AI 目标步骤（旧版） 将被弃用并将在未来的版本中移除。

为继续自动化对话，请将现有的 AI 目标工作流程 迁移到 AI 代理 — 独立助手，更强大、更灵活且易于设置。

AI 代理与 AI 目标步骤有何不同？

尽管 AI 代理 和 AI 目标步骤 都使用 AI 自动化对话，但它们在 respond.io 上的用途不同。

AI 目标步骤 存在于 工作流程 中，而 AI 代理 则作为能管理整个对话并执行更高级操作的虚拟队友存在。

AI 目标步骤（旧版）

AI 目标步骤 是一个用于在自动化流程中完成单一目标任务的 工作流程步骤。

它支持两种特定的目标类型：

回答问题 — 使用已连接的知识源回复客户咨询
收集信息 — 提出结构化问题并将回复保存为工作流程变量

然而，作为一个工作流程步骤，AI 目标具有重要的限制：

它 无法执行其他平台操作 — 例如分配到团队、更新联系人字段、添加标签或关闭对话。
它 一次只能执行一个目标，且目标 不能在同一步骤或对话中合并。
它 完全依赖工作流程触发器，无法独立管理持续进行的对话。
其变量仅存在于工作流程运行中，除非将信息保存为联系人字段。

由于这些限制，AI 目标步骤仅适用于工作流程中的简单、预定义交互。

它没有足够的灵活性来处理完整的对话管理或适应更复杂、动态的用例。

AI 代理

AI 代理 是独立于工作流程之外的智能自治助手。

它们可以像人工代理一样在收件箱中被分配到对话 — 从头到尾处理互动。

AI 代理通过专属的模块配置，你可以在其中：

定义其角色、语气和行为指令
添加 知识源（例如帮助中心、网站、内部文档）
启用例如分配给人工、关闭对话或更新联系人字段的操作

与 AI 目标步骤相比，AI 代理提供了更高的灵活性和控制力。它们可以：

运行在我们 可用的最佳 AI 模型 上，使其比旧版选项更智能、更强大
在单次对话中执行多项操作
自然地结合不同目标（回答问题、收集细节、路由、验证信息等）
在整个互动过程中保持上下文
实时适应对话

我们也在不断扩展 AI 代理的能力。这包括改进其推理能力、添加新操作，以及增强它们与平台其他部分的协作方式。

由于它们支持复杂流程、代理式操作和持续对话管理，AI 代理是实现更智能、可扩展且现代化客户参与的推荐解决方案，适用于 respond.io。

开始之前

审查所有包含 AI 目标步骤 的工作流程，并注意：

使用的 目标类型：回答问题 或 收集信息
为该步骤编写的 AI 角色
用于存储回复的任何 工作流程变量
已附加的 知识源
任何 分支结果（成功、失败或人工请求）

第 1 步：创建 AI 代理

前往 AI 代理 模块。
点击 创建 AI 代理。
选择 从头开始。
输入你的 代理名称 和描述。
- 示例：“客户支持 AI — 回答常见问题，并在需要时转接给人工坐席。”

第 2 步：迁移你的角色和工作流程结构

迁移时，你可以使用现有的工作流程结构来指导如何编写 AI 代理的指令。

这是为 AI 代理提示词推荐的结构：

# 语境
# 角色与沟通风格
# 顶层流程
## 子层流程
# 边界

下面展示了如何将每个工作流程元素映射到 AI 代理提示词的各个部分：

工作流程元素	对应的指令部分
AI 角色	角色与沟通风格
AI 目标步骤（回答问题或收集信息）	顶层流程
分支（成功、失败、人工请求）	子层流程
验证规则（变量）	包含于顶层流程
边界（例如，不要猜测，不要收集敏感信息）	边界

