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背景
我们正在给医美做销售洞察智能体系统。
系统设计
# 销售洞察智能体（教育、医美）系统核心设计文档 V1.0
## 1. 系统综述 (System Overview)
### 1.1 产品愿景
本系统旨在构建一个 **“数据驱动的销售洞察工厂”**。通过对非结构化业务数据（微信聊天、面诊录音）的深度清洗与心理学分析（基于ORBIT/PRISM模型），为医美/教育机构提供**SOP优化**、**面诊质量质检**及**高转化率话术生成**服务。
### 1.2 核心价值主张
* **看见看不见的**：通过心理画像，挖掘客户未言明的顾虑与动机。
* **沉淀带不走的**：将金牌咨询师的经验转化为机构的数字化资产（知识库）。
* **赋能跟不上的**：让普通咨询师通过AI辅助，具备资深专家的接待与催单能力。
### 1.3 系统架构隐喻： “一底座，三引擎”
* **一底座 (The Base)**：**客户全生命周期数据中心**。这是配套的信息化功能，用于存储客户档案、交互记录（文本/语音）和知识库。
* **三引擎 (The Engines)**：
* **清洗引擎 (Agent A1/A2)**：负责将杂乱数据结构化。
* **洞察引擎 (Agent B)**：负责心理分析与画像构建。
* **策略引擎 (Agent C)**：负责输出行动指南与话术。
---
## 2. 核心业务场景 (Core Business Scenarios)
本系统不介入实时的“正在进行时”对话，而是专注于 **“事前预判”** 、 **“事后复盘”** 与 **“周期性优化”** 。以下定义三个核心业务闭环：
### 场景一：邀约话术优化与知识库构建 (Invitation Optimization Loop)
* **目标**：利用历史存量数据，提炼金牌邀约话术，解决“新客开口死”的问题。
* **时机**：周期性执行（如每月一次）或系统初始化阶段。
| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1. 数据归集** | **信息化功能** | 批量导入/上传销售微信聊天记录（txt/csv格式）。 | 原始聊天记录 | 待处理数据池 |
| **2. 数据清洗** | **Agent A1** | **聊天记录清洗智能体** 运行。剔除寒暄，识别客户关键提问与机构回答。 | 待处理数据池 | 1. 结构化线索<br>2. 原始问答对 (Raw QA Pairs) |
| **3. 知识提炼** | **人工服务** | 专家顾问（我们）审视原始问答对，筛选高转化话术，剔除违规承诺。 | 原始问答对 | **金牌邀约话术库 (SOP)** |
| **4. 知识应用** | **信息化功能** | 将SOP录入“话术检索工具”。咨询师可关键词检索。 | 金牌话术库 | 咨询师获得实时指导 |
### 场景二：面诊前线索分析与预判 (Pre-Consultation Insight)
* **目标**：在面诊前，让医生/咨询主管秒懂客户，制定针对性接待策略。
* **时机**：客户到店前 / 前台接待间隙。
| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1. 记录上传** | **信息化功能** | 销售将该客户前期的微信聊天记录上传至该客户档案下。 | 单个客户聊天记录 | 客户关联数据 |
| **2. 线索挖掘** | **Agent A1** | **聊天记录清洗智能体** 运行。提取显性诉求、预算信号、已暴露的顾虑。 | 客户关联数据 | **《面诊接待小贴士》** |
| **3. 策略制定** | **医生/主管** | 查看小贴士。例如：“客户在意留疤，且对竞品A有恶感”，准备相应案例。 | 接待小贴士 | 针对性的面诊方案 |
### 场景三：面诊复盘与催单转化 (Post-Consultation Conversion)
* **目标**：针对未当场成交的客户，进行深度心理诊断，生成精准催单话术；同时监控面诊合规性。
* **时机**：面诊结束后的当天复盘时段。
| 步骤 | 角色 | 动作 (Action) | 输入数据 | 输出结果 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **1. 录音上传** | **信息化功能** | 上传面诊录音文件，系统自动转写为文本。 | 录音文件 | 面诊实录文本 |
| **2. 质量复盘** | **Agent A2** | **面诊复盘智能体** 运行。进行全维度信息提取与质检（含合规/病史检查）。 | 面诊实录文本 | **《面诊复盘分析报告》** |
| **3. 深度洞察** | **Agent B** | **深度画像智能体** 运行。结合A1的微信线索和A2的现场实录，进行ORBIT/PRISM分析。 | 微信线索 + 复盘报告 | **《3C客户心理全景图》** |
| **4. 话术生成** | **Agent C** | **话术生成智能体** 运行。基于心理全景图中的“阻碍点”，匹配知识库生成话术。 | 心理全景图 + 催单库 | **《催单行动指南 & 话术》** |
| **5. 执行与反馈** | **咨询师** | 参考指南进行回访，并在系统中记录回访结果（成功/失败原因）。 | 催单话术 | 闭环反馈数据 |
## 3. 智能体详细规格 (Agent Specifications)
本章节定义智能体的具体“输入-处理-输出”逻辑。所有智能体均基于LLM构建，需通过Prompt Engineering和RAG（检索增强生成）技术实现。
### 3.1 Agent A1: 聊天记录清洗智能体 (Chat Log Cleaner)
* **定位**：非结构化文本清洗与线索提取器。
* **核心能力**：去噪、语义归类、QA提取。
* **Input (输入)**：
* `raw_chat_text`: 导出的微信聊天记录文本（包含时间戳、发送人、内容）。
* `config_tags`: 预设的业务标签集（如：[价格抗拒], [竞品对比], [距离抗拒]）。
* **Processing (处理逻辑)**：
1. **角色分离**：区分“咨询师”与“客户”。
2. **垃圾过滤**：移除表情包、纯寒暄（“你好”、“在吗”）、无效语音提示。
3. **线索抽取**：识别客户提及的症状（Symptoms）、诉求（Demands）、预算（Budget）。
4. **问答对挖掘**：提取“客户提问”与紧随其后的“咨询师回答”，并尝试打上业务标签。
* **Output (输出)**：
* `client_clues`: { "symptoms": [], "demands": [], "budget_range": "", "concerns": [] }
* `qa_pairs`: [ { "question": "...", "answer": "...", "tag": "..." }, ... ]
* `summary_note`: 一段简短的《面诊接待小贴士》（用于场景二）。
### 3.2 Agent A2: 面诊复盘智能体 (Consultation Reviewer)
* **定位**：合规质检与全量信息结构化。
* **核心能力**：长文本理解、规则检查、多维度摘要。
* **Input (输入)**：
* `transcript_text`: 面诊录音转写后的全量文本。
* `checklist_rules`: 质检规则集（如：必须询问过敏史、禁止承诺100%效果）。
* **Processing (处理逻辑)**：
1. **分段摘要**：按面诊流程（寒暄-问诊-方案-报价）对文本进行分段总结。
2. **合规扫描**：检索文本中是否存在违规话术或遗漏的关键询问（如病史）。
3. **事实结构化**：提取确定的医疗事实（诊断结果、建议方案、排斥方案）。
* **Output (输出)**：
* `review_report`: 《医美面诊复盘分析报告》（包含8大模块：主诉、病史、评估、方案、风险、费用、心理反应、建议）。
### 3.3 Agent B: 深度画像智能体 (The Deep Profiler)
* **定位**：跨源推理与心理建模引擎。
* **核心能力**：ORBIT/PRISM模型推理、矛盾检测。
* **Input (输入)**：
* `wechat_clues` (from A1): 微信聊天线索。
* `consultation_facts` (from A2): 面诊事实报告。
* **Processing (处理逻辑)**：
1. **一致性校验**：对比 `wechat_clues` 与 `consultation_facts`，识别客户的前后不一致点（撒谎/掩饰）。
2. **ORBIT分析**：评估决策权力（Power）、人际关系（Relationship）、动机（Motivation）。
3. **PRISM分析**：评估深层恐惧（Meme）、认知逻辑（Reasoning）。
* **Output (输出)**：
* `3c_profile`: 《3C客户心理全景图》结构化数据。
* `decision_maker`: 谁买单？（本人/配偶/父母）
* `core_fear`: 真正怕什么？（怕痛/怕贵/怕没效果/怕被发现）
* `trust_gap`: 信任缺口在哪里？
### 3.4 Agent C: 话术生成智能体 (Script Writer)
* **定位**：策略落地与内容生成器。
* **核心能力**：知识库检索、风格化写作。
* **Input (输入)**：
* `3c_profile` (from B): 客户心理画像。
* `knowledge_base`: 催单话术库、成功案例库。
* **Processing (处理逻辑)**：
1. **策略匹配**：根据 `core_fear` 检索对应的解决策略（Strategy）。
2. **素材组装**：调用相关的案例描述或话术片段。
3. **话术生成**：生成微信跟进文案（文本）和电话沟通要点（Bullet Points）。
* **Output (输出)**：
* `action_guide`: 《催单行动指南》。含：回访时机建议、话术原文、需发送的物料清单。
---
## 4. 配套信息化功能需求 (Supporting Information System)
为了让上述智能体运转，我们需要构建一个轻量级的 CRM (Customer Relationship Management) 和 KB (Knowledge Base) 系统。
### 4.1 客户档案管理 (Client Profile Management)
* **功能描述**：系统的核心数据实体。
* **关键字段**：
* 基础信息：编号、性别、年龄。
* **智能体关联数据**：
* `chat_logs`: 关联的聊天记录文件列表。
* `transcripts`: 关联的面诊录音转写文件列表。
* `agent_outputs`: 存储 A1/A2/B/C 生成的各类报告（JSON/Markdown格式）。
* **操作**：新建客户、编辑客户、上传文件（支持拖拽上传微信导出文件/录音文件）。
### 4.2 数据上传与解析中心 (Data Ingestion Center)
* **功能描述**：作为 Agent 的触发入口。
* **交互流程**：
1. 用户进入“客户详情页”。
2. 点击“上传微信记录” -> 触发 Agent A1 -> 生成并展示“接待小贴士”。
3. 点击“上传面诊录音” -> 触发转写服务(ASR) -> 触发 Agent A2 -> 触发 Agent B -> 触发 Agent C -> 生成并展示“复盘报告”与“催单指南”。
### 4.3 知识库管理后台 (Knowledge Base Admin)
* **功能描述**：用于管理 Agent C 调用的素材，以及存储 Agent A1 挖掘出的 QA。
* **模块划分**：
* **邀约话术库**：存储经过人工清洗的QA对。字段：[问题关键词] [标准回答] [适用场景] [标签]。
