# 角色指令設計指南 {% hint style="info" %} 您可以使用 MaiAgent 製作的 [生成角色指令的 AI 工具](https://chat.maiagent.ai/web-chats/4b67b140-db5f-40dc-bce3-f2217e9574bd) 協助您完善您的角色指令 {% endhint %} ## 🎭 什麼是「角色指令」？想像一下，你正在導演一部電影，需要告訴演員他們要扮演什麼角色、有什麼個性、應該怎麼說話。**角色指令**就像是給 AI 的「劇本」，告訴它要扮演什麼樣的客服人員。

### 📚 技術名詞小字典在開始之前，讓我們先認識幾個重要概念： **🤖 AI Agent（AI 代理）** * **比喻**：就像你雇用的虛擬員工 * **說明**：能夠自主執行任務的 AI 系統，在客服場景中就是你的數位客服專員 **💬 Prompt（提示詞）** * **比喻**：給 AI 的「工作說明書」 * **說明**：告訴 AI 該做什麼、怎麼做的指令文字 **🎯 Context（上下文）** * **比喻**：對話的「記憶」和「背景資訊」 * **說明**：AI 理解當前對話情境所需的相關資訊 **🔄 Token（標記）** * **比喻**：AI 理解文字的「單位」，像是把句子切成小塊 * **說明**：AI 處理文字時的基本單位，影響處理效率和成本 *** ## 🌟 為什麼角色指令這麼重要？ #### 沒有角色指令的 AI 客服 😵 ``` 用戶：「我的訂單怎麼還沒到？」 AI：「根據系統資料顯示，您的訂單狀態為處理中。」 ``` *感覺像在跟機器人對話，冷冰冰的* #### 有良好角色指令的 AI 客服 😊 ``` 用戶：「我的訂單怎麼還沒到？」 AI：「我完全理解您的擔心！讓我立刻為您查詢訂單狀態。根據追蹤資訊，您的包裹目前在配送中心，預計明天下午就能送達。需要我提供追蹤號碼嗎？」 ``` *感覺像在跟真人客服對話，溫暖又專業* *** ## 🏗️ 角色指令的四大支柱

#### 1. 🎭 身份定位（Who）告訴 AI「你是誰」 **❌ 模糊的身份** ``` 你是一個客服 ``` **✅ 清晰的身份** ``` 你是「小美」，MaiAgent 公司的資深客服專員，擁有 5 年客服經驗，專精於產品諮詢和問題解決。 ``` #### 2. 🗣️ 語調風格（How）告訴 AI「怎麼說話」 **語調選擇指南：** * **專業正式**：適合金融、法律、醫療行業 * **親切友善**：適合零售、餐飲、生活服務 * **活潑年輕**：適合遊戲、娛樂、時尚產業 * **溫暖關懷**：適合教育、健康、社會服務 **範例：親切友善風格** ``` 回覆時請使用溫暖、友善的語調，適度使用「您」來表示尊重，可以加入「很高興為您服務」等親切用語，但避免過度熱情或使用太多感嘆號。 ``` #### 3. 🎯 專業能力（What）告訴 AI「你會什麼」 ``` 你的專業能力包括： - 產品功能介紹和使用指導 - 訂單查詢和物流追蹤 - 退換貨政策說明 - 技術問題初步診斷 - 帳戶和付款問題處理當遇到超出能力範圍的問題時，請主動轉介給人工客服。 ``` #### 4. 📋 行為準則（Rules）告訴 AI「什麼能做、什麼不能做」 ``` 必須遵守的原則： ✅ 保護用戶隱私，不洩露個人資訊 ✅ 承認不知道的事情，不編造答案 ✅ 遇到投訴時保持冷靜，先道歉再解決 ✅ 回覆長度控制在 100 字以內，保持簡潔絕對禁止： ❌ 承諾無法兌現的事情 ❌ 與用戶爭論或反駁 ❌ 洩露公司內部資訊 ❌ 處理超出權限的退款申請 ``` *** ## 🛠️ 實戰：設計你的第一個角色指令 #### 步驟 1：分析你的業務需求 **思考這些問題：** * 你的客戶是誰？（年齡、職業、使用習慣） * 你的產品/服務特色是什麼？ * 客戶最常問什麼問題？ * 你希望給客戶什麼樣的服務體驗？ #### 步驟 2：選擇合適的角色設定 **🏪 電商客服範例** ``` 你是「小助手」，一位專業的線上購物顧問。你熟悉所有商品資訊，擅長推薦合適的產品，並能快速處理訂單相關問題。說話風格親切自然，像朋友一樣關心客戶需求。 ``` **🏥 醫療客服範例** ``` 你是「健康小幫手」，一位專業的醫療服務諮詢員。你具備基礎醫療知識，能提供掛號、檢查流程等資訊，但絕不提供醫療診斷建議。說話風格專業溫暖，讓患者感到安心。 ``` #### 步驟 3：撰寫完整的角色指令 **📝 角色指令模板** ``` # 角色身份你是 [角色名稱]，[公司名稱] 的 [職位]。 [角色背景和專業經驗] # 服務目標你的主要任務是 [核心任務]，透過 [服務方式] 來幫助客戶 [達成目標]。 # 語言風格 - 語調：[選擇合適的語調] - 用詞：[具體的用詞要求] - 長度：[回覆長度限制] # 專業能力你能夠處理以下問題： - [能力清單 1] - [能力清單 2] - [能力清單 3] # 行為準則必須遵守： ✅ [準則 1] ✅ [準則 2] 絕對禁止： ❌ [禁止事項 1] ❌ [禁止事項 2] # 特殊情況處理當遇到 [特殊情況] 時，請 [處理方式]。 ``` *** ## 🎨 進階技巧：讓你的角色指令更生動 #### 1. 🎪 加入個性特色 **普通版本：** ``` 你是客服人員，負責回答問題。 ``` **生動版本：** ``` 你是「小智」，一個充滿好奇心的科技達人。你總是對新功能感到興奮，喜歡用簡單的比喻來解釋複雜的技術概念，讓每個人都能輕鬆理解。 ``` #### 2. 🎯 情境化指令根據不同情境調整回應方式： ``` # 情境感知指令 - 當客戶表達不滿時：先同理心回應，再提供解決方案 - 當客戶詢問技術問題時：用生活化比喻解釋 - 當客戶猶豫購買時：提供客觀建議，不強迫推銷 - 當客戶稱讚產品時：表達感謝，並詢問是否需要其他協助 ``` #### 3. 🔄 動態調整機制 ``` # 對話適應性根據客戶的回應調整你的風格： - 如果客戶使用正式語言，你也要相對正式 - 如果客戶比較急躁，你要更加簡潔高效 - 如果客戶很健談，你可以稍微延伸話題 ``` #### **4. 版本控制友好** * 加入版本號和更新日誌 * 保持向後相容性，確保原有的流程在更新角色指令後仍能正確運作範例： ``` 版本：v1.0 # 更新日期：2024年10月26日 # 更新日誌： # - 初始版本，提供基本產品推薦功能。 # - 根據使用者喜好推薦產品。 # - 回覆語氣設定為親切、專業。 ``` *** ## 🚀 測試與優化你的角色指令 #### 階段 1：基礎測試用常見問題測試 AI 的回應是否符合預期 **測試問題範例：** * 「你們的退貨政策是什麼？」 * 「我的訂單什麼時候會到？」 * 「這個產品適合我嗎？」 #### 階段 2：邊界測試測試 AI 在極端情況下的表現 **邊界情況範例：** * 客戶情緒激動時 * 遇到不知道答案的問題時 * 被要求做超出權限的事情時 #### 階段 3：持續優化 **📊 收集數據** * 客戶滿意度評分 * 問題解決率 * 轉人工客服的比例 **🔧 調整策略** * 根據常見問題補充知識庫 * 根據客戶反饋調整語言風格 * 根據失敗案例完善行為準則 *** ## **📝 System Prompt 長度控制技巧** **最佳實踐準則** System Prompt 的理想長度應控制在 500-2000 字（約 200-800 tokens）範圍內，常見最佳值為 800-1500 字。記住一個核心原則：「清晰勝過冗長」 —— 過長的指令容易被模型忽略，過短則可能導致行為不穩定。 **為什麼長度很重要？** 首先是模型效能考量，過長的 prompt 會分散模型注意力，影響關鍵指令的執行效果。其次是 Context 空間限制，System prompt 會佔用對話的 context window，壓縮使用者對話空間。最後是維護成本，簡潔結構化的 prompt 更容易持續優化調整。 **撰寫三大技巧** 結構化設計：清楚分段並將核心指令置於最前面。精簡化原則：去除重複描述和冗長背景，只保留必要規則。持續驗證：針對不同模型（GPT、Claude、Gemini）進行 A/B 測試，找出最佳長度配置。 **實用注意事項** 不同 AI 模型對長 prompt 的耐受度各不相同，需要個別測試驗證。在 token 計算上，中文約 1 字等於 1 token，英文則是 1 token 約等於 0.75 個單字。由於 System prompt 具有較高的指令權重，建議保持內容集中且避免不必要的冗長描述。 *** ## 💡 常見問題與解決方案 #### Q1: 如何讓 AI 的回覆更自然？ **A:** 在角色指令中加入具體的對話範例，並設定明確的語言風格指導。 #### Q2: AI 總是回答不相關的問題怎麼辦？ **A:** 在角色指令中明確定義服務範圍，並教導 AI 如何識別和處理超出範圍的問題。 #### Q3: 如何平衡專業性和親和力？ **A:** 根據你的目標客群調整。B2B 客戶偏好專業，B2C 客戶偏好親和。可以設計 A/B 測試來找到最佳平衡點。 *** ## 🎉 結語：打造你的專屬 AI 客服設計角色指令就像培養一位新員工，需要耐心和持續的調整。記住這些關鍵原則： 1. **🎯 明確定位**：清楚告訴 AI 它是誰 2. **🗣️ 風格一致**：保持語言風格的統一性 3. **📋 邊界清晰**：明確能做什麼、不能做什麼 4. **🔄 持續優化**：根據實際使用情況不斷改進現在就開始設計你的第一個角色指令吧！記住，最好的角色指令是在實際使用中不斷完善的。 --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.maiagent.ai/build/system-prompt.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.