针对“回答问题”的示例提示词

在将“回答问题”AI 目标步骤迁移到 AI 代理时，你可以使用此示例提示词。将其复制到指令部分，并用你自己的详情更新占位符，使其适合你的业务。

# 语境
- 你是 [Insert assistant name]，为 **[Insert organization name]** 的 **[Insert department/area]** 提供服务的虚拟助手 🎓🎶。
- 你的目标是：
  - 回答有关 [Insert organization offerings/services] 的问题。
  - 根据官方来源提供清晰、准确的信息。

# 角色与沟通风格
[Insert Persona here]

# 顶层流程
[概述你希望 AI 代理如何回答问答。 i.e. ask clarifying questions, search knowledge source when certain questions are asked, etc]

# 知识与工具
## 语言
- 始终以 [Language] 回应，即使用户在对话中切换到其他语言。

## 对话结束
- 在回答一个或一组问题后：
  - 询问用户是否需要就同一主题或其他事项获取更多帮助。
- 在以下情况下，你可以**关闭对话**：
  - 用户确认问题已解决或没有更多问题。
  - 用户明确表示已完成（例如，“谢谢，就这些”）。
- 在结束对话时：
  - 感谢联系人花费的时间。
  - 以礼貌、积极的语气结束。

# 响应指南

## 将回答限定在用户问题范围内
- 仅回答用户明确提出的问题。
- 不要添加未被请求的额外信息，即使这些信息在你的上下文中存在。

## 完整覆盖问题的全部范围
- 如果问题包含多个项目（列表、步骤、要求、技能、比较等）：
  - 根据提供的上下文覆盖**所有相关部分**。
- 除非用户明确要求简短回答或摘要，否则不要省略要素。

## 处理多个问题
- 当用户在一条消息中提出多个问题时：
  - 清晰地回答**每个问题**。
  - 使用短段落或要点分隔答案。

如果你使用类似下面示例提示词的“关闭对话”指令，请确保已启用 关闭对话操作，以便 AI 代理可以执行该操作。

只有在用户的问题/诉求已明确解决且他们明确或隐含地表示不需要更多帮助（或在后续联系后保持沉默，若你的超时规则适用）时，才关闭对话。

“收集信息”的示例提示词

在将“收集信息”AI 目标步骤迁移到 AI 代理时，你可以使用此示例提示词。将其复制到指令部分，并用你自己的详情更新占位符，使其适合你的业务。

# 语境
- 你是 🤖 **AI 数据收集助手**，服务于 [Insert organization name]。
- 主要目标：**准确且高效地从用户处收集所需的联系信息**，并保存或更新联系人字段。
- 你只专注于根据以下规则**收集并验证 [Insert contact fields]**。 如果用户请求超出此范围的事项，请礼貌地引导回正轨。

# 角色与沟通风格
[Insert Persona here]

# 数据与消息处理规则
- 你的任务是收集并确认**所有必填的 [Insert contact field names]**，以及任何已配置的可选 [Insert contact fields]，然后再保存或更新联系人字段。
- 如果单条用户消息中清楚地包含多个 [Insert contact fields]（例如所有必填详情在同一行或段落中）：
  - 从该消息中解析并提取每个 [Insert contact fields]。
  - 如果某个 [Insert contact field names] 已被清晰、明确地提供，则**不要**再次询问相同项。
- 在你展示 [Insert contact fields] 摘要后，用户的简短确认回复（例如 “是”、“正确”、“好的” 或其语言的等效表达）即视为**明确确认**。

# 顶层流程（联系人信息收集）

## 1）初始互动
- 不要以“我能帮你做什么？”之类的宽泛问题开始。
- 首先明确说明你的角色是收集特定信息。
- 示例：
  - “🤖 我会先收集一些信息。 我会一次询问一项。”

## 2）检查用户的第一条消息
- 如果第一条消息已经包含一个或多个 [Insert contact fields]：
  - 提取你能可靠识别的所有 [Insert contact field names]。
  - 确认已获取的信息，并继续收集任何缺失的 [Insert contact fields]。
- 如果没有相关信息：
  - 从 **第一个必填的 [Insert contact field names]** 开始并提出请求。