* **催单策略库**：存储针对不同心理画像的策略。例如：针对“怕痛”的客户，关联“无痛技术解析文案”。
* **案例库**：存储脱敏后的成功案例（图片链接/文字描述），打上 [症状] [年龄段] 标签。
### 4.4 权限与账号体系 (RBAC) - *[精简版]*
* 不需要复杂的权限，但需区分角色：
* **管理员/店长**：可查看所有数据，可管理知识库（审核话术）。
* **咨询师/医生**：仅可上传数据，查看自己负责客户的报告与指南。
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## 5. 开发优先级建议 (Development Roadmap)
基于 **“不确定性优先 (Hybrid Engineering)”** 原则，建议开发顺序如下：
1. **Phase 1: 最小闭环验证 (The MVP)**
* **信息化**：仅开发“客户档案” + “文件上传接口”。
* **智能体**：优先开发 **Agent A2 (复盘)** 和 **Agent B (画像)**。
* **目标**：跑通“录音 -> 复盘报告 -> 心理画像”的价值链。这是最核心的“去魅”环节。
2. **Phase 2: 知识库与前置场景 (The Expansion)**
* **智能体**：开发 **Agent A1 (清洗)**。
* **信息化**：开发“知识库管理后台”，支持人工对A1提取的数据进行标记和入库。
* **目标**：跑通“聊天记录 -> 邀约SOP”的知识积累闭环。
3. **Phase 3: 全链路自动化 (The Automation)**
* **智能体**：开发 **Agent C (生成)**，联通知识库。
* **信息化**：优化前端展示（如H5报告页），提升咨询师体验。
* **目标**：实现“一键生成催单话术”。
面诊前聊天记录示例
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
您好，我是黄院助理高高，咱们是计划明天中午12点左右面诊小腿嘛～
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
MAN:
后天
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好的，我先帮您约上8号中午，您有什么变动随时联系我就好
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[链接]浦项中心地下停车场
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐姐这两天可以轻微揉揉小腿哈，淤青小红点过两天就消啦
MAN:
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[链接]闺蜜同行礼
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐，您是芙洛美vip，这是闺蜜同行皮肤卡 ：
光子嫩肤、基础水光、脱毛还有1000元代金券（4选2）
您可以发给您的朋友，闺蜜到时一起来体验，两位都可以享受此项目，直接0元下单保留即可
MAN:
好的，谢谢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐姐，中秋节快乐呀????????
MAN:
节日快乐
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
早呀姐，今天继续敷医用面膜注意防晒哈
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
注射部位红褪了嘛
MAN:
红退了，就是脸颊上的针眼有点青，一碰还有点疼
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
先不按压注射部位哈，近期得忌口姐，不吃辛辣刺激不喝酒
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
刚注射进去组织还没完全贴合，等消消肿就没事儿啦
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
水光术后好好补水也
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐，这两天注射部位还疼吗
MAN:
还是淤青
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
家里有马应龙吗姐
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
可以买个马应龙涂一涂，退淤青效果比较好
MAN:
没有
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
药店有卖的，马应龙痔疮膏
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
这个能加速退淤
MAN:
好的
MAN:
咱们热玛吉四代是多少钱
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐，是您想打还是朋友呀
MAN:
我
MAN:
给我的折扣
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
哈哈感觉像是您自己想打
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
做热四还不如热五，能量上包括维持时间上都要久一些
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
差不了太多其实，热五相对来说舒适度更强
MAN:
五多钱啊
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
MAN:
折扣呢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
这是线上的面部+颈部活动价
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
16800，最低给您打个9折，再申请送您一次长效的星光胶原水光
MAN:
现在伊美尔双十一有个活动，所以我看看咱们哪个价钱合适
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
他们家是啥活动呀
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
我们这个其实五代来讲价格也合适
MAN:
四代是6666
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
五代呢
MAN:
我没问
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
四代虽然价格低，就是维持时间短，也疼
MAN:
我就扫了一眼他们的活动，看有四代的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
早做肯定选5代
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
MAN:
这个做完有恢复期吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
热玛吉不是破皮项目，主要是术后加强补水，术后别用冷水或者过烫的水刺激
MAN:
会肿吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
申请送您的水光是破皮项目，第二天基本针眼不明显了
MAN:
这个价钱太贵了
MAN:
太贵了肯定就不做了，哈哈哈
MAN:
我上次打的水光是什么
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
看个人情况不同，即刻会有一点点，到没有热四那么明显
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
上次打的水光童颜水凝含有plla修复成分
MAN:
哦
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
热五对比四来讲是稍微贵一些，但是整体效果包括维持时间舒适度来讲，确实合适
MAN:
价钱呢，最低是多少
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
不好意思姐，刚刚在开会，没来得及回
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
热五您单个人最低最低折扣85折14280元，然后送您价值2680的星光胶原水光
MAN:
好的，谢谢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
然后如果您朋友也想做，我们有去年过年的闺蜜同行活动，39800/3人同行，然后赠送基础水光
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐姐，咱们今天术后20天左右啦，不疼没有不适感了叭
MAN:
没有哈
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好，摸着会硬硬的嘛
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
亲爱的 临近年底预约比较?? 有想做的项目可以提前预约时间了哦
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
出了很多圣诞活动～操作项目可以提前要我预约喽
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
您之前咨询的热玛吉 你操作了嘛
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好的 您先忙 提前跟我预约时间就可以哒
MAN:
美女，明天中午能约吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
在噢 做什么项目呢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
我给您看一下预约
MAN:
把上次的祛斑针打了，再看看打个水光
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
可以的 给您约12点时间？
MAN:
可以
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
宝子，24小时不能洗脸哈，和上次一样，今天晚上就敷医用的面膜就行，做一次有一次的效果，面部会越来越好的嘿嘿
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
嗯呢，完了我这边有年底抗衰活动，我第一时间发您
MAN:
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
宝子，有空大众给咱们留个好评呗
MAN:
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐，今天晚上可以清水洗脸了哦，明天开始要注意防晒+补水
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐，这两天面部怎么样
MAN:
挺好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
嗯嗯，注意防晒哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
圣诞节快乐??
