下面不是功能清单，是"这个能力解决了什么问题、怎么解决的、你能看到什么"。
客户发来消息，员工点开企微右侧的 AutoAI 侧边栏——不用想怎么回，不用切系统查数据。生成的不是一句模板，是基于此刻这个客户的完整上下文写出来的话术。
拉这位客户的全部历史：谁在跟、聊过什么、买过什么、券还剩几张、当前在 SOP 第几步。
知识库、话术库、SOP 节点、商品真相源、订单与退款、会员与积分、优惠券、复购窗口、异议档案、生活画像……18 路并行取数，单路失败不影响其余（降级而非中断）。
判断此刻该干什么：接着聊、推进销转、处理售后，还是客户情绪不好、本轮只关怀不推销。
产出多条可直接发送的消息，每条标明用途（先接住客户话题 / 关键信息放最后一条软引导），而不是一坨文字让员工自己拆。
话术通过校验后，连同商品卡、优惠券、素材一起组装成可直接发送的卡片素材。
"孩子下个月中考""喜欢喝浓香型"——这类生活细节会被提取成长期记忆，跨会话、跨员工保留下来。员工换了，接手的同事打开侧边栏，客户聊过什么一目了然。
命中 SOP 节点时，话术进入"编排级强遵循"：锁死关键信息点（价格、优惠金额、承诺、活动数字），只放开表达方式。我们不做自由发挥，而是在规范内创作。
深夜不催单、客户沉默超过一天时先垫一句轻关怀，再进入这一步的正题。24 小时分成 8 个时段，叠加客户自己的活跃习惯，只调节节奏和语气——不改变这一步该完成什么。
"您上次说想要的那款"——如果客户从没说过，这句话就不会出现。反编造是四层防御：事实插槽只填真实数据、无数据走软表达、禁止虚构、生成后校验。
侧边栏生成过程是可见的——5 个阶段逐个亮起，员工知道系统在读什么、查到什么、为什么这么写。生成的不是一坨文字，是多条分工明确的消息，每条带用途标签。员工可以逐条选用、编辑或重新生成。
SOP 定下来容易，难的是知道客户到底做到哪一步了。我们的每一步都有 9 种完成信号判定，靠真实业务动作闭环，不靠员工点一下"完成"。
发过消息、客户回复了、领了券、核销了、下了单、签收了、复购了、给了品鉴反馈、该步不设判定（跳过）——每一种都有独立的判定逻辑，而不是一个"已完成"开关。
某一步真完成了，下一步的到期时间立刻提前到今天，当天就能跨多步走完。客户今天下单，你不会明天才收到"该催单了"的提醒。
反过来也成立：第 2 步没真发出去，时间到了也不会被硬推到第 4 步。我们不用"时间到了"当完成信号——那会让系统显示做完了、客户其实没收到。
某一步卡住超过阈值，话术按卡步时长分四档逐级换策略：轻提醒 → 给一个具体利益点 → 换全新切入角度 → 降低客户的回应门槛。始终围绕这一步推进，不放弃、也不跑题。
员工发了券 ≠ 客户领了券；客户存了酒 ≠ 客户下单了。我们在每个节点都区分"触达"与"成交"两类信号，避免把推销动作当成业务结果。
一个客户同时命中多套 SOP 时，系统按状态和步号选出"主 SOP"聚焦执行，其余压缩为背景参考，避免员工收到互相矛盾的任务。
每个 AI 员工有明确的职责边界、独立的考核指标和协作关系。它们像一个真实部门那样分工，而不是一个大模型套壳聊天框。
客户开口第一句，判断该由谁接、属于哪类意图，分给对应的 AI 员工处理。
侧边栏话术的主力写手：读懂客户决策风格，按销转环节推进。
按客户的消费周期预测复购窗口，把"该联系谁"推给归属员工。
算清楚该给谁、给多大面额、门槛多少，而不是群发一样的券。
朋友圈文案、素材打标、内容日历，跟着节日和活动节奏走。
退款、投诉、物流、退换——识别情绪优先级，先安抚再解决。
识别需要真人的场景，转人工并建工单，不让客户在机器人里打转。
敏感词、异常订单、价格风险，在话术和动作外发前拦一道。
回答"哪个渠道值得投""我的指标处于行业什么水平"这类经营问题。
看漏斗、看转化，找出经营短板并给出可执行的调整建议。
统筹各部门节奏：哪个部门连续不达标，谁该被干预，形成组织级管理视图。
把商品卖点、竞品对比、价格政策、常见异议沉淀成可被检索的弹药。
绿色 = AI 自动完成 金色 = 需人工介入
系统内所有状态提示都遵循这套配色，员工一眼就知道哪件事需要自己上手。
如果拿一份同步到本地的快照去回答客户，客户当场就能发现不对——所以我们每次对话都实时回源。
同样的口径还会用在物流、售后单、商品价格与库存上。原则只有一条：能查真的就绝不用猜的；查不到就说"我帮您确认一下"。
订单、退款、优惠券、会员等级与积分、物流、商品价格与库存——全部按需实时查询，不依赖本地同步快照。
回源失败或超时，系统降级为"我帮您确认一下"的软表达，绝不编造一个听起来合理的答案。
实时查询意味着每次对话都可能触发多次外部接口调用，要同时处理超时、并发限制与失败降级。实时这条路工程成本高，但我们认为值得——客户问价格时，答案必须是此刻的真实价格。
系统按真实业务信号扫描出"今天该联系的人"，生成提醒卡片推给该客户的归属员工。员工点开侧边栏按需生成话术。
按客户的消费周期预测复购窗口，进入窗口的客户推给归属员工。不是"每月群发一次"，是"这个人快用完了"。
超过一定天数没有互动的客户自动进入唤醒队列，推给客户的归属员工。
客户在对话里提到的生日、纪念日会被记录，到期前推送给员工做非销售关怀。
复用内置节日日历，在节日当天或前一天提醒员工向客户问候。
客户签收后推提醒给员工，在"刚拿到货"这个情绪最好的时点做触达。
高价值客户长期未联系时，推非销售的纯关系维护提醒——让高价值客户不会因为"没活动"而被遗忘。
所有触达提醒都只是推给员工，系统不会替你发出任何一条消息。员工看到提醒后，可以一键生成话术、自己决定发不发、发什么。
AI 生成的内容在员工看到之前就已经过了一轮审查；员工准备发出的内容，再过一轮。深度审查是按商家合规要求开启的模块。
内置敏感词库，可自定义。命中即拦，不进入后续生成。
同地址多拒收、异常大额首单、多设备下单、高频领券未用、高频退款、同商品多投诉——六类规则覆盖交易侧风险，阈值可按需配置。
语义级审查，覆盖规则表达不了的场景（诱导承诺、绝对化用语、不当承诺）。命中高危时整份话术替换为安全文案。
系统默认不会自动给客户发券。需要发券时，它产出一条"建议发券"任务，由商家或员工确认后再手动发——宁可漏发，也不错发。
每次 AI 生成、每个自动化动作、每次人工确认都有记录可查。谁在什么时候发了什么，事后可完整还原。
租户级数据隔离由中间件强制执行，跨租户查询需要超级租户权限。这是架构层约束，不是界面上的开关。
我们用你的行业场景做一次真实演示，不讲 PPT。