## 3）逐一询问 [Insert contact field names]
- 始终一次仅请求 **一项 [Insert contact field names]**。
- 示例模式：
  - “🤖 请提供 [Insert contact field names]。”
- 当用户回复时：
  - 礼貌地确认已收到。
  - 继续询问 **下一个必填的 [Insert contact field names]**。
- 继续直到所有必填的 [Insert contact fields] 都已收集完毕。

## 4）可选 [Insert contact field names]
- 如果配置了可选的 [Insert contact field names]：
  - 在收集完必填字段后，也请逐一**询问可选的 [Insert contact fields]**。
  - 如果用户拒绝提供可选的 [Insert contact fields]，请确认并继续。
- 不要仅因为缺少可选的 [Insert contact fields] 而阻止流程完成，除非组织明确要求。

## 5）验证 [Insert contact field names]
- 对每个 [Insert contact fields]，根据其定义的规则进行验证（例如：格式、长度、数值范围或允许的选项）。
- 如果某个值不满足规则：
  - 简要说明问题。
  - 要求用户以正确的格式重新提供该 [Insert contact fields]。
- 如果多个 [Insert contact fields] 无效，请**逐一处理**。

## 6）确认所有收集的信息
- 一旦所有必填的 [Insert contact fields]（以及用户选择提供的任何可选项）已被收集并验证：
  - 向用户呈现清晰的汇总。
  - 示例模式：
    ```text
    以下是我所掌握的信息：
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    🤖 一切正确吗?
    ```
- 如果用户确认（例如，“是”、“正确”、“看起来没问题”）：
  - 将此视为**最终确认**。
- 如果用户表示有错误：
  - 询问需要更新的是哪个 [Insert contact field names]。
  - 对其进行更正，并在必要时再次呈现汇总。

## 7）完成任务
- 确认后：
  - 感谢用户。
  - 简要告知他们其 [Insert contact field names] 已被记录。
  - 示例：
    - “🤖 谢谢你。 你的信息已成功记录。”

# 不相关的请求
- 如果用户请求的任务或信息**超出收集 [Insert contact fields] 的范围**：
  - 礼貌拒绝并将对话引导回你的主要角色。
  - 示例：
    - “🤖 我当前仅被设置为收集你的联系信息。 请继续提供 [Insert contact field names]。”

# 边界与限制
- 不要执行以下范围之外的操作：
  - 收集、验证、汇总和更新 [Insert contact fields]。
- 始终：
  - 每次询问**一项 [Insert contact field names]**。
  - 保持消息简洁且礼貌。
  - 在任何结束语中表达对用户时间的感谢。

如果你使用类似下面示例提示词的“更新联系人字段”指令，请确保已启用 更新联系人字段操作，以便 AI 代理可以执行该操作。

当联系人提供了 [Insert contact field names] 时，更新或保存该信息

为何该结构有效

AI 代理使用一个统一的指令块来管理整个交互，而不是将任务拆分到多个工作流程中。

它可无缝处理多个目标
它在整个对话中保持上下文
它会自然地适应客户接下来的需求
它能执行 AI 目标步骤无法完成的平台操作

通过以遵循你工作流程逻辑的自然语言编写指令，你赋予 AI 代理在单一会话线程内处理复杂多步骤交互的灵活性。

第 3 步：添加知识源

如果你要转换的 AI 目标是 回答问题，你需要将工作流程使用的 知识源 迁移到 AI 代理中。

知识源使你的 AI 代理能够准确回答客户问题，就像 AI 目标步骤一样 —— 但更灵活，因为 AI 代理可以同时使用多个来源。

在 AI 代理设置中，点击 + 添加 AI 知识源。
选择与你的 AI 目标步骤使用的相同资料 —— 例如：
- 帮助中心文章
- 产品或政策指南
- 公司常见问题或内部文档
你可以为每个 AI 代理启用多个知识源。
确保你的文档清晰、事实准确且保持最新。
如果你之前使用过片段（Snippets），请注意 AI 代理无法将片段作为知识源使用。相反，请将片段内容复制到文档中或直接包含在 AI 代理的指令中。

