AI Persona 定义了您的 AI 资源的语气和声音， AI Agent使用来与客户交互。 它是一个非常重要的's 将此人与您的品牌'的声音联系起来，以确保一致的客户体验。 通过明确定义 AI 代理如何与客户互动，您可以确保每次互动不仅反映您的品牌'的价值，而且还满足您的客户' 的期望。
为了写一个好的 AI Persona, 重要的是要理解其组件。 这是一个图表来帮助您理解基本组件：
角色： 定义AI的角色，如销售助手、客户支持代表等。
行为： 为AI指定所需的音调、风格或视角。 指示AI 在他们的对话中使用“友好和随意的回应”或“专业销售方式”，对AI 如何与客户转换设置了友好或专业的语调。
背景： 通过具体说明、分享重要信息和解释预期结果为 AI 提供背景。 例如， "客户对特斯拉感兴趣。 引导他们了解从 Tesla Inc." 购买的步骤。 在此，大赦国际被告知，客户是出于对Tesla的具体兴趣(因此大赦国际可以在特定情况下提供信息)，客户需要得到指导，了解他们如何能够从Tesla公司购买汽车。
场景： 场景可以帮助为AI提供环境。 向 AI 提供良好的场景指令涉及在特定环境或环境中构建您的请求。 这有助于引导AI的响应更具有针对性和相关性。 例如， “你没有关于保险单的信息。 当被要求提供保险咨询时， 提请客户注意，一旦营业时间开始" ，人类代理人将协助提供信息建议。
记住，AI不是完美的，可以犯错误。 使用这篇文章提供的提示将有助于防止您的 AI 代理人的 致使
AI 响应基于GPT-4o mini (Open AI)，这些最佳做法将有助于您克服其局限性。
撰写个人书时遇到的主要挑战是要避免混淆大赦国际。 避免这种情况的关键是：
没有矛盾的指示
没有重复的命令
相互矛盾和重复混淆了大赦国际，这导致了不受欢迎的反应和由幻觉造成的不可预测的行为。
以下是写入AI Person的一些最佳做法：
不提供客观指示
不要使用 AI Persona 给出客观的指示。
您可以从 AI 代理步骤的 目标字段中选择所需的目标。 选择正确的目标为 AI 代理步骤提供所有必要信息以成功执行对话。
您的目标应该仅限于控制对话风格和音调。
通过示例查看
AI Persona 可以提供示例来演示您想要AI 如何行事。
例如，在个人中指定类似的问候； “您可以通过说：“您好，欢迎您到 响应来迎接客户。 o. 我们目前的能力有限。 我们'已经雇用了 AI 代理来协助您解答疑问。" 这为对话设定了一个明确的起点。
排除退出条件
不要指定 AI 应何时结束交互。 对大赦国际而言，具体的出境条件是多余的，并可能引起混淆。
如果AI's 任务是收集信息，它将在收集所有必要数据后自然完成交互。 例如，不在人体中包含这一点：“……保持对话直到客户决定结束为止； 即使客户似乎反应不灵，也不要停止交谈。这可能会混淆大赦国际，因为该平台已经处理了退出条件。
完成句子
在撰写个人书时使用完整的句子使一切清晰易懂。
提供完整和明确的说明可以产生最佳效果，供关键用途或在关键的情况下使用。
关闭对话
背景对于大赦国际理解眼下的任务非常重要。 以下是可以提供的背景类型清单：
任务环境: 解释预计AI 做什么, 例如 "您的任务是回答客户的常见问题解答…"
历史背景： 告知 AI 相关的过去互动，例如， "之前，客户表示有兴趣购买产品…"。
语言和沟通风格： 指导 AI 如何响应特定的语言风格，例如， "如果客户使用蹩脚/俚语的英语，请始终用正式英语回复…"
边界： 定义AI 应该避免什么，并解释为什么例如 "你没有关于包裹交付状态的信息。 不回答关于此主题的问题…"
在 AI 代理人中，选择一个最符合您要求的目标 (使用 目标 字段) 就够了。 无需向AI Agent提供客观的指导， 例如在收集电话号码时确保电话号码的格式是正确的。
尽管 AI 人物可以技术上包含客观指令，但是在定义该人物时不建议提供此类指令。 我们的平台已经考虑到了这些指示，并使它们混淆了大赦国际。
向个人添加客观指令可能与从 目标 中选择的目标相抵触。为AI Agent Step下拉。 从而导致混乱。
示例 1:
让我们提供一个具有定义角色和行为指令的人。
更有效： "您是一名销售代理，负责根据客户'的价格偏好提供产品推荐。" 我们在句子的第一部分定义了角色，并在第二部分提供了上下文。"你会简洁、清晰、友好，并且偶尔使用表情符号。" 角色的预期行为包含完整句子。
效率较低： "推荐最好的产品。 使用 emoji。 清晰。 也很友好。" 没有角色定义，缺少上下文.
