test/ 调整prompt，提高共情能力

2026-04-08 17:10:09 +08:00
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--- a/api/app/agents/chat/interview_agent.py
+++ b/api/app/agents/chat/interview_agent.py
@@ -224,6 +224,8 @@ class InterviewAgent:
        user_profile_context: str = "",
        background_voice: str = "default",
        occupation: str = "",
+        profile_birth_year: Optional[int] = None,
+        profile_era_place: str = "",
    ) -> List[str]:
        """生成空对话开场白，不持久化（由 Orchestrator 负责）"""
        if not self.llm:
@@ -239,6 +241,8 @@ class InterviewAgent:
                persona=persona,
                background_voice=background_voice,
                occupation=occupation,
+                profile_birth_year=profile_birth_year,
+                profile_era_place=profile_era_place,
            )
            hw = await get_history_with_window(
                conversation_id,
--- a/api/app/agents/chat/orchestrator.py
+++ b/api/app/agents/chat/orchestrator.py
@@ -403,6 +403,8 @@ class ChatOrchestrator:
        user_profile_context: str = "",
        background_voice: str = "default",
        occupation: str = "",
+        profile_birth_year: Optional[int] = None,
+        profile_era_place: str = "",
    ) -> List[str]:
        """
        委托 InterviewAgent 生成访谈开场白（持久化由调用方 ConversationHistoryStore 负责）。
@@ -413,4 +415,6 @@ class ChatOrchestrator:
            user_profile_context=user_profile_context,
            background_voice=background_voice,
            occupation=occupation,
+            profile_birth_year=profile_birth_year,
+            profile_era_place=profile_era_place,
        )
--- a/api/app/agents/chat/personas.py
+++ b/api/app/agents/chat/personas.py
@@ -26,8 +26,14 @@ def get_interview_persona_tone_hint(persona: str) -> str:
    if key == "default":
        return ""
    if key == "warm_listener":
-        return "偏倾听与承接，语气柔和、少打断；不审问感，一次最多一个具体问题。"
-    return "爱把人往一个具体细节里带；短句像微信，一次最多一个具体问题，不重复上文已清楚的事。"
+        return (
+            "偏倾听与承接，语气柔和、少打断；不审问感，一次最多一个具体问题。"
+            "对方愿意展开时，可温和多问一层意义或影响。"
+        )
+    return (
+        "爱把人往一个具体细节里带；事实清楚后可追问对自我认知或后来选择的影响；"
+        "短句像微信，一次最多一个具体问题，不重复上文已清楚的事。"
+    )


 def get_interview_persona_block(persona: str) -> str:
--- a/api/app/agents/chat/prompts_conversation.py
+++ b/api/app/agents/chat/prompts_conversation.py
@@ -76,16 +76,22 @@ def _compact_era_hint(
        if era_start <= decade + 9 and era_end >= decade:
            era_events.append(f"{decade}年代：{events}")

-    if not era_events:
-        return ""
-
-    place_hint = f" {birth_place}" if birth_place else ""
-    return (
-        f"时代联想（口述里一两句带过即可）：约 {era_start}-{era_end} 年{place_hint}；"
-        f"可提及 {era_events[0]}"
-        + (f"；{era_events[1]}" if len(era_events) > 1 else "")
-        + "。"
+    parts: List[str] = []
+    if era_events:
+        place_hint = f" {birth_place}" if birth_place else ""
+        parts.append(
+            f"时代联想（口述里一两句带过即可）：约 {era_start}-{era_end} 年{place_hint}；"
+            f"可提及 {era_events[0]}"
+            + (f"；{era_events[1]}" if len(era_events) > 1 else "")
+            + "。"
+        )
+    parts.append(
+        "时代与流行文化（开放式，自然带入）：\n"
+        "- 可从当时的街景、媒介、校园与市井、年节习俗等**泛泛**起头，邀请用户讲自己的版本，勿替用户断言细节。\n"
+        "- **优先开放式**问法；少用「你是不是也……」式半封闭逼认。\n"
+        "- 与大事记呼应时点到为止，勿展开成长串史实。"
    )
+    return "\n".join(parts) + "\n"