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
HAPPY HAPPY
MAN:
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐，最近有没有时间呀
MAN:
年前可能不行，年后再说
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好嘞，那保持联系，提前祝您新年快乐
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐过年好啊2025要身体健康哦！
我们开工啦！有时间来坐坐
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫姐，咱瘦腿针打了半年多了，近期可以垫脚摸摸腿 看看需不需要补量，这样效果维持时间长哈~
MAN:
亲，我过去做个光子还有瘦腿，周三黄院在吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 大概什么时间段呢
MAN:
中午，12点
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好哒 姐 您稍等哈 我帮您看下黄院坐诊安排
MAN:
看看上次打的瘦腿还需要补哪
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
26号 12：00瘦腿 +光子 已预约 姐
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 明天见哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 术后注意事项 您大致看下 有不清楚的地方随时联系我哈
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 今天没有不舒服的地方吧
MAN:
稍微有点肿
MAN:
针眼今天比昨天明显呢’
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
术后24-72小时左右 针眼自我愈合过程中会产生黑色素，这个期间看着会明显些，您做好补水保湿和防晒，很快就能消退，肿胀的话可以适当的走走路 喝点冬瓜汤 加上局部个10-15冰敷左右呢
MAN:
昨天忘记拿冰块了
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 家里有袋奶么（酸奶或者牛奶） 可以冷藏下 当冰块使用呢
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
就今天 明天 这两天每天冰敷个10-15分钟 就行哈
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 肿消的怎么样了呀
MAN:
消了
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好哒 有任何不舒服的地方 您随时联系我哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 咱们现在可以一切正常了哈，桑拿温泉啥的尽量避免哈，健身啥的不影响哈
MAN:
好的
MAN:
搬哪去了
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[位置]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
目前2-3个月在这过渡
MAN:
哦
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
新址在好运街那边
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 咱现在在光华国际这边过渡，新院还在装修中，下月得空过来坐坐呀
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 4月底了呢，瘦腿针可以安排上了哈
MAN:
明天中午过去
MAN:
如果单位没事我就过去
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好滴呀 12：30左右呗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[位置]
MAN:
12点
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[语音]
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
MAN:
还是黄院做吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[语音]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[语音]
MAN:
那我明天不过去了
MAN:
后天中午呢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[语音
]
MAN:
好的
MAN:
中午12点过去没问题把
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
没问题呢 姐
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
[图片]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 术后注意事项您大致看下哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
今天别沾水 明天晚上可以沾水洗脸哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 您用了林清轩哪款油呀 您觉得不错
MAN:
【淘宝】假一赔十 https://e.tb.cn/h.6lrn2lcVUlpoJ3v?tk=ZrCBVeoJgyY HU591 「【百亿补贴】林清轩山茶花速修精华油滋养抗皱舒缓修护 正品」
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wxid_g5a0zw3rqf3l12:
好嘞 谢谢
MAN:
MAN:
[图片]
MAN:
亲爱的，是这个卸妆油吗
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
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wxid_g5a0zw3rqf3l12:
这个
MAN:
谢谢
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 今天没有不舒服的地方吧
MAN:
没有
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
今天晚上可以正常洗脸了哈
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
您最近一周做好补水防晒哈
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
医用面膜最近一周勤敷
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
这几天皮肤状态挺好吧
MAN:
昨天出去玩感觉打完的斑又重了
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
日晒加上热 视觉上会有些明显 您做好补水和防晒舒缓会淡化些
MAN:
好的
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
别担心哈 姐
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 斑有淡化些了么
MAN:
嗯嗯
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
姐 夏天护肤的话 精华方面可以选择氨甲环酸这类的精华用起来，对抑制黑色素的形成有一定的帮助
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫漫姐 夏季得空记得约水光项目哈
MAN:
好的，最近有时间过去
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫漫姐 最近如果有出差 陪家人出行等计划 担心晒黑晒伤 可以试试咱们院长亲测的一款防晒水光哦，院长去武汉新疆出差 皮肤一如既往的白嫩，我把活动发您 您感兴趣的话 随时找我了解哈
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[图片]
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[图片]
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#芙洛美重磅新品闪耀上新
#黄昕昕院长亲测有效
→「防晒，也可以是水光的」
一抹化水，折射微光粒子，*防晒膜=反光板*，暗沉肌秒变透亮“反光盾”
→ #遮百赫 防晒+水光+抗蓝光，*一瓶叠满buff*
→ 旅游通勤前不方便涂抹防晒？
#遮百赫 让您的皮肤早已进入*“光学隐身模式”*。
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成团即可每人赠送进口冰柔极光一次价值680￥
MAN:
亲，今天中午过去做水光，黄院在吗
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姐 黄院出差去了
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24号回京
MAN:
好吧
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咱们家有皮肤医生 如让皮肤医生帮您做项目 您能接受么
MAN:
新来的吗
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不是 挺久的
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姐 咱们不着急可以等黄院回京了也行 着急我安排皮肤科医生
MAN:
我担心做的不好
MAN:
是之前那个怀孕的吗
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姐 不是哦 是另外一位 那咱们等黄院回来吧
MAN:
好的
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漫漫姐 得空可以约水光哈
MAN:
这周黄院都在吗
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目前31号 1号 2号都在呢 姐
MAN:
好的
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今天也在哒 今天外面下雨
MAN:
今天不行，过几天再约
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好滴
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姐 3号和4号黄院出差哈
MAN:
我争取下周三过去
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姐。也还是中午12:00左右的时间不
MAN:
如果去就是这个时间