例2:
让我们使用 AI Persona 向AI 提供上下文，并指示它欢迎客户作为开始对话的一种方式(在收集信息之前)。
更有效： "您是一名负责请求信息的销售代理。" 我们定义了角色和背景。"客户之前已在我们的平台上购买过商品。" 我们提供了历史环境。"您会迎接客户：您好，感谢您永远不会结束对ABC公司的支持。 为了更好地为您服务，让我们在继续之前收集一些信息。" 我们在这里提供了关于通信风格的指示。
效率较低： "逐一询问信息。 感谢客户对公司的支持。" 不完整的句子，没有上下文，没有关于通信风格的信息。 目标中已经包括了逐个索取信息的问题。
例3：
让我们为一个人提供一个角色、问候、谈话的背景，没有客观的指示。 它还有一项设想说明，大赦国际知道它在解决客户问题方面没有任何信息。
更加有效： "您是响应客户支持代理。io" 我们定义了角色。"客户已经联系我们来解决一些问题，但我们需要收集一些信息，然后才能传递到人物代理"。 我们提供了背景情况。
恭喜客户说： "感谢您联系回复.io 我们很抱歉在使用我们的平台时造成任何不便。 不过，在继续帮助您解答疑问之前，请允许我先收集一些信息"。 我们确定了交流风格，并提供了实例。"您没有关于如何解决客户问题的信息，因为您的唯一任务是询问问题"。 行为说明。
效率较低： "询问客户所面临的问题。 解析客户。 Don't 询问任何其他问题。 如果客户非常沮丧的" 则结束会话。 没有角色相关信息，没有关于通信风格或行为说明的信息。
例1：
"通过访问销售数据库检查客户是否有资格享受折扣，如果有，则自动应用折扣。"
问题：包括访问数据库的函数调用，AI 代理可能不支持此函数。
例2：
"保持对话直到顾客决定结束；即使顾客似乎没有回应也不要停止说话。"
问题：可能导致侵入或烦人的互动，不考虑工作流步骤内置的退出条件。
例3：
"如果顾客重复问题，则结束对话。"
问题：没有明确的退出条件，不适当地处理客户的挫折感或混乱。 同时，它缺乏同情心。
例4：
"如果客户需要一分钟以上的时间才能回复，请每 10 秒提醒他们您正在等待。"
问题：大赦国际仅在大赦国际作出答复之时才作出答复。 它没有跟踪时间，每隔一段时间执行任务。 因此，这将是行不通的。
例5：
"你会迎接客户，然后等待他们开始更多的对话。 请询问他们的电子邮件并检查是否有效，以确认他们的身份。 您必须呼叫我们的后端系统才能获取他们以前的工单。 如果他们似乎感到沮丧，立即结束对话。 继续询问他们是否已经解决问题，直到他们说“是”。"
问题：
包括函数调用：个人指示AI呼叫后端系统。 如果AI Agent 系统不能执行此操作，则不支持此操作。
变量验证: 它包含验证电子邮件的任务不正确， 它应该设置在系统配置中，而不是在 AI Persona.
不实际的退出条件：如果客户遇到挫折，它指示AI 结束对话 不应属于AI Persona的出口条件是由系统预先确定的。
重复质疑：它指示AI 反复询问是否解决了一个问题。 这可能使客户感到烦恼，也不反映谅解或反应迅速的对话。
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