今年年初，Agent 的爆发让公司管理层看到了“智能体替代部分客服岗位”的可能性，于是很快给我们下达了客服 Agent 的建设目标，覆盖 App 在线客服和电话线路客服两大场景。
问题在于，我们团队并没有专门的 AI Agent 工程师，成员基本都是 Java 和前端开发。面对全新的技术栈，大家只能一边学习，一边借助 Codex 等 AI 编程工具完成系统设计、架构搭建和业务开发。
经过几个月的赶工，第一版终于上线了。
然而，真正的问题也从这一刻开始暴露。
上线后的实际效果远低于预期。系统频繁出现各种异常，但团队却很难定位真正的原因。大量核心代码都是 AI 自动生成的，代码结构复杂、抽象层级混乱，很多逻辑连开发人员自己都难以理解，更不用说进行维护和排查。
于是形成了一个恶性循环：代码看不懂，只能继续让 AI 帮忙修改； AI 修复了一个 Bug ，却往往又引入新的问题。今天修好了 A ，明天 B 又坏了，整个系统逐渐进入一种“越修越乱”的状态。
随着业务量增加，问题开始集中爆发。
电话线路一旦并发稍高，系统就会出现性能瓶颈甚至直接崩溃；在线客服和语音客服在对话过程中经常出现长时间沉默、响应超时、上下文丢失等问题，导致用户无法获得正常服务。
最终的结果并不是提升客服效率，而是让原本稳定运行的人工客服体系也受到影响。客服人员不得不频繁接管异常会话、处理系统故障、安抚用户投诉，整体工作效率反而比上线 Agent 之前更低
问问各位大神 这种情况怎么破局 ？
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