大家好，我是正在实战各种 AI 项目的程序员晚枫。
你有没有这种感觉：机器人能回答问题了，但总觉得"差点意思"？
用户问一句，它答一句，像在跟一台自动售货机说话——冷冰冰的，没有连续性，问完就走。
这就是多轮对话和个性化没做好。
这一讲，我教你让机器人能真正"聊天"，记住上下文，给个性化回复。
🎯 先说说什么是"智能"机器人
对比一下
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| ❌ 普通机器人（单轮对话）：
用户：你们课程多少钱？
机器人：299元。
用户：那能用 Mac 吗？
机器人：Mac是什么？（一脸问号）
用户：那课程呢？
机器人：您想问什么？（彻底懵了）
✅ 智能机器人（多轮对话 + 上下文）：
用户：你们课程多少钱？
机器人：我们课程299元~
用户：那能用 Mac 吗？
机器人：可以的！我们软件支持 Windows/Mac/Linux 全平台 😊
用户：那课程呢？
机器人：哦您问的还是课程！课程299元，包含全套学习内容~
有问题加微信：aiwf365
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区别在哪里？
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| 普通机器人：每句话独立理解，不记得之前说了什么
智能机器人：记住上下文，理解代词/省略，推理用户意图
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💬 多轮对话设计
什么是多轮对话？
多轮对话 = 机器人能在一个话题里和用户多轮交流
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| 单轮：用户问一句 → 机器人答一句 → 结束
多轮：用户问 → 机器人答/追问 → 用户补充 → 机器人继续 → 直到解决问题
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多轮对话的典型场景
场景1：需求挖掘（销售必备）
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| 用户：我想买一个课
机器人：好的，请问您是什么基础呢？
① 零基础，想入门
② 有基础，想进阶
③ 想系统学习某个方向
用户：零基础
机器人：零基础的话，推荐 Python 基础入门课~
请问您学习是为了什么呢？
① 工作需要（办公自动化）
② 转行就业
③ 纯属兴趣
用户：工作需要
机器人：工作需要的话，这个课非常适合您！
主要教 Python 自动化办公，可以：
📊 自动处理 Excel
📄 自动生成 Word 文档
📧 自动发送邮件
💰 课程299元，现在报名还送配套素材~
用户：那怎么报名？
机器人：报名很简单：
① 加微信 aiwf365
② 说明来意
③ 付款后开通学习权限
要现在报名吗？😊
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场景2：预约登记（任务型）
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| 用户：我想预约明天的咨询
机器人：好的，请问您贵姓？
用户：王
机器人：王先生，请问您的联系电话是？
用户：138xxxx1234
机器人：好的，已记录。请问您方便几点？
用户：下午3点
机器人：确认一下您的预约信息：
📅 日期：明天（X月X日）
⏰ 时间：下午3点
👤 姓名：王先生
📞 电话：138xxxx1234
确认无误的话，我会发送短信提醒您~
用户：没问题
机器人：✅ 预约成功！已发送短信确认。
明天 15:00 不见不散~有变化随时联系我！
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场景3：问题诊断（客服必备）
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| 用户：我的软件打不开了
机器人：别急，我来帮您排查~请问是什么情况？
① 完全打不开
② 打开后闪退
③ 打开后卡住了
用户：打不开
机器人：请问启动时有什么提示吗？
① 报错弹窗
② 白屏/黑屏
③ 完全没反应
用户：白屏
机器人：明白了，这个我们排查过很多次~
可能是显卡驱动的问题。请试试：
1. 更新显卡驱动
2. 重启软件
3. 还是不行的话，加微信 aiwf365 我帮你远程看看
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在扣子中配置多轮对话
第一步：开启上下文记忆
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| 扣子后台 → 设置 → 多轮对话
→ 开启「上下文记忆」
→ 设置记忆轮数：建议 3-5 轮
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第二步：设计多轮工作流
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| 工作流设计示例（预约场景）：
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│ 开始 │
└──────┬──────┘
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│ 询问姓名 │
└──────┬──────┘
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│ 记录姓名 │ ───→ 存入变量 user_name
└──────┬──────┘
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│ 询问时间 │
└──────┬──────┘
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│ 记录时间 │ ───→ 存入变量 appointment_time
└──────┬──────┘
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│ 确认信息 │
│ 发送短信 │
└──────┬──────┘
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│ 结束 │
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第三步：用变量记住信息
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| 在对话中，使用变量来记住用户信息：
问题：请问您贵姓？
↓ 用户回答：「王」
