维度一：记忆
它记不记得这个人三天前说过什么、上次聊到哪、承诺过什么。没有记忆的工具，每次对话都从零开始，你会花大量时间重复交代背景。这一条是能不能长期用的分水岭。
维度二：一致性
同时聊十个人，语气、口径、价格说法会不会打架。做私域和客服的人，最怕的是 AI 对 A 客户说了一个价，对 B 客户说了另一个。一致性比聪明重要得多。
维度三：平台适配
| 平台 | 写法要求 | 常见错误 |
|---|---|---|
| 微信 | 短句、少表情、口语 | 写成邮件体、一段太长 |
| 直接、明确、可加 emoji | 过于含蓄、绕 | |
| Telegram | 可长可短、链接多 | 过度客气 |
| 小红书私信 | 轻松、有梗、别太销售 | 直接报价 |
| 婚恋平台 | 克制、真诚、不油腻 | 一上来就夸 |
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维度四：能不能人工接管
真正的业务里，总有一部分话不能让机器说：报价细节、投诉、情绪激动。工具必须支持你在任意一句话上接手，而不是只能全自动或者全手动。
维度五：留痕
每轮说了什么能不能回看。出了问题能查、能改，才谈得上优化。没有留痕的工具，你永远不知道哪句话把客户聊走了。
三个常见误判
- 只看「会不会说话」：说得漂亮但记不住上下文，用三天就废。
- 只看价格：便宜的工具让你每天多花两小时返工，成本高得多。
- 迷信「全自动」：全自动在低风险场景能用，高客单场景几乎一定出事。
常见问题
Q1通用大模型和这类专用工具差在哪？
通用模型每次都要你重新交代背景，且不同会话之间不共享。专用工具的价值在于记忆、口径统一和平台适配，这三样恰好都是客服和私域最需要的。
Q2要不要一开始就上全自动？
不建议。先用「生成 + 人工确认」跑两三百轮，你会知道它在哪掉链子，之后再谈自动化。
Q3怎么判断一个工具是不是真的能用？
用你自己的真实对话测，不要用演示案例。真实对话里有错别字、有跳跃、有情绪，这些才是考验。