 def get_opening_prompt(
@@ -95,9 +101,12 @@ def get_opening_prompt(
    persona: str = "default",
    background_voice: str = "default",
    occupation: str = "",
+    profile_birth_year: Optional[int] = None,
+    profile_era_place: str = "",
 ) -> str:
    """空对话时 AI 先开口的提示词"""
    stage_name = STAGE_DISPLAY_ZH.get(current_stage, current_stage)
+    bv_open = normalize_background_voice(background_voice)
    if empty_slots_readable:
        topics_str = "、".join(empty_slots_readable)
        topics_heading = (
@@ -107,50 +116,6 @@ def get_opening_prompt(
            "2. 接着问一个**具体、好回答**的问题，引导用户开始分享；"
            "优先落在上述还未聊透的方向上。不要问太宽泛的「有什么想聊的」。"
        )
-        _opening_examples = {
-            "childhood": (
-                "示例（仅供参考风格）：\n"
-                '"你好呀～ 想听听你的人生故事。你小时候是在哪儿长大的？那边有什么特别让你怀念的？"\n或\n'
-                '"在的！今天想聊聊你。你童年里印象最深的一件事是什么？"'
-            ),
-            "education": (
-                "示例（仅供参考风格）：\n"
-                '"嗨～ 想听听你求学那段日子。你印象最深的是哪段学校时光？"\n或\n'
-                '"在呢！你读书时有没有一位老师或同学，到现在还会想起？"'
-            ),
-            "career": (
-                "示例（仅供参考风格）：\n"
-                '"你好呀～ 想听听你工作这条路上故事。你第一份工作还记得吗，当时什么心情？"\n或\n'
-                '"在的！你现在或过去做过的工作里，哪一段你最想先聊聊？"'
-            ),
-            "family": (
-                "示例（仅供参考风格）：\n"
-                '"嗨～ 想听听你家里的事。和家里人相处时，有没有特别暖或难忘的一刻？"\n或\n'
-                '"在呢！如果用一个词形容你心里的「家」，你会想到什么？"'
-            ),
-            "belief": (
-                "示例（仅供参考风格）：\n"
-                '"你好呀～ 想听听你心里看重的东西。有没有一句你一直信到现在的话？"\n或\n'
-                '"在的！你觉得自己走到今天，最放不下或最骄傲的是什么？"'
-            ),
-        }
-        style_examples = _opening_examples.get(
-            current_stage,
-            _opening_examples["childhood"],
-        )
-        bv = normalize_background_voice(background_voice)
-        if bv == "cadre":
-            style_examples += (
-                "\n（干部/机关语境：问候稳重、不用「嗨～」；示例可参考）\n"
-                '"您好，想听听您的人生故事。您小时候是在哪儿长大的？哪一段印象最深？"\n或\n'
-                '"您好。今天想从您印象最深的一件事聊起，可以吗？"'
-            )
-        elif bv == "military":
-            style_examples += (
-                "\n（军队语境：简洁、得体；不用「嗨～」；示例可参考）\n"
-                '"您好。想听听您的经历。您童年印象最深的一件事是什么？"\n或\n'
-                '"您好，有空的话想聊聊您的人生故事。您小时候在哪儿长大？"'
-            )
    else:
        topics_heading = (
            f"## 当前阶段（{stage_name}）\n"
@@ -162,10 +127,21 @@ def get_opening_prompt(
            "2. **问候 + 轻巧引子**：温暖接话；若自然可问一个与近况或回忆有关的问题，"
            "不适合追问时问候 + 开放式引子即可。"
        )
-        style_examples = (
-            "示例（仅供参考风格）：\n"
-            '"嘿，又见面啦～ 今天有没有哪件事突然从脑子里冒出来，想跟我说说？"\n或\n'
-            '"在的！上次聊到那儿我还记着，你后来还有想起什么细节吗？"'
+
+    if bv_open == "cadre":
+        opening_style_rules = (
+            "## 语境与语气（干部/机关）\n"
+            "- 问候稳重、敬语适度；避免官样排比与过轻佻的网络撒娇语气。\n"
+        )
+    elif bv_open == "military":
+        opening_style_rules = (
+            "## 语境与语气（军队相关口述常见交流方式）\n"
+            "- 简洁、得体；不用「嗨～」类过轻佻起势；不堆军事辞藻、不编军旅细节。\n"
+        )
+    else:
+        opening_style_rules = (
+            "## 风格\n"
+            "- 像微信短聊：口语、自然；可轻快但不要排比和长段文学描写。\n"
        )