机器人：[把"王"存入变量 user_name]
↓ 下一次对话
机器人：好的，王先生，请问您想预约什么时间？
↓ 变量被调用，回复自动带上"王先生"
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用 AI 设计多轮对话（提示词模板）
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| 你是一名专业的对话设计师。
我要做一个 [机器人类型]，需要多轮对话。
场景：[描述场景]
需要收集的信息：
1. [信息1]
2. [信息2]
3. [信息3]
请帮我设计多轮对话流程：
1. 对话步骤（从开始到结束）
2. 每一步机器人的提问
3. 每一步用户可能的回答
4. 条件分支（如果用户回答不同怎么办）
5. 确认和结束流程
输出格式：流程图 + 对话示例
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🧠 上下文理解
什么是上下文理解？
让机器人能理解"上下文"，而不是每句话独立理解。
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| ❌ 没有上下文理解：
用户：北京天气怎么样？
机器人：北京今天晴，25度。
用户：上海呢？
机器人：上海是哪个？（懵了）
✅ 有上下文理解：
用户：北京天气怎么样？
机器人：北京今天晴，25度。
用户：上海呢？
机器人：上海今天多云，28度~
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上下文理解的核心场景
场景1：代词理解
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| 用户：你们的价格是多少？
机器人：299元。
用户：那质量呢？（"那"=价格）
机器人：我们课程质量非常好，课程好评率 98%！
用户：和 XX 机构比呢？（"比"=比较）
机器人：我们和其他机构的主要区别是...
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场景2：省略理解
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| 用户：课程多少钱？
机器人：299元。
用户：有优惠吗？（省略了"课程"）
机器人：有的！现在报名送配套素材~
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场景3：连续追问
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| 用户：课程包含什么内容？
机器人：包含视频课程、配套源码、学习答疑群~
用户：答疑是多久？
机器人：有效期是1年，1年内都可以提问~
用户：那能分期吗？（连续追问）
机器人：可以的！支持花呗/信用卡分期~
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在扣子中配置上下文
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| 步骤：
1. 设置 → 多轮对话 → 开启「上下文记忆」
2. 设置记忆轮数（建议 3-5 轮）
💡 注意：
- 轮数越多，消耗越大
- 轮数太少，上下文中断
- 3-5 轮是平衡点
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上下文提示词（让大模型更好地理解）
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| 在机器人人设设定中补充：
【上下文理解要求】
1. 记住对话历史，不要重复询问已获取的信息
2. 理解"那""这个""它"等代词指代的内容
3. 理解用户的省略表达（如"有优惠吗"省略了"课程"）
4. 如果上下文不够，需要追问确认
5. 在回复中适当引用之前的信息
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🎭 个性化回复
为什么要个性化？
因为用户喜欢被"特殊对待"的感觉。
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| ❌ 没有个性化：
用户：课程多少钱？
机器人：299元。
用户：我是老学员，能便宜吗？
机器人：不好意思，我们没有老学员优惠。
✅ 有个性化：
用户：课程多少钱？
机器人：299元。
用户：我是老学员，能便宜吗？
机器人：哇，老学员！感谢支持 😊
我们为老学员准备了专属福利：
🎁 续课 8 折优惠
🎁 新课优先体验资格
🎁 老带新返现 50 元
要了解下新课吗？
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个性化的三个维度
维度1：称呼个性化
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| 收集用户姓名后，后续称呼用户：
❌ 不称呼：
"我们课程299元。"
✅ 称呼：
"王先生，我们课程299元~"（友好）
"小王同学，299元哦~"（亲切）
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维度2：身份个性化
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| 根据用户身份，给不同回复：
❌ 所有用户一样回复：
"课程299元。"
✅ 不同用户不同回复：
用户是新客户 → "我们的课程299元，有什么可以帮您？"
用户是老客户 → "欢迎回来！之前您学的是基础课，要继续深入学习吗？"
用户是会员 → "会员专属价格：239元~ 还剩 3 节课没看完，加油哦！💪"
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维度3：历史行为个性化
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| 根据用户历史行为推荐：
用户A：之前问过Python基础课程
→ 再次咨询时 → 推荐进阶课程
用户B：之前购买过
→ 再次咨询时 → 展示续课优惠
用户C：之前咨询过没买
→ 再次咨询时 → 询问顾虑，给优惠
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在扣子中实现个性化
方法1：用变量记住用户信息
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| 工作流中收集信息 → 存入变量
→ 用户姓名
→ 用户需求
→ 用户身份
→ 历史记录
后续回复中调用变量：
"好的，{user_name}，根据您的需求{user_need}..."
