Voiceflow 使用教學：用 Playbook 和 Workflow 做一個會查訂單的客服 AI 代理

一家做寢具電商的朋友，去年用現成的 ChatGPT 外掛做了網站客服，常見問題答得不錯，但客人一問「我的訂單到哪了」，機器人只會叫對方去寄信。說穿了，他要的不是會聊天的 AI，而是能照公司規則做事、必要時去查系統的代理。查不到資料時，還要知道該把對話轉給真人，而不是自己編一個答案。

Voiceflow 就是做這件事的平台。這篇依官方文件（voiceflow.com/docs）整理一次從建立到上線的流程。我沒有用真實電商後台串過，步驟與功能名稱以官方文件為準。

Voiceflow 是什麼

Voiceflow 是讓客服團隊打造、部署並持續調整 AI 代理的平台。官網列出的客戶有 StubHub、Turo、Allstate、JPMorgan Chase、Cisco、Vodafone 等，宣稱全球超過 4,800 家客戶、20 萬名使用者，具備 SOC 2 Type II、ISO 27001、GDPR、HIPAA 等合規。

模型不綁單一家，可選 GPT、Claude、Gemini、Llama 與 Grok。同一個代理可以同時部署在網站、App、WhatsApp、SMS 和電話上，對話邏輯共用。

它能做什麼

Global prompt 與 Instructions： 前者是每一輪對話都生效的角色設定，後者決定代理怎麼分派請求、用哪些工具。

Playbooks： 目標導向的 AI，例如處理退貨、篩選潛在客戶，由 AI 依情境決定怎麼走到目標，過程中可以呼叫工具。

Workflows： 照你設計的順序一步一步執行，適合身分驗證、退款申請這類不能出錯的流程，中間也能嵌入 AI 判斷。步驟分成 Agentic、Scripted（訊息、按鈕、卡片、Listen）、Tools（整合、API、MCP、函式）、Logic（Set、Condition、Code、Handoff 等）四類。

Knowledge Base： 匯入網頁、Sitemap、PDF/TXT/DOCX、CSV/XLSX 表格、純文字，以及 Zendesk 文章和 Shopify 商品資料。

上線後： 有 Transcripts 對話紀錄、PII redaction 自動遮蔽個資、用 LLM 自動評分對話的 Evaluations，以及轉接真人客服的 Live agent handoff。

怎麼用：做出第一個客服代理

步驟一：建立專案

在 Dashboard 選 Projects，按 New project，輸入名稱，其他保留預設，按 Start from scratch，就會進到 Global agent 的設定畫面。

步驟二：生成角色設定

在 Global agent 區塊按 generate，描述代理的用途、目標與個性，系統會產生一份 system prompt。台灣用的話，建議在描述裡直接寫明「一律以繁體中文、台灣用語回覆」，語氣要求也寫進去，例如稱呼客人「您」、不使用表情符號。

步驟三：加入知識庫

點左側的 Knowledge Base 圖示。退換貨政策這類文件直接上傳，單檔上限 10 MB，只會匯入文字；官網的 FAQ 頁可以貼網址，或整份 Sitemap 一起抓。網頁與整合來源可設定 Never、Daily、Weekly、Monthly 自動同步，政策常改的頁面建議設 Weekly。

步驟四：加一個 Playbook 處理退貨

在 Agent 分頁按「+」新增 Playbook。名稱要清楚，Trigger 要同時寫「做什麼」和「什麼時候該進來」，例如「客人表示要退貨或換貨時，協助確認訂單與退貨原因」。Instructions 用條列寫清楚步驟，再掛上需要的工具。

步驟五：測試

按 Run 或 Shift+R 直接對話。正式上線前，可以用 Tests 功能把常見對話寫成測試案例，每次改完都跑一輪，確認沒有改壞。

步驟六：發布並嵌入網站

回到 Agent 分頁按右上角 Publish。接著到側欄的 Widget 分頁複製程式碼貼到網站，預設連到 Main（正式）環境。顏色、圖示、啟動按鈕樣式、隱私權政策連結都能在這裡改，呈現方式有浮動視窗、popover 和直接嵌入頁面三種。

進階技巧

技巧一：分清楚 Playbook 和 Workflow。 我的判斷方式是：步驟順序錯了會不會出事？身分驗證、改地址、退款金額計算，用 Workflow；客人描述問題、推薦商品，用 Playbook。

技巧二：工具名稱寫白話。 官方建議工具要取「Lookup Order」這種直白的名字，不要叫「Order tool」，代理才知道何時該用。

技巧三：用 Entry conditions 擋流程。 Workflow 可以設進入條件與 Required variables，例如還沒拿到訂單編號就不准進退款流程，比在提示詞裡拜託 AI 可靠得多。

技巧四：開個資遮蔽。 台灣客服對話常出現手機、地址、身分證字號，PII redaction 建議一開始就打開。這些對話紀錄之後會拿來分析與評分，越早遮蔽，日後在個資法上的麻煩越少。

注意事項

計費看 credits： 帳單是月費加附加項目（編輯席次、電話號碼）再加用量，AI 回覆、電話通話都會扣 credits，各模型的扣點在官方的 credits pricing table。Free 方案的 credits 是一次性的，不會每月補，官方明說不適合正式上線。官網沒有公開列出各方案金額，要在後台 Plans and Billing 查看，以官網為準；用量大的話記得開 auto top-ups，以免月中被停。

電話在台灣要另外想辦法： Voiceflow 自己的號碼只提供美國與加拿大，台灣門號要透過 Twilio、Vonage 或 Telnyx 串接。官方文件也沒有明列語音辨識支援的語言，要做中文電話客服，務必先實測。

知識庫的加工會扣點： 智慧切塊、FAQ 優化等用 LLM 處理的選項，每次同步都會消耗 credits，大量文件建議先挑重點頁。

移除浮水印要 Business： 網站對話框的 Voiceflow 品牌標示，Business 方案才能拿掉。

TheAI學院 評語

Voiceflow 不是最容易上手的客服機器人工具，但它把 AI 自由發揮和固定流程拆開，這正是企業客服最需要的控制感。搭配測試、對話評分與真人轉接，比較像一個能長期維運的系統。

評語：有專人負責、要串訂單或 CRM 系統的電商與客服團隊，Voiceflow 很值得花時間學；只想在官網放個問答機器人的小店，Chatbase 這類工具會省事很多。

想多比較幾家，可以看AI 客服聊天機器人平台比較，或參考開源路線的 Botpress。

資料來源

• Voiceflow 官方網站
• Voiceflow 文件：Chat agent quick start
• Voiceflow 文件：Playbooks
• Voiceflow 文件：Workflows
• Voiceflow 文件：Knowledge base 資料來源
• Voiceflow 文件：嵌入對話框
• Voiceflow 文件：連接電話號碼
• Voiceflow 文件：Billing overview

本文依 2026 年 10 月官方文件整理，功能、方案與介面可能調整，請以官網為準。