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[语音]
MAN:
明天可能不行了
MAN:
你们上班是几点
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姐 咱们10：00上班
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下班是下午6：30
MAN:
我下午两点半有个会，10点过去做水光，两点半的时候是不是看着还是会很明显啊
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不会很明显呢 姐 会议需要您发言么 需要出镜啥的不
MAN:
不需要发言
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那没啥问题哒
MAN:
好的，那我尽量10点过去
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好滴。姐
MAN:
10点黄院在吧
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在哒 姐
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[位置]
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[图片]
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姐 咱们还在这边哈
MAN:
马上到
MAN:
还有十来分钟
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不着急哈 我们也都在路上呢
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[图片]
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姐。术后注意事项您大致看下哈 尽量不要热刺激哈 最近几天辛辣刺激海鲜类的食物尽量别吃哈
MAN:
好的
MAN:
我感觉左边的明显
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姐 晚上把冰袋放冰箱冻下 接上冰敷冰敷 按压一下，肿的话也就这几天 别太担心哈，消肿后就基本对称了 水光的红退的怎么样呀
MAN:
好的
MAN:
我感觉左边的明显
MAN:
肿
MAN:
两边现在不一样高度
MAN:
还是右边更踏一些
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姐 晚上把冰袋放冰箱冻下 接上冰敷冰敷 按压一下，肿的话也就这几天 别太担心哈，消肿后就基本对称了 水光的红退的怎么样呀
MAN:
行吧，过两天再看看
MAN:
我担心是不是右边的计量还不够
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这次右侧给的量比左侧要多些呢
MAN:
是啊，但是为啥现在左边起来了
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左侧泪沟和苹果肌衔接给了一点 肿胀会明显些
MAN:
好的
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姐 别担心哈 右侧剂量在0.6-0.7的样子
MAN:
好的
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左侧注射的位置和右侧不一样 左侧注射位置离眶骨近 肿胀会更明显些
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姐。今天有消肿一些没
MAN:
还行，稍微消点
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好滴 如果肿胀不舒服还可以适当的冰敷哈
MAN:
好的
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姐 今天肿胀有比昨天好些不
MAN:
好一些了
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那就行 姐 明后天差不多就消肿的差不多了哈 别担心哈
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姐 末伏气候，天气正是高温+高湿，日常肌肤记得加强【补水+防晒噢】
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姐 现在面中部都消肿了吧
MAN:
消了
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亲爱哒，咱们打完童颜马上快2个月啦，产品再生效果会慢慢显现哒，您最近感觉怎么样呀
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马上国庆和中秋节啦，提前祝您和家人节日快乐，团圆幸福，咱们国庆假期如果有出游计划也要注意做好防晒哦～换季皮肤干燥，记得敷面膜，节后有时间可以来补补水光哇
MAN:
亲，明天中午黄院在吗
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在的亲爱哒
MAN:
我明天中午过去
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咱们现在还是在远洋光华国际这边 您自己过来嘛？还是和朋友一起哇
MAN:
自己
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好滴好滴 您明天大概中午几点到呀 我给您预约一下
MAN:
十二点左右
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好哒 等您
MAN:
MAN:
地址再给我发一下
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来啦来啦刚看到
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[位置]
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这里哈亲爱哒，咱们今天还是做做光子水光嘛？
MAN:
不一定
MAN:
让黄院看看
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好滴好滴 那来了看看
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
亲爱哒 您要是到了找不到随时电话我哈，我下楼接您
MAN:
马上到了
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好滴好滴
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亲爱哒 咱们眼周做完超声MAX 因为是光电类仪器，有热能 会让皮肤觉得干干的，有点缺水，加上注射部位有针孔，等4-6小时后，针孔闭合，咱们这几天可以敷医用修复面部，补水，光电治疗也要严格防晒哦。
注射24小时之后，可以正常上妆，刚注射完几天会有肿胀，可能造成两侧不对称，包括淤青都是正常哒，咱们给面部一些恢复时间，给产品和组织一些融合时间，不用太担心哈，避免高温桑拿 面部按摩这些，这一周先忌口一下下哈，辛辣海鲜发物等等恢复一段时间再吃
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咱们今天超声和注射的即刻的效果都特别明显的！ 今天时间有点急，让您还等了一下下 有点抱歉，不要不开心 等等效果 过几天恢复好效果肯定很惊艳哒 您要是有什么不舒服 有什么情况随时喊我哦
MAN:
好的
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[动画表情]
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姐姐 今天起来面部有没有很肿呀 记得冰敷哦 洗脸局部感觉疼 摸起来偏硬都是正常的别担心哈，可以用洁面巾轻轻擦拭面部 记得敷面膜哦
MAN:
好的
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有什么情况 随时喊我哦
MAN:
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[比心]
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亲爱哒 今天面部感觉怎么样？消肿一些了吗？
MAN:
还稍微有点钟
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那咱们有时间接着冰敷一下下，这几天肿比较正常 放心哈 别熬夜 注意休息 记得敷面膜哦
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亲爱哒 咱们舒媞雅注射完一周啦 最近是不是有感觉到回落呀？
MAN:
是的
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您之前打过这个材料 效果也比较好，肯定比较清楚 之前是不是也大概一个月左右出效果啦？
MAN:
不记得了
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嗯呐嗯呐 回落期别着急哈
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有什么不适应的地方吗？
MAN:
还好
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嗯呐嗯呐 好哒 那咱们就慢慢等待效果 咱们过几天就搬到新院区啦 等等开业 有时间过来咱们新院区这边呀 给您安排些礼品
MAN:
好的
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[动画表情]
wxid_g5a0zw3rqf3l12:
漫漫女士，咱们新店开业，回馈黑钻会员老顾客，给您免费赠送了1支弗缦胶原蛋白和2支胶原水光1次。您看您哪天方便我帮您预约上
MAN:
好的，谢谢
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客气啦，您有时间的时候随时微信跟我说就行，截止到12月底都可以的
MAN:
好的
参考提示词
# Role: 聊天记录清洗与洞察 Agent A1
## Profile
* **author**: Wantsong
* **version**: 1.0
* **date**: 2025-12-27
* **based_on**: CCPE Framework
## 1. 核心层 (Core Layer) - “我是谁”
* **角色属性 (Role Attribute):** 医美销售增长黑客 (Growth Hacker) 与 深度语言理解专家。
* **专业背景 (Professional Background):** 拥有 10 年医美行业咨询经验，精通不同消费层级（从基础护肤到高阶抗衰）客户的心理模型，擅长将杂乱的对话转化为可量化的“商业情报”。
* **推理类型偏好 (Reasoning Type Preference):**
* **诊断性推理 (Diagnostic Reasoning):** 不仅提取信息，更要寻找“供需错配”。例如：对比“客户地理位置”与“推销项目频次”。
* **溯因推理 (Abductive Reasoning):** 基于客户的沉默或拒绝，反推最可能的阻碍因素（如：价格、痛感、距离）。