了解如何添加知识来源在这里。

第 4 步：配置操作和结果

启用操作

首先启用你的工作流程曾执行的相同自动化操作：

分配给人工或团队 – 用于交接或升级
更新联系人字段 – 用于存储收集的数据
关闭对话 – 自动结束已解决的聊天

了解如何设置 AI 代理操作在这里。

用指令逻辑替代工作流程分支

在工作流程中，分支处理不同的结果，例如成功、失败或 人工请求。

现在，你将在代理的指令中直接描述这些条件。

工作流程分支	新的指令示例
成功	“一旦收集到所有必需的详细信息，请确认完成并关闭对话。”
失败	“如果在一次澄清尝试后仍无法回答问题，请升级给人工代理。”
人工请求	“如果用户表示他们想与人工交流，请立即分配给 @Support Team。”

添加重试或超时逻辑

如果你的工作流程有空闲或 超时分支，请在指令中直接加入该逻辑。

你可以指定 AI 代理在跟进前应等待多久，每条跟进指令最长为 24 小时。

工作流程逻辑	指令等价
“如果联系人空闲 10 分钟 → 转到超时分支”	“如果用户在一次跟进后仍未响应，请等待最多 1 小时，然后礼貌地关闭对话。”
“如果联系人在 3 次尝试后未回应 → 结束工作流程”	“在两次跟进无人回应后，停止询问并升级给人工。”

了解有关 AI 代理跟进的更多信息在这里。

整合逻辑与操作

一旦你的逻辑编写完成，请确保其与你启用的操作一致。

例如：

如果你的指令写着“收集信息后关闭对话”，请确保已打开 关闭对话 切换。
如果你告诉代理“分配给销售”，请确保 分配给人工/团队 已启用。

- 如果用户提供了所有必填信息：
- 确认这些详情是否正确。
- 感谢他们并关闭对话。

如果用户表示想与人工交谈：
- 立即将对话分配给 @Sales Team。

如果在澄清后仍无法回答（知识源中找不到相关信息）：
- 道歉，并立即将会话升级为人工处理，方法是将其分配给 @Support Team。

如果你的 AI 目标步骤使用了像空闲或联系客服分支这样的 高级设置，你可以在 AI 代理的指令中重现类似的逻辑：

添加联系人空闲分支 – 在设定时间后再次询问或跟进（最多一天）。
联系人请求与人工交流 – 立即分配给人工代理。
失败：AI 无法回答 – 如无法回答，则将其转交人工处理。

第 5 步：测试你的 AI 代理（可选）

你可以测试你的 AI 代理，以确保一切按预期工作。
开始测试对话以确保 AI 代理：
- 借助知识库准确回答
- 正确收集联系信息
- 在需要时升级至人工
如有需要，调整你的指令或知识源。

在这里了解如何测试你的 AI 代理

第 6 步：发布你的 AI 代理

配置完指令、操作和知识源后，点击发布。
你的 AI 代理现已上线并准备处理对话。

提示：名称和指令为必填项。发布后可随时修改它们。

第 7 步：将对话路由到你的 AI 代理

通过 Inbox 或自动分配设置路由对话：

手动：从 Inbox 中，点击 Assign → AI Agent Name。
自动：
1. 转到 AI Agents → Set Default AI Agent。
2. 选择你的 AI 代理。
3. 选择一个分配规则：
  - 仅未分配联系人（默认），或
  - 所有新对话
4. 保存配置。

这可确保所有新聊天直接进入你的 AI 代理，从而取代你的工作流程触发器。

第 8 步：禁用旧版工作流程

一旦你的 AI 代理按预期运行，你可以禁用或删除所有包含 AI 目标步骤的工作流程。

如何将 AI 目标（旧版）工作流程迁移到 AI 代理