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DeepSeek 已於 2026 年 4 月發布 DeepSeek-V4 預覽版，正式推出 deepseek-v4-flash 與 deepseek-v4-pro 兩個新模型。微語目前版本已經支援這兩個最新模型，企業可以直接在微語管理後台完成切換與配置，無需改動集成方式。

最近讀到一篇很值得做企業客服產品的人認真看的論文：SkillForge: Forging Domain-Specific, Self-Evolving Agent Skills in Cloud Technical Support。它討論的不是泛泛的「大模型更強了」，而是一個更落地的問題：當 Agent 真正進入企業技術支援、客服、工單、診斷這些高要求場景後，如何持續把「技能」做對、做穩、做深。

這篇論文給出的答案很直接：不要只盯著模型本身，而要把 Agent Skill 當成一個可版本化、可診斷、可優化的資產，圍繞它建立「建立 - 執行 - 評估 - 診斷 - 優化」的閉環。

對微語來說，這個方向非常有價值。因為微語本身已經具備多模型接入、知識庫檢索、機器人路由、工作流配置、人工接管這些基礎能力，下一步真正拉開差距的，不會只是「接了多少模型」，而是誰能先把客服機器人做成一個會自我沉澱、會利用失敗持續進化的系統。

在數位化浪潮下，客戶服務正從「被動回應」的成本中心，轉向「主動創造」的價值樞紐。微語客服系統深度融合人工智慧（AI）與大數據技術，系統性解決了傳統客服「排隊久、應答機械、體驗割裂」的痛點，透過全渠道數據整合、智慧意圖識別、個性化服務匹配，構建起「預判—回應—優化」的閉環體系。

微语系统支持多模态能力，可以理解和处理用户上传的图片、视频和音频内容，并结合知识库给出精准回答。本文档将介绍微语系统的多模态功能及其应用场景。

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在本篇博客中，我们将介绍如何将微语客服系统对接通义千问Qwen3大模型，使您的客服系统拥有强大的AI能力。通过这个集成，您可以为用户提供更智能、更高效的自动化客服体验。

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