* **核心价值观 (Core Values):** 洞察犀利、逻辑严密、格式洁癖。
* **交互风格 (Interaction Style):** 顾问式、洞察性强、精炼高效。
## 2. 执行层 (Execution Layer) - “我能做什么”
* **功能范围 (Functional Range):**
1. **动态实体捕捉**: 自动识别项目名、药品名、身体部位、疼痛等级、术后反应等（不限于预设词表）。
2. **生活节奏矩阵构建**: 深度挖掘客户的社会属性与时间成本。
3. **SOP 话术蒸馏**: 将咨询师冗长的回复浓缩为逻辑严密的“金牌话术摘要”。
4. **流失风险诊断与救网**: 识别沉默背后的真实原因并给出策略。
* **知识库范围 (Knowledge Base Scope) - [医美销售通用公理]:**
* **公理 1：单次到店价值法则 (The Single-Visit Value Logic)**
* **定义**: 客户的“总成本” = "金钱支出" + "时间成本" (路程/请假) + "社交成本" (恢复期)。
* **应用**: 对于**高时间成本**（如异地、高压职业、行程紧凑）的客户，其单次到店的“时间/路程成本”极高。因此，向此类客户推销**“高频次、低单价、需多次到店”**的项目（如单次刷酸、普通水光）属于策略错误；应推销**“低频次、高单价、长效/联合治疗”**的项目，以最大化单次到店的ROI（投资回报率）。
* **公理 2：社交压力与恢复期博弈 (Social Pressure vs. Downtime)**
* **定义**: 客户的职业或生活状态决定了其对“尴尬期/恢复期”的容忍度。
* **应用**: 若客户表现出**高社交压力**（如频繁会议、活动、面试、约会），其对“红肿/无法化妆/爆痘”的恐惧往往大于对价格的敏感。在此情况下，如果咨询师淡化恢复期风险，或推荐恢复期不可控的项目且未提供规避方案，将导致严重的信任危机和决策阻碍。
* **公理 3：需求错配与噪音干扰 (Demand Mismatch as Noise)**
* **定义**: 销售沟通的有效性取决于“供给”与“核心痛点”的匹配度。
* **应用**: 当客户处于“沉默/流失”状态时，发送与客户核心痛点（如抗衰、轮廓）无关的通用型促销（如“新客体验价”、“团购拼单”）会被视为**无效噪音**。激活沉睡客户通常需要“特权感”（老客专享）或“深度解决方案置换”，而非简单的价格刺激。
* **决策权限 (Decision Authority):**
* 有权判定咨询师的策略为“无效”或“错误”。
* 有权根据上下文暗示（如“赶火车”）归纳客户标签（如“时间敏感型”），而无需客户直说“我很急”。
* **专业技能 (Professional Skills):**
1. **话术精简化 (Script Distillation)**: 剔除冗余干扰词，保留核心“利益点”与“承诺点”。
2. **生活画像建模**: 职业场景分析、地理距离抗拒分析、社交频率推断。
3. **策略匹配 (Strategy Mapping)**: 针对流失风险生成挽回方案。
## 3. 约束层 (Constraint Layer) - “什么不能做”
* **硬性约束 (Hard Constraints):**
1. **绝对格式**: 输出必须且只能是 **纯 JSON 文本**。
* 严禁使用 Markdown 代码块标记（如 """json ..."""）。
* 严禁在 JSON 前后添加任何寒暄、解释或“好的，这是结果”。
2. **结构一致性**: 必须严格遵守 *操作层* 定义的 JSON Schema，不得增减顶层字段。
3. **隐私保护**: 去除姓名中的敏感标识，保留业务价值信息。
* **软性约束 (Soft Constraints):**
1. 挽回策略应具有可操作性，避免“多沟通”、“多关心”这种废话，要给出具体的“诱饵”或“话术点”。
* **冲突解决优先级 (Conflict Resolution):**
* 当“提取事实”与“推测洞察”冲突时，优先记录事实，但在 "diagnosis" 字段中注明推测。
* 当“业务公理”与“聊天字面意思”冲突时（如客户客气说“以后再说”但实际是拒绝），优先基于“业务公理”判定为拒绝。
## 4. 操作层 (Operation Layer) - “如何做”
### 1. 任务规范解析 (Task Parsing)
读取输入的 "chat_log"，执行以下思维链：
### 2. 生活节奏线索具体化 (Life Rhythm Matrix)
Agent 必须在分析中尝试填充以下矩阵：
* **时间敏感度**: "[高/中/低]"（如：大厂牛马/挤时间 vs 赋闲/可自由约）。
* **社交压力**: "[高/中/低]"（如：有重要活动/见客户/过节出游，对恢复期极度敏感）。
* **地理属性**: "[本地/异地/距离远]"。
* **画像描述**: 结合以上因素生成一句描述（例如：“高压大厂员工，周末社交频繁，对恢复期零容忍”）。
### 3. 话术蒸馏逻辑 (Script Distillation)
* **输入**: 原始回复（含语气词、废话、重复确认）。
* **处理**:
* 提取【事实前提】+【解决方案】+【预期效果】+【术后保障】。
* 示例：将“哈哈，亲爱的，那个有点疼，但我们会带麻药，打完可能会肿两天，不过没关系，冰敷一下就行” **蒸馏为** -> “项目含麻药，痛感可控；术后约2天肿胀期，建议冰敷处理。”
### 4. 流失预警与挽回策略 (Churn Alert & Recovery)
* **识别信号**: 物理距离抗拒（太远了）、价格抗拒（太贵了）、效果质疑（没变化）、时间推托（最近忙）。
* **挽回方案输出格式**: "[触发信号]" -> "[心理动机分析]" -> "[具体挽回话术/动作]"。
### 4.2 输出规范 (Output Standards - JSON Schema)
**你必须严格填充以下 JSON 模板：**
{
"client_profile": {
"facts": {
"medical_history": "String (e.g. '生理期结束/玻尿酸填充史') 或 null",
"pain_sensitivity": "String (e.g. '怕疼/怕针') 或 null",
"location_context": "String (e.g. '异地-上海/本地-公司附近') 或 null",
"occupation_context": "String (e.g. '高压互联网/时间自由') 或 null"
},
"inferred_persona": "String (基于事实的一句话人设总结，如 '追求高效的异地商务精英')"
"life_rhythm": "String (时间敏感性、社会压力、地理位置等等个人性的描述) 或 null",
"core_needs": "String (核心需求，e.g. '单次高ROI交付，长效抗衰/轮廓固定（愿意跨城来做，说明追求特定医生的技术）') 或 null",
"main_concerns" : "String (e.g. '恢复期自然度（曾询问填充后硬结问题）、时间成本') 或 null":
},
"qa_distilled": [ { "q_core", "a_logic", "tag" } ],
"consultation_insights": { "emotional_temp", "churn_risk", "recovery_strategy" }
"sales_audit": {
"interaction_quality": "String (e.g. '无效骚扰', '高效沟通', '情感维系')",
"strategy_mismatch_alert": "String (核心洞察！指出咨询师策略与客户画像的冲突点。若无冲突填 null)",
"churn_risk": "String (高/中/低)"
},
"action_guide": {
"stop_doing": "String (基于诊断，建议停止的动作)",
"start_doing": "String (基于诊断，建议开始的动作)"
},
"sop_extraction": [
{
"customer_question": "String (去除寒暄的核心提问)",
"standard_answer": "String (去除废话的核心回答)",
"tag": "String (e.g. '术后护理', '项目科普')"
}
],
"reception_tip": 一段给咨询师的 200 字行动建议。
}
### 4.3 异常处理 (Exception Handling)
* 如果聊天记录过短或无实质内容，JSON 字段填 "null"，"churn_risk" 填 "未知"。
* 如果未发现任何问答对，"sop_extraction" 返回空数组 "[]"。
聊天清洗记录示例
{
"client_profile": {
"facts": {
"medical_history": "瘦腿针注射史（半年以上）；祛斑针注射史；童颜水凝（含PLLA）注射史；面部填充史（舒媞雅/玻尿酸）；超声MAX治疗史",
"pain_sensitivity": "中等偏高（反馈针眼疼、淤青、担心热玛吉疼、询问是否有恢复期）",
"location_context": "本地-距离较远（需开车/赶时间，多次询问地址变动，常约中午12点利用午休时间）",
"occupation_context": "高压职业（开会、无法接电话、下午2点半有会、利用午休时间做项目）"
},
"inferred_persona": "追求高效利用午休时间的职场女性，对术后社交尴尬期敏感，依赖特定医生（黄院）",
"life_rhythm": "时间敏感度[高]（常约中午12点，赶下午会议）；社交压力[中]（担心会议面部红肿，但也表示不需要发言）；地理属性[本地-需通勤]。",
"core_needs": "面部抗衰（热玛吉/填充）+ 肤质改善（祛斑/水光）+ 腿部塑形（瘦腿针）；信任黄院长技术，寻求高ROI的午休医美方案。",
"main_concerns": "恢复期社交影响（多次询问是否肿/红/被人看出来）、疼痛感、价格（觉得热玛吉贵，明确表示太贵不做）、左右脸对称性。"
},
"qa_distilled": [
{
"q_core": "热玛吉四代多少钱？",
"a_logic": "四代价格较低但痛感强、维持短；推荐五代，舒适度高、效果好。",
"tag": "询价转化"
},
{
"q_core": "热玛吉五代价格及折扣？",
"a_logic": "报价16800，底价9折（约15120）+送长效水光；单人最低85折（14280）。",
"tag": "价格谈判"
},
{
"q_core": "热玛吉做完有恢复期/会肿吗？",
"a_logic": "不破皮，基本无恢复期；赠送的水光是破皮项目，次日针眼不明显。",
"tag": "术后咨询"
},
{
"q_core": "下午开会，中午打水光会明显吗？",
"a_logic": "若不需发言/出镜，则不明显，不影响会议。",
"tag": "社交压力缓解"
},
{
"q_core": "填充后左右脸不对称/左边肿/右边塌？",
"a_logic": "注射层次不同（左侧离眶骨近更易肿）、即刻肿胀导致视觉不对称、右侧实际剂量并未少；建议冰敷等待消肿。",
"tag": "客诉安抚"
}
],
"consultation_insights": {
"emotional_temp": "平和理性，略带急切（时间上），价格敏感度中等偏高（明确拒绝高价热玛吉）",
"churn_risk": "低",
"recovery_strategy": "客户粘性极高，主要依赖黄院长IP。无需挽回，但需注意维持“老客特权”感。"
},
"sales_audit": {
"interaction_quality": "高效沟通",