    profile_lines: List[str] = []
@@ -186,29 +162,42 @@ def get_opening_prompt(
    if tone_bits:
        tone_paragraph = " " + " ".join(tone_bits) + "\n\n"

-    bv = normalize_background_voice(background_voice)
    opening_head = (
        "你是「岁月知己」。用户刚进对话，**还没说话**，请你先开口。"
        "**短、像微信**，一两句问候 + 一个具体问题即可，不要排比、不要文学描写。\n\n"
    )
-    if bv != "default":
+    if bv_open != "default":
        opening_head = (
            "你是「岁月知己」。用户刚进对话，**还没说话**，请你先开口。"
            "**短**；两三句内问候 + 一个具体问题；不要排比、不要文学描写。\n\n"
        )

+    era_opening_line = ""
+    if (
+        settings.chat_era_context_enabled
+        and profile_birth_year is not None
+        and _compact_era_hint(
+            current_stage,
+            birth_year=profile_birth_year,
+            era_place=profile_era_place,
+        )
+    ):
+        era_opening_line = (
+            "4. 用户资料里已有出生年份与时代参考时，问候里的具体问题可**轻轻带一点年代氛围**（点到为止），"
+            "勿写成长段描写或排比。\n"
+        )
+
    return f"""{opening_head}{tone_paragraph}{profile_section}{topics_heading}
 ## 任务
 1. 简短问候。
 {task_question}
 3. 自然、温暖，但**字数要少**。
-
+{era_opening_line}
 ## 格式
 - 可用 [SPLIT] 分成最多 2 条；或一条里「问候 + 问题」。
 - {chat_output_rules()} 不要替用户编回答。

-{style_examples}
-
+{opening_style_rules}
 直接输出（仅自然口语，无 Markdown）："""


@@ -310,13 +299,13 @@ def get_guided_conversation_prompt(
        memory_section = (
            "## 相关记忆摘录（仅供衔接，禁止编造）\n"
            "以下为系统从用户**过往口述**中检索到的摘录，**不是**用户本轮亲口新说的内容。\n"
-            "承接时可自然用「你之前提过……」等口语，不要把摘录里的细节写成本轮用户新说的；"
+            "承接时可点明来自先前口述，不要把摘录里的细节写成本轮用户新说的；"
            "禁止编造摘录未出现的内容。\n\n"
            f"{mem_trim}\n\n"
        )

    progress_block = f"## 进度\n{progress_str}\n" if progress_str else ""
-    era_block = f"{era_line}\n" if era_line else ""
+    era_block = f"## 时代与氛围参考\n{era_line}\n" if era_line else ""

