话状态机，解决微信/网页端会话同步难题 - 对接扣子API时，智能路由让响应延迟降低60%
三、AI能力深度整合
最近大模型火出天际，我们在v3.2版本做了这些骚操作： 1. 插件式AI引擎： go type AIPlugin interface { Query(text string) ([]byte, error) Train(data []byte) error }
// 示例：对接FastGPT type FastGPTAdapter struct { apiKey string }
func (f *FastGPTAdapter) Query(text string) ([]byte, error) { // 实现具体调用逻辑… }
- 多模型负载均衡：根据query长度自动选择Dify或扣子API
- 对话记忆池：用LRU缓存最近1000次会话embedding
四、让你爽到的部署方案
知道你们讨厌docker-compose那一坨配置，我们做了这些优化： - 二进制文件直接扔服务器就能跑（静态编译依赖） - 内置Prometheus指标接口，监控配置示例： yaml scrape_configs: - job_name: ‘kefu’ static_configs: - targets: [‘kefu-server:9091’]
- 数据库支持MySQL/PostgreSQL/TiDB三种方言
五、实战踩坑记录
上周刚帮某电商客户处理了个经典案例： 问题：大促时客服消息积压严重 解决方案： 1. 开启消息优先级队列（VIP客户消息优先处理） 2. 动态扩容Worker节点（基于etcd服务发现） 3. 智能客服自动接管常见问题（准确率92%）
六、开源与商业化
核心代码已经MIT协议开源（github.com/unique-kefu），企业版额外提供： - 坐席质检模块 - 客户情绪分析 - 定制化大模型训练
最近正在开发「对话即服务」的新架构，用WebAssembly实现插件热更新。对源码感兴趣的老铁，欢迎来GitHub仓库拍砖。记住，好的客服系统应该像空气一样——用户感受不到，但永远在那里。