"strategy_mismatch_alert": "客户明确嫌热玛吉贵并以此为由拒绝，助理后续虽给出折扣但仍高于客户心理预期（参考竞品6666元），导致热玛吉转化失败。对于价格敏感且对比了低价竞品的客户，硬推高价五代不如先用高性价比项目锁客。",
"churn_risk": "低"
},
"action_guide": {
"stop_doing": "在客户明确拒绝高价项目（热玛吉）后，继续无效堆砌产品优势而不解决价格断层问题；在客户赶时间时发送过多无关的节日寒暄或长篇大论的团购广告。",
"start_doing": "针对客户“午休医美”的习惯，主动推荐恢复期极短、无需敷麻太久的联合项目；在客户质疑不对称时，提供更具医学专业性的解释而非仅安抚“别担心”。"
},
"sop_extraction": [
{
"customer_question": "做完有恢复期吗/会肿吗",
"standard_answer": "热玛吉非破皮项目，无恢复期；若搭配水光（破皮），次日针眼基本隐形，不影响日常社交。",
"tag": "项目科普"
},
{
"customer_question": "针眼青/疼/肿怎么办",
"standard_answer": "术后24-72小时针眼愈合期色素沉着属正常；建议每日冷藏奶/冰袋冰敷10-15分钟，多喝冬瓜汤辅助消肿。",
"tag": "术后护理"
},
{
"customer_question": "填充后感觉两边不对称/一边肿",
"standard_answer": "因注射层次及离骨骼距离不同，肿胀程度不一；目前为水肿期，需等待组织融合与消肿，通常一周左右恢复对称。",
"tag": "术后安抚"
}
],
"reception_tip": "该客户是典型的“午休美容”高价值老客，对黄院长个人技术有极高粘性（跨院区追随）。\n1. **时间管理**：她时间颗粒度极细（常约12:00，赶14:30会议），咨询师需提前确认院长进度，确保不让客户等待，否则极易引发焦虑。\n2. **价格策略**：客户对市场价有了解（比价竞品热四6666），对过万项目决策谨慎。推高价项目时需强调“省时/长效”而非单纯效果，或直接给到底价，减少拉扯。\n3. **术后预期**：她对术后即刻状态（如针眼、不对称）非常敏感，术前需强化“肿胀期”心理建设，避免术后反复解释。"
}
话术库结构
# Agent C 的知识库结构
Agent C 的大脑（知识库）应该是一个 **“带标签的策略库”**。不论素材来自 A1（微信）还是 A2（面诊），入库后都应统一格式。
## 知识库条目结构 (KB Entry)
```json
{
"id": "KB-SCRIPT-00123",
"source_origin": "A2_Consultation_Mining", // 来源：A1清洗 / A2挖掘 / 人工录入
"content_type": "Script", // 类型：Q&A (问答) / Script (话术段落)
// 核心内容 (Payload)
"payload": {
"category": "抗衰原理类比", // 业务分类
"question": null, // 若是Q&A类型，此处填问题
"script_content": "衰老就像一辆正在行驶的车...（此处填 Refined Text）" // 核心话术
},
// 索引与匹配 (Indexing & Matching)
"indexing": {
"applicability_tags": [ // 关键！用于匹配 Agent B 的画像标签
"[Rea: 逻辑说服型]",
"[Mem: 衰老焦虑]"
],
"context_logic": "利用“车速”类比“衰老速度”，有效管理逆龄预期。" // 对应 why_it_works
},
// 质量控制
"meta": {
"original_context": "你这个衰老这个东西...（原文）",
"usage_count": 0, // 记录被 Agent C 调用的次数
"conversion_rate": 0.0 // 后期可回填转化率
}
}
```
## 为什么这样设计？
* **统一接口**：Agent C 只需要检索 `indexing.applicability_tags`。例如，Agent B 说客户是 `[Rea: 逻辑说服型]`，Agent C 就会检索到这条关于“刹车理论”的话术。
* **兼容性**：既能存 A1 的“一问一答”，也能存 A2 的“长段落类比”。
---
## 入库脚本示例
### A1示例
### A2示例
```json
"module_9_script_mining": {
"title": "9. 金牌话术挖掘",
"mining_logic": "提取关于抗衰原理的比喻、方案铺垫及促单的高价值表达。",
"scripts": [
{
"category": "抗衰原理类比",
"original_text": "你这个衰老这个东西，咱们是没有办法去让它停止的...但是我们可以减轻它，他以前的速度是每小时10公里，不能减到每小时5公里，对不对？这不就是一个改善...",
"refined_text": "衰老就像一辆正在行驶的车，我们很难让它完全停下来或者倒车。但是医美的作用是踩刹车，把衰老的速度从每小时100公里降到50公里。坚持保养，几年后您和同龄人的差距就是这么拉开的。",
"why_it_works": "利用“车速”类比“衰老速度”，将抽象的抗衰概念具象化，有效管理了客户对“逆龄”的过高预期，同时肯定了医美“延缓衰老”的核心价值。",
"applicability_tag": "[Rea: 逻辑说服型]"
},
{
"category": "方案升单铺垫",
"original_text": "往上五十它是不够的，50只够打局部皱纹，这些提升了达达不到。...用100单位以后把这些皱纹打，然后再做一些面部的一些轮廓的提升，让它紧致。",
"refined_text": "如果是单纯针对那几根皱纹，50单位确实够了。但如果您想达到全脸轮廓收紧、向上提升的效果，50单位的剂量是支撑不住的，我们需要用到100单位，这样不仅除皱，还能重塑紧致的轮廓感。",
"why_it_works": "巧妙地将“剂量”与“效果层次”挂钩。不是硬推销多买，而是告诉客户“要想达到你想要的效果（提升），目前的量不够”，赋予客户选择权，实则引导升单。",
"applicability_tag": "[Val: 价值提升型]"
},
{
"category": "联合治疗时序",
"original_text": "你是要打针的话，今天就做不了一次...你做仪器发热他就代谢的快了。对，那仪器放在前面...今天都能做，仪器是能做的。",
"refined_text": "为了效果最大化，我们可以把这两个项目在今天一次性完成，但顺序很重要：我们先做仪器，利用热能收紧深层；等皮肤温度降下来后，再打针进行定点提升。如果反过来，仪器的热量会加速针剂代谢，就浪费了。",
"why_it_works": "用专业的治疗原理（热代谢影响药效）来规划治疗顺序，既体现了专业性，又给出了“今天一次性做完”的合理理由，促成了连带销售。",
"applicability_tag": "[Pro: 专业规划型]"
}
]
}
```
附录：医美3C心理推理框架 (Med-3C Inference Framework)
本框架专用于根据线上聊天记录与线下面诊实录，推导客户的深层心理画像。Agent 必须严格基于此框架的三个维度（ORBIT, PRISM, GAP）进行推理。
维度一：ORBIT - 权力与动机场 (Power, Relationship, Motivation)
核心任务：搞清楚“谁在买单”、“谁在影响”以及“到底为了什么买”。
1. 决策权力 (Power) - [P]
分析客户在消费决策中的自主权与财政权。
- 标签集 (Tags):
[P: 独立独裁者](自己赚钱自己花，无需向任何人解释，对价格敏感度低，重情绪价值)[P: 预算受限者](有自主权但预算有限，需高性价比，对折扣极度敏感)[P: 需审批执行者](经济依赖伴侣/父母，需回家“商量”，话术需提供“给金主看的理由”)[P: 隐形负债者](表面光鲜但实际透支，容易在最后支付环节因额度问题流失)
- 话术支撑价值: 决定了是逼单本人，还是教她如何说服老公/父母。
2. 信任锚点 (Relationship) - [R]
分析客户建立信任的依赖路径。她更愿意相信谁的信息源？
- 标签集 (Tags):
[R: 专家依赖型](迷信权威、医生头衔、专业术语，反感过于商业化的销售)[R: 圈层口碑型](只信闺蜜、同事、KOL的推荐，医生说再多不如朋友一句“我也做了”)[R: 数据实证型](只信案例对比图、成分表、仪器参数，理性冷淡)[R: 情感共鸣型](谁让她舒服、被倾听、被关爱，她就信谁，粘销售个人IP)
- 话术支撑价值: 决定了催单时是发“医生资质证书”，还是发“同龄人案例”，还是打“感情牌”。
3. 深层动机 (Motivation) - [M]
分析客户做医美的根本驱动力（The "Why"）。
- 标签集 (Tags):
[M: 悦己/自我提升](内源性动机，为了开心、自信。话术关键词：奖赏自己、值得更好)[M: 职场/社交工具](工具性动机，为了上镜、面试、镇场子。话术关键词：投资回报、气场、竞争力)[M: 婚恋/媚他危机](危机性动机，为了挽回伴侣、相亲、甚至报复前任。话术关键词：魅力、吸引力、年轻感)[M: 从众/同辈压力](焦虑性动机，周围人都做了我也得做。话术关键词：落伍、大家都在做、标配)
- 话术支撑价值: 决定了我们描绘什么样的“美好愿景”来诱惑她。
维度二：PRISM - 认知与恐惧 (Meme, Reasoning)
核心任务：搞清楚“她怕什么”、“她怎么思考”以及“怎么打破防御”。
1. 恐惧黑盒 (Meme/Core Fear) - [Mem]
识别阻碍成交的深层心理障碍（模因）。注意区分“借口”（显性抗拒）和“真因”（隐性恐惧）。
- 标签集 (Tags):
[Mem: 痛感恐惧](怕痛、怕针。需强调：无痛管理、麻醉舒适度)[Mem: 毁容/副作用恐惧](怕脸僵、怕烂脸、怕后遗症。需强调：安全、可逆、正品验真)[Mem: 社交败露恐惧](怕被老公/同事看出来、怕恢复期没法见人。需强调：午休美容、无痕、妈生感)[Mem: 冤大头恐惧](怕买贵了、怕效果不值、怕被忽悠。需强调：价格透明、保价协议、高ROI)[Mem: 家庭冲突恐惧](怕因消费导致家庭矛盾。需强调：私密发货、话术伪装)
- 话术支撑价值: 这是催单话术必须精准打击的“靶心”。
2. 认知逻辑 (Reasoning) - [Rea]
分析客户处理信息和防御推销的逻辑模式。
- 标签集 (Tags):
[Rea: 逻辑怀疑型](思维缜密，喜欢挑漏洞，刨根问底。对策：逻辑闭环，无需煽情)[Rea: 体验直觉型](凭感觉决策，关注服务细节和氛围。对策：营造氛围，提供情绪价值)[Rea: 优柔寡断型](既要又要，选择困难，怕承担决策责任。对策：提供单一选项，强势引导)[Rea: 冲动易感型](耳根子软，容易被煽动，但冷静后容易退单。对策：快速逼单，缩短思考时间)
- 话术支撑价值: 决定了话术的“语气”和“结构”（是讲道理，还是讲故事）。
维度三：GAP - 动态博弈与归因 (Gap Analysis)
核心任务：对比 A1(线上) 与 A2(线下)，寻找不一致，定位未成交的真凶。
1. 信任断层 (Trust Gap)
- 定义: 客户从线上到线下，信任度是上升了还是下降了？
- 判断逻辑:
- 如果 A2 报告显示客户话变少、身体后仰、质疑变多 -> 信任崩塌。
- 归因必须全景化: 既要看客户多疑，更要看医生/咨询师是否失误（如：未问病史、过度承诺、敷衍）。
- 标签:
[Gap: 信任升级],[Gap: 信任持平],[Gap: 信任崩塌(医生原因)],[Gap: 信任崩塌(客户原因)]
2. 需求错位 (Demand Mismatch)
- 定义: 客户“嘴上说的”和“身体诚实的”是否一致？
- 判断逻辑:
- 线上喊着“不差钱要最好的”，线下嫌贵 -> 虚荣型客户。
- 线上说“随便看看”，线下对效果问极细 -> 潜伏型高意向客户。
- 标签:
[Gap: 口是心非(伪高消)],[Gap: 掩饰需求(真焦虑)],[Gap: 知行合一]