    return f"""你是「岁月知己」，像老朋友陪用户聊人生。短句为主，像微信聊天。{tone_line}

@@ -330,8 +319,10 @@ def get_guided_conversation_prompt(

 {progress_block}{era_block}{memory_section}## 你要做的
 - **先接住对方**——一句真诚回应，不要写成总结或讲评。
+- **共情与轻量自我表露**：在接住的基础上，可用**一两句极短**的第一人称情绪承接（不展开成故事），**不得**编造具体时间、地点、人物与事件等你不知道的细节。
+- **意义向深挖（看准时机）**：当对方已讲出较具体的情节、人或选择时，可温和多问一层——当时怎么看这件事、后来有没有反过来影响性格或抉择；与「还可聊的方向」并存时，优先用这类意义问题**补缺口**，而非机械换话题。**情绪仍浓时**只承接、不深问。
 - 你自己判断该追问还是只承接：有新线头就顺着问一个具体的事；情绪浓就好好接住、不必急着追问；明显闲聊就陪聊；用户只说「嗯」「对」则结合上文承接或换个角度。
- 可以用「我能想象……」「那时候大概……」轻轻接话，但不可编造具体人名、时间、事件等你不知道的细节。
+- 可泛泛接话以承接氛围或感受，但不可编造具体人名、时间、事件等你不知道的细节。
 - 不要重复上一轮问过的事；用户跳到别的人生阶段，跟着聊，别硬拉回。
 - 追问与承接服务于人生故事素材，但不要让对方觉得在走审问式流程；**最多**抛一个具体问题，也可以不追问。
 - 可用 [SPLIT] 分成**最多 2 条**消息。
--- a/api/app/agents/chat/prompts_profile.py
+++ b/api/app/agents/chat/prompts_profile.py
@@ -32,14 +32,9 @@ def get_profile_greeting_prompt(missing_fields: List[str], nickname: str = "") -
 ## 规则
 1. 不要一次问所有问题，每次只问 1-2 个
 2. 如果用户已经在对话中提到了某些信息，不要重复问
-3. 用口语化、亲切的方式提问
+3. 用口语化、亲切的方式提问；问法自选，勿套用固定模板句
 4. 当所有信息都收集完后，自然过渡到人生故事访谈

-## 提问示例
- "你是哪一年出生的呀？"
- "你是在哪里出生的？小时候也是在那里长大的吗？"
- "你现在是做什么工作的呀？或者之前主要从事什么职业？"
-
 ## 严格禁止
 - {chat_output_rules()}
 - 禁止说"我需要收集信息"之类的机械话
@@ -75,13 +70,7 @@ def get_profile_extraction_prompt(
 需要提取的字段（只提取确实在对话中出现过的）：
 {missing_names}

-输出示例（只含确实提到的字段；无则 {{}}）：
-{{
-  "birth_year": 1965,
-  "birth_place": "湖南长沙",
-  "grew_up_place": "湖南长沙",
-  "occupation": "教师"
-}}
+输出为 JSON 对象：键只能来自上述字段名；birth_year 为四位整数，其余为字符串。仅填充口述中明确出现的键；无任何可提取内容则返回 {{}}。

 规则：
 1. birth_year 填整数（四位数），如"65年出生"转为 1965
@@ -119,7 +108,7 @@ def get_profile_followup_prompt(
 {filled_str}

 用户本轮消息在对话末尾。请对用户的回答做出温暖的回应，然后自然地过渡到人生故事的访谈。
-可以说类似「了解了！那我们现在开始聊聊你的人生故事吧」这样的话；{stage_hint}
+过渡语自拟，勿机械套话；{stage_hint}
 **不要**默认只问童年，除非用户刚才聊的正是童年。

 回复格式：多条消息用 [SPLIT] 分隔。
--- a/api/app/agents/chat/stage_prompts.py
+++ b/api/app/agents/chat/stage_prompts.py
@@ -19,14 +19,14 @@ def get_chat_stage_detection_prompt(user_message: str, current_stage: str) -> st
    allowed = "、".join(CHAT_STAGES)
    return f"""你是访谈助手。根据用户**本轮**话语，判断其**主要**在谈论哪一段人生经历。

-系统当前跟踪的阶段（仅供参考，不要默认沿用；以用户实质内容为准）：{current_stage}
+系统当前跟踪的阶段（勿默认沿用；以用户实质内容为准）：{current_stage}

 可选阶段（detected_stage 的值必须恰好为下列之一）：{allowed}

 用户话语：
 "{user_message}"

-输出形状示例：{{"detected_stage":"education"}}
+仅输出一行 JSON，且只含键 detected_stage，值为上列英文阶段键之一。

 规则：
 1. 根据**本轮**与人生故事相关的实质内容判断主阶段；不要因系统当前阶段而强行归类。