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方法2：用知识库区分用户
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| 知识库中配置：
问：老学员有什么优惠？
答：感谢支持！老学员专属福利：
- 续课 8 折
- 新课优先
- 老带新返现
（需要先确认是老学员身份）
问：新学员有什么优惠？
答：新人专属福利：
- 配套素材赠送
- 学习群答疑
- 7天无理由退款
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方法3：设置用户标签
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| 用户标签系统：
- 新用户：首次咨询
- 老用户：购买过的
- 会员用户：付费会员
- 高价值用户：多次购买
根据标签，在人设中设定不同回复逻辑。
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个性化提示词模板
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| 你是一名专业的对话设计师。
我要实现个性化回复。需要：
1. 收集用户信息（姓名、需求、身份）
2. 记住用户历史行为
3. 根据不同情况给不同回复
请帮我设计：
1. 信息收集流程
2. 变量定义
3. 个性化回复模板（3-5个场景）
4. 在扣子中的实现方式
输出格式：结构化文档
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🚀 高级技巧
技巧1：情绪识别
让机器人能感知用户情绪，调整回复方式。
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| ❌ 不识别情绪：
用户：太贵了！（生气）
机器人：299元，价格合理。
✅ 识别情绪：
用户：太贵了！（生气）
机器人：理解理解，299确实不算便宜 😊
不过您买到的不只是视频，还有：
📚 配套源码
👥 一年答疑
🎁 持续更新
如果预算有限，我们也有分期付款~
要不我帮您申请一个学员优惠？
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情绪识别配置：
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| 人设设定中补充：
【情绪识别】
- 如果用户情绪激动（用了"！"或表达不满），语气要更温和
- 如果用户多次表达不满，快速引导转人工
- 如果用户表示感谢，主动推荐下一步
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技巧2：主动营销
在合适的时机主动推荐，不生硬。
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| ❌ 生硬推荐：
用户：课程多少钱？
机器人：299元。另外我们还有进阶课699元，要不要一起买？
✅ 主动推荐（自然）：
用户：课程多少钱？
机器人：299元~ 是我们的入门课程。
用户：不错
机器人：谢谢认可！💪 这个课特别适合打基础~
学完之后推荐继续学「自动化办公实战」，把技能用起来~
现在两课联报只要 899，省 99 元~ 要了解一下吗？
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技巧3：流失挽回
用户要走的时候，主动挽留。
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| 用户：好的，我先看看
机器人：好的，理解~
如果有任何问题，随时加我：aiwf365
我们的课程 7 天无理由退款保障，不用担心风险 😊
下次想学的时候，记得来找我就好~
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⚠️ 多轮对话避坑
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| ❌ 坑1：轮次太多，用户不耐烦
→ 3-5 轮就差不多了
→ 不要问太多问题
❌ 坑2：上下文记忆混淆
→ 如果机器人记错信息，要及时修正
→ 可以让用户确认关键信息
❌ 坑3：个性化变成骚扰
→ 不要太频繁推荐
→ 给用户选择权
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🛠️ 本讲作业
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| ✅ 作业1：设计一个多轮对话场景
→ 选择一个场景（预约/登记/诊断）
→ 画出对话流程
→ 在扣子中配置
✅ 作业2：开启上下文记忆
→ 扣子设置中开启
→ 测试代词理解、省略理解
→ 记录效果
✅ 作业3：设计个性化回复
→ 确定要收集的用户信息
→ 设计个性化回复模板
→ 配置到扣子
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下一步
👉 第八讲：连接外部服务
下一讲我们会聊：
- 🔌 什么是插件
- 📡 如何调用 API
- 🛒 连接订单系统、支付系统
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