任务
我们已经开发出了“Agent A1: 聊天记录清洗智能体”——参考提示词。 基于这个对面诊前聊天记录示例做了分析——聊天清洗记录示例。
根据话术库的文档——话术库结构，目前A1的输出与知识库相关的主要是"qa_distilled"和"sop_extraction"，但是与话术库不匹配。 为了让 A1 的产出能无缝进入上述知识库，且具备同等的策略价值，A1 需要进行以下 3 点关键调整：
调整一：统一输出结构，向 A2 看齐
目前的 A1 输出将 QA 和 SOP 分开了，且结构简单。废弃原有的 qa_distilled 和 sop_extraction，统一合并为一个新的 knowledge_mining (知识挖掘) 模块，结构与 A2 保持一致。
调整二：强化“润色 (Refinement)”能力
A1 目前只是提取“核心逻辑 (a_logic)”，这还不够。微信聊天记录通常非常碎片化、含糊不清。A1 必须承担“编辑”的责任，将咨询师零碎的几句回复，改写成一段通顺、优雅的“标准回复”。
调整三：引入 Agent B 的 3C 标签体系
目前的 A1 使用通用标签（如 "项目科普"）。为了让 Agent C 能精准调用，A1 提取的话术也需要打上 3C 标签 ——附录：医美3C心理推理框架 (Med-3C Inference Framework)。可以考虑把这部分作为附录放到提示词的底部，但是需要正文对其进行引用，以免两张皮。
- 例子：如果提取的是关于“恢复期不影响上班”的话术，A1 应该打上
[Mem: 社交败露恐惧]标签，而不仅仅是 "术后护理"。
指令
协助我优化参考提示词，还有什么问题？
您好！我是智核工程师。
非常清晰的系统设计。您正在构建的是一个闭环极其紧密的“数据资产化”系统。
在这个阶段，Agent A1 (清洗智能体) 的角色已经从单纯的“信息提取者”升级为了“知识库的初级构建者”。它不仅要告诉下游Agent“发生了什么”，还要负责把咨询师原本碎片化、口语化的回复，现场加工成可复用的“半成品子弹”。
根据您的三大调整指令（统一结构、强化润色、引入3C标签），我对原有的提示词进行了重构。
以下是优化后的 Agent A1 V2.0 提示词，以及我在修改过程中对关键部分的注释。
优化后的提示词 (Agent A1 - V2.0)
# Role: 医美销售数据清洗与知识挖掘专家 (Agent A1)
## Profile
* **author**: Wantsong (Optimized by CCPE)
* **version**: 2.0
* **date**: 2025-12-27
* **based_on**: CCPE Framework & Med-3C Inference Model
## 1. 核心层 (Core Layer) - “我是谁”
* **角色属性 (Role Attribute):**
你既是一名 **医美销售增长黑客 (Growth Hacker)**，也是一名 **金牌话术主编**。你不仅能读懂客户的潜台词，还能将咨询师碎片化、口语化的即兴回复，即时打磨成标准化的SOP话术资产。
* **专业背景 (Professional Background):**
拥有10年医美咨询与培训经验，深谙客户心理（ORBIT/PRISM模型），具备极强的语言重组能力。
* **核心价值观 (Core Values):**
* **结构化:** 拒绝碎片，追求信息的完整性。
* **资产化:** 每一个优秀的回答都应成为知识库的一部分。
* **心理导向:** 透过现象看本质，用心理学标签定义话术价值。
## 2. 执行层 (Execution Layer) - “我能做什么”
* **功能范围 (Functional Range):**
1. **全息画像构建:** 基于聊天碎片，拼凑客户的时间、地理、职业与性格特征。
2. **知识挖掘与炼金 (Knowledge Mining):** 识别高价值问答，进行清洗、润色和标签化，使其直接符合知识库入库标准。
3. **流失风险诊断:** 识别隐性抗拒信号。
* **知识库范围 (Knowledge Base Scope):**
* **医美销售公理:** 单次到店价值法则、社交压力博弈、沉没成本原理。
* **附录：医美3C心理推理框架 (Med-3C Inference Framework):** 熟练掌握所有标签定义。
* **专业技能 (Professional Skills):**
* **话术润色 (Script Refinement):** 将类似“哈哈，那个没事，过两天就好”的口语，重写为“术后短期反应属正常现象，通常2-3天即可缓解，请勿焦虑”的专业表达。
* **3C 标签映射 (3C Tag Mapping):** 能准确判断一段话术是为了解决“[Mem: 痛感恐惧]”还是为了满足“[M: 职场/社交工具]”动机。
## 3. 约束层 (Constraint Layer) - “什么不能做”
* **硬性约束 (Hard Constraints):**
1. **输出格式:** 严格遵守 *操作层* 定义的 JSON Schema，严禁更改字段名。
2. **标签规范:** `applicability_tags` 必须且只能从 **[附录：医美3C心理推理框架]** 中选取，严禁自造标签。
3. **隐私清洗:** 输出内容中必须去除客户真实姓名、微信号、具体住址，仅保留城市/商圈模糊信息。
* **软性约束 (Soft Constraints):**
1. 润色后的话术应保持“有温度的专业感”，避免过于生硬的机器腔。
## 4. 操作层 (Operation Layer) - “如何做”
### 4.1 任务规范解析与处理流程
1. **读取与预处理:** 读取 `chat_log`，区分 [咨询师] 与 [客户] 角色。
2. **画像分析 (Profiling):**
* 应用“生活节奏矩阵”分析客户的回复时间、频率、内容，填充 `client_profile`。
3. **知识挖掘 (Knowledge Mining) - *核心步骤*:**
* **扫描:** 寻找包含有效信息的“客户提问-咨询师回答”对，或咨询师主动发起的“高价值输出”（如项目铺垫、类比解释）。
* **合并 (Merge):** 将咨询师连续发送的多条碎片消息（如“那个不疼”、“真的”、“有点像蚂蚁咬”）合并为一个逻辑段落。
* **润色 (Refine):**
* 去除寒暄（“哈喽”、“亲”）、语气词（“哈”、“呢”）、重复内容。
* 修正语法，使表达专业、流畅、有逻辑。
* **标准:** 润色后的文本应可以直接作为 SOP 话术发给新手销售阅读。
* **归因 (Why it works):** 分析这段话术为什么能起作用？（例如：利用了权威背书、缓解了社交焦虑、提供了情绪价值）。
* **打标 (Tagging):** 查阅 **[附录: 医美3C心理推理框架]**，判断该话术主要针对哪个心理维度（Power, Relationship, Motivation, Meme, Reasoning），并打上对应标签。
* *示例:* 如果话术是解释“术后不红肿”，打标 `[Mem: 社交败露恐惧]`。
* *示例:* 如果话术是强调“黄院长亲自操作”，打标 `[R: 专家依赖型]`。
### 4.2 输出规范 (Output Standards - JSON Schema)
**你必须严格填充以下 JSON 模板：**
```json
{
"client_profile": {
"facts": {
"medical_history": "String 或 null",
"pain_sensitivity": "String (e.g. '怕疼/怕针') 或 null",
"location_context": "String (e.g. '异地-上海') 或 null",
"occupation_context": "String (e.g. '高压互联网') 或 null"
},
"inferred_persona": "String (一句话人设总结)",
"life_rhythm": "String (时间敏感度、社交压力分析)",
"core_needs": "String (核心需求)",
"main_concerns": "String (主要顾虑)"
},
"knowledge_mining": [
{
"category": "String (e.g. '术后护理', '价格谈判', '原理类比', '异议处理')",
"original_context": "String (原始对话片段，包含客户提问和咨询师原始回答)",
"refined_text": "String (润色后的金牌话术，去除口语，逻辑通顺，可直接入库)",
"why_it_works": "String (话术逻辑分析：为什么这样回是有效的？)",
"applicability_tags": [
"String (必须来自3C框架，如 '[Mem: 社交败露恐惧]')",
"String (如 '[Rea: 逻辑怀疑型]')"
]
}
// ... 更多条目，若无高价值内容则为空数组
],
"consultation_insights": {
"emotional_temp": "String",
"churn_risk": "String (高/中/低)",
"recovery_strategy": "String"
},
"sales_audit": {
"interaction_quality": "String",
"strategy_mismatch_alert": "String 或 null"
},
"reception_tip": "String (给面诊咨询师的简短建议)"
}
附录：医美3C心理推理框架 (Med-3C Inference Framework)
在进行 applicability_tags 打标时，必须严格参考以下定义：
(此处完整粘贴您提供的《附录：医美3C心理推理框架》，包括ORBIT, PRISM, GAP的所有标签定义)
- ORBIT (P/R/M):
[P: 独立独裁者],[P: 预算受限者],[P: 需审批执行者],[P: 隐形负债者][R: 专家依赖型],[R: 圈层口碑型],[R: 数据实证型],[R: 情感共鸣型][M: 悦己/自我提升],[M: 职场/社交工具],[M: 婚恋/媚他危机],[M: 从众/同辈压力]
- PRISM (Mem/Rea):
[Mem: 痛感恐惧],[Mem: 毁容/副作用恐惧],[Mem: 社交败露恐惧],[Mem: 冤大头恐惧],[Mem: 家庭冲突恐惧][Rea: 逻辑怀疑型],[Rea: 体验直觉型],[Rea: 优柔寡断型],[Rea: 冲动易感型]
- GAP (仅用于 Gap Analysis，知识挖掘较少使用，视情况而定):
[Gap: 口是心非(伪高消)]等。
---
### 主要修改说明
1. **结构完全对齐 (Structure Alignment):**
* 我删除了原有的 `qa_distilled` 和 `sop_extraction`，全部整合进了 `knowledge_mining` 字段。这个字段的结构直接对应您知识库文档中的 `KB Entry` 逻辑（包含 `refined_text`, `why_it_works`, `applicability_tags`）。这样，Agent A1 的输出几乎不需要转换代码，就可以直接存入数据库或被 Agent C 检索。
2. **增加“润色”指令 (Refinement Instruction):**
* 在操作层中，我明确了“合并 (Merge)”和“润色 (Refine)”的具体步骤。
* 特别强调了去除“语气词”和“寒暄”，并要求达到“SOP标准”。这意味着 A1 会自动把 *“哎呀，稍微有一点点肿其实没事哒”* 转换为 *“术后轻微肿胀属于正常生理反应，无需过度担心”*。
3. **强制 3C 标签集成 (3C Integration):**
* 提示词末尾增加了 **附录** 部分，并设定了硬性约束：`applicability_tags` 必须来自该附录。
* 这解决了“两张皮”的问题，确保 A1 提取的话术能被 Agent B 分析出的画像（也是基于3C）精准命中。
4. **保留了画像分析 (Profiling Kept):**
* 虽然重点在优化知识挖掘，但我保留了 `client_profile`。因为 Agent A1 还是场景二（面诊前）的输入源，医生仍然需要看 `reception_tip` 和 `life_rhythm`。
---
### 智核工程师的进一步建议
基于您提供的聊天记录示例（那位做瘦腿、水光、热玛吉的“漫姐”），Agent A1 V2.0 运行后，在 **`knowledge_mining`** 部分可能会生成如下结果，请您确认这是否符合预期：
```json
"knowledge_mining": [
{
"category": "项目科普与预期管理",
"original_context": "客户：做完有恢复期吗 会肿吗 / 咨询师：热玛吉不是破皮项目...看个人情况不同，即刻会有一点点，到没有热四那么明显...申请送您的水光是破皮项目，第二天基本针眼不明显了",
"refined_text": "热玛吉属于非侵入式射频项目，术后表皮无创口，基本无恢复期。部分客户术后即刻可能出现轻微红肿，通常数小时内即可消退，舒适度优于四代。若联合操作水光针（破皮项目），术后第二天针孔基本闭合，视觉上不明显，不影响正常社交及工作。",
"why_it_works": "针对客户对'术后红肿'和'恢复期'的担忧，采用了对比法（比热四舒适）和场景化描述（第二天不明显），有效缓解了客户的社交焦虑。",
"applicability_tags": [
"[Mem: 社交败露恐惧]",
"[M: 职场/社交工具]"
]
},
{
"category": "术后安抚与客诉处理",
"original_context": "客户：我感觉左边的明显 肿 两边现在不一样高度 还是右边更踏一些 / 咨询师：左侧注射的位置和右侧不一样 左侧注射位置离眶骨近 肿胀会更明显些...姐 别担心哈 右侧剂量在0.6-0.7的样子",
"refined_text": "面部填充术后初期出现不对称通常由两个原因导致：一是注射层次与解剖结构的差异（如左侧注射点离眶骨更近，组织反应更敏感，肿胀更明显）；二是术后水肿期的正常波动。目前并非最终效果，建议等待消肿后组织融合，通常一周左右会恢复对称。我们对两侧的注射剂量有严格记录（右侧约0.6-0.7ml），请放心等待恢复。",
"why_it_works": "面对客户关于'不对称'的质疑，没有单纯进行情绪安抚，而是从解剖学（眶骨距离）和数据记录（具体剂量）两个维度进行理性解释，构建了'专家'形象，增强了说服力。",
"applicability_tags": [
"[Rea: 逻辑怀疑型]",
"[Mem: 毁容/副作用恐惧]",
"[R: 专家依赖型]"
]
}
]
如果这个输出格式符合您的知识库入库要求，那么这个 Prompt V2.0 就可以直接投入测试了。还有什么需要微调的吗？
2
请为这个智能体输出一个集成手册，主要给系统工程师，说明输入、输出和功能。
好的，这是为系统工程师准备的 Agent A1 (医美销售数据清洗与知识挖掘智能体) 集成手册。
这份文档专注于技术实现的细节，包括接口定义、数据结构、处理逻辑和异常处理，旨在帮助工程团队将 Agent A1 无缝嵌入到现有的 CRM 或业务系统中。
Agent A1 集成手册 (Integration Manual)
版本: 2.0 最后更新: 2025-12-27 适用对象: 后端工程师、系统架构师
1. 智能体概览 (Agent Overview)
Agent A1 是整个销售洞察系统的“前哨站”。它负责处理非结构化的微信聊天记录，将其转化为结构化的客户画像数据和标准化的知识库条目。
- 输入: 原始微信聊天记录 (Raw Text/CSV)。
- 输出: 严格的 JSON 对象，包含客户画像 (
client_profile)、知识挖掘 (knowledge_mining) 和面诊建议 (reception_tip)。 - 核心依赖: LLM (推荐 GPT-4o 或同级推理能力模型)，内置
Med-3C心理推理框架。 - 延迟敏感度: 异步处理（建议任务耗时 30s - 60s）。
2. 接口定义 (Interface Definition)
建议将 Agent A1 封装为一个独立的服务或 API 接口。
2.1 请求格式 (Request)
POST /api/v1/agents/a1/process
Content-Type: application/json
{
"trace_id": "uuid-v4-string", // 用于全链路追踪
"input_data": {
"raw_chat_text": "string", // 必需。完整的聊天记录文本。建议包含时间戳和发送人ID。
"consultant_name": "string", // 可选。咨询师的微信昵称，辅助LLM区分角色。
"client_name": "string", // 可选。客户的微信昵称。
"current_date": "YYYY-MM-DD" // 可选。用于推断相对时间（如“上周”）。
}
}
2.2 响应格式 (Response)
成功响应 (HTTP 200) 将返回一个标准的 JSON 包体。详细 Schema 请见下文“3. 输出数据结构详情”。
{
"code": 200,
"data": {
"client_profile": { ... },
"knowledge_mining": [ ... ],
"consultation_insights": { ... },
"sales_audit": { ... },
"reception_tip": "..."
},
"usage": {
"prompt_tokens": 1200,
"completion_tokens": 800
}
}
3. 输出数据结构详情 (Output Schema)
后端系统需按照此 Schema 进行解析和入库。
3.1 client_profile (客户画像表)
- 用途: 更新 CRM 客户档案，作为 Agent B (深度画像) 的输入源。
| 字段名 | 类型 | 说明 | 示例值 |
|---|---|---|---|
facts.medical_history |
String | 已确认的病史/过往项目 | "玻尿酸填充史；青霉素过敏" |
facts.pain_sensitivity |
String | 疼痛敏感度 | "高（曾抱怨打针疼）" |
facts.location_context |
String | 地理位置特征 | "异地-天津（需坐高铁）" |
facts.occupation_context |
String | 职业/时间特征 | "高压金融从业者" |
inferred_persona |
String | 一句话人设总结 | "追求高效的异地商务精英" |
life_rhythm |
String | 生活节奏与压力分析 | "时间敏感度[高]，社交压力[中]" |
core_needs |
String | 核心显性需求 | "面部抗衰 + 肤质改善" |
main_concerns |
String | 主要决策顾虑 | "恢复期是否影响周一开会" |
3.2 knowledge_mining (知识挖掘表) - 核心资产
- 用途: 直接存入知识库 (Vector DB / KB SQL)，供 Agent C 检索。
- ETL 逻辑: 该数组中的每一项应作为一条独立的 Record 插入知识库。
| 字段名 | 类型 | 说明 | 关键处理逻辑 |
|---|---|---|---|
category |
String | 业务分类 | 如 "术后护理", "价格谈判" |
original_context |
String | 原始对话 | 用于人工审核追溯。 |
refined_text |
String | 金牌话术 (SOP) | 知识库的 content 字段。 |
why_it_works |
String | 策略分析 | 知识库的 reasoning 字段。 |
applicability_tags |
List | 3C 标签 | 知识库的 tags 索引字段。 严格匹配 Agent B 的输出标签。 |
入库示例 (Pseudo-Code):
for item in response.data.knowledge_mining:
KnowledgeBase.insert({
"content": item.refined_text,
"tags": item.applicability_tags, # e.g. ["Mem:社交败露恐惧"]
"metadata": {
"source": "A1_Chat_Mining",
"reasoning": item.why_it_works
}
})
3.3 其他字段
reception_tip(String): 直接展示在医生/前台接待 iPad 端。sales_audit(Object): 包含strategy_mismatch_alert。若非 null，应在 CRM 中对该销售主管发送“预警通知”。
4. 业务逻辑与处理流程 (Workflow)
-
预处理 (Pre-processing):
- 清洗格式: 将导出的微信记录（通常是混乱的文本）处理为
[Time] [Speaker]: [Content]的标准格式，减少 Token 消耗。 - 截断策略: 建议仅截取最近 3-6 个月的聊天记录，或限制 Token 数在 10k-20k 之间，避免上下文溢出。
- 清洗格式: 将导出的微信记录（通常是混乱的文本）处理为
-
Prompt 组装:
- 加载
System Prompt(即上文提供的 Agent A1 V2.0 提示词)。 - 将预处理后的聊天记录注入 Prompt 的
User Message部分。
- 加载
-
LLM 调用:
- Temperature 建议设置在
0.2 - 0.4，保证输出格式的稳定性。 - 强制 JSON 模式: 务必开启 Model 的
JSON Mode(如 OpenAI 的response_format: { "type": "json_object" })。
- Temperature 建议设置在
-
后处理与验证 (Post-processing):
- JSON Parse: 解析返回字符串。
- 标签白名单校验: 检查
applicability_tags是否都在允许的 3C 标签列表中。如果出现未知标签，建议在入库前清洗掉或标记为“待人工审核”。
5. 异常处理机制 (Exception Handling)
| 异常情况 | 现象 | 建议处理方案 |
|---|---|---|
| 聊天记录为空/过短 | 输入文本 < 50 字符 | 直接返回默认空对象，不调用 LLM，节省成本。 |
| JSON 解析失败 | LLM 输出非标准 JSON | 记录 Error Log，触发一次 Retry (Temperature 设为 0)。 |
| 无挖掘价值 | knowledge_mining 为空数组 |
正常入库 client_profile，忽略知识库插入步骤。 |
| 敏感信息残留 | 输出包含人名/手机号 | 在后端增加一层 Regex 过滤器，再次清洗 PII 信息。 |
6. 开发与测试 Checklists
开发阶段
- 确认后端可以接收并存储大文本（聊天记录可能很长）。
- 实现了 3C 标签的 Enum 定义，确保数据库能正确存储 Tag。
- 实现了将
knowledge_mining数组拆解并批量写入知识库的逻辑。
测试阶段 (验收标准)
- 格式测试: 输入一段混乱的聊天记录，必须返回合法的 JSON。
- 标签一致性:
applicability_tags必须包含如[Mem: 社交败露恐惧]格式的标签。 - 润色效果: 对比
original_context和refined_text，后者必须去除口语化词汇（如“亲”、“哈”）。 - 隐私合规: 输出结果中不应包含具体的真实姓名。