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Python
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对话 Agent 提示词模板和访谈问题库
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from enum import Enum
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from typing import List, Dict
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class ConversationStage(str, Enum):
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"""对话阶段枚举"""
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CHILDHOOD = "childhood" # 童年
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EDUCATION = "education" # 教育
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CAREER = "career" # 事业
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FAMILY = "family" # 家庭
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BELIEFS = "beliefs" # 信念
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SUMMARY = "summary" # 人生总结
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# 访谈问题库
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INTERVIEW_QUESTIONS: Dict[ConversationStage, List[str]] = {
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ConversationStage.CHILDHOOD: [
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"你是在哪里长大的？小时候周围的环境是什么样的，有哪些让你印象深刻的童年记忆？",
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"童年时期的你是个怎样的孩子？有没有做过什么淘气或有趣的事情，现在想起来还会让你发笑？",
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"能聊聊你小时候的家庭吗？比如父母是怎样的人，他们对你的成长有什么影响吗？",
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"小时候你有过什么梦想？那时候你最想长大后做什么？",
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],
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ConversationStage.EDUCATION: [
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"上学的时候你是个怎么样的学生？你喜欢学校生活吗？",
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"在求学过程中，有没有哪位老师或同学对你影响特别大？能说说他们的故事吗？",
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"学生时代你参加过什么课外活动或者比赛吗？有没有哪段经历让你特别难忘？",
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"那时候你对未来有什么打算吗？比如毕业后想从事什么职业，或者希望过怎样的生活？",
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],
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ConversationStage.CAREER: [
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"第一次走出校园开始工作时，你还记得当时的情景吗？当时你的心情怎么样，有发生什么难忘的事吗？",
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"你当初是怎么选择进入现在这个行业的？其中有什么契机或故事吗？",
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"在工作中有没有遇到过特别大的挑战或低谷？当时你是怎么挺过来的？",
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"职业生涯中有没有哪个成就或时刻让你特别自豪？能跟我分享一下那个故事吗？",
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"在事业的发展过程中，有哪些重要的转折点？比如跳槽、升职或者创业，这些经历对你意味着什么？",
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"回顾这一路，有哪些人对你的事业帮助最大或者影响最深？有没有特别想感谢的贵人或伙伴？",
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],
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ConversationStage.FAMILY: [
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"可以聊聊你和你伴侣的故事吗？你们是怎么认识的，又是什么让你决定与他/她携手一生？",
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"孩子在你的生活中意味着什么？做父母的过程中，有没有让你特别骄傲或者难忘的瞬间？",
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"在家庭生活中，有没有什么传统或者特别的习惯，让你感到温馨和快乐？",
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"平时你和家人喜欢一起做些什么？周末或假日你们通常会怎么度过？",
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"你觉得家庭在你的人生中扮演了一个怎样的角色？",
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"工作和家庭要怎么兼顾呢？你是如何平衡事业和家庭的？在两边兼顾的时候有没有遇到困难，后来又是怎么克服的？",
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],
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ConversationStage.BELIEFS: [
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"你人生中有没有一些一直坚守的信念或者座右铭？这些信念给了你怎样的力量或者影响？",
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"对你来说，哪些价值观是最重要的？这些价值观是受到哪些人或经历的影响而形成的呢？",
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"当你遇到困难和低谷的时候，是什么支撑着你坚持下去？",
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"你如何看待‘成功’和‘幸福’？对你来说它们分别意味着什么？",
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],
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ConversationStage.SUMMARY: [
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"回顾你走过的路，你觉得这一生中最重要的经验或教训是什么？",
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"在你的生活中，你最感激的人和事有哪些？有没有特别觉得自己很幸运的地方？",
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"如果能对年轻时候的自己说几句话，你会想告诉他/她什么？",
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"展望未来，你还有什么愿望或目标吗？有没有一直想尝试但还没来得及做的事情？",
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"最后，你希望家人和后代记住你是一个怎样的人？",
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],
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}
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def get_system_prompt(current_stage: ConversationStage, covered_topics: List[str], user_latest_response: str) -> str:
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生成对话 Agent 的系统提示词
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Args:
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current_stage: 当前对话阶段
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covered_topics: 已聊过的话题列表
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user_latest_response: 用户最新回答
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Returns:
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系统提示词字符串
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stage_name_map = {
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ConversationStage.CHILDHOOD: "童年",
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ConversationStage.EDUCATION: "教育",
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ConversationStage.CAREER: "事业",
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ConversationStage.FAMILY: "家庭",
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ConversationStage.BELIEFS: "信念",
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ConversationStage.SUMMARY: "人生总结",
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}
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covered_topics_str = "、".join(covered_topics) if covered_topics else "暂无"
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prompt = f"""你是一位专业的人生故事访谈助手，擅长通过轻松自然的对话引导用户讲述他们的人生故事。
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你的职责：
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1. 根据用户已讲述的内容，判断当前应处于哪个访谈阶段（童年/教育/事业/家庭/信念/人生总结）
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2. 在用户停顿或完成一个话题后，自然地提出下一个相关问题
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3. 使用温暖、鼓励的语气，让用户感到被倾听和理解
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4. 当用户讲述不够详细时，通过追问引导深入（如："能多说一些关于...的细节吗？"）
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5. 识别对话的自然结束时机，或引导进入下一个阶段
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对话原则：
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- 一次只问一个问题，不要连续提问
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- 问题要自然、口语化，避免生硬
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- 根据用户的回答灵活调整，不要机械地按顺序提问
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- 当用户偏离话题时，温和地引导回来
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- 在用户讲述精彩故事时，给予积极反馈（如："这个故事真有意思！"）
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当前对话阶段：{stage_name_map.get(current_stage, current_stage.value)}
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已聊话题：{covered_topics_str}
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用户最新回答：{user_latest_response}
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请根据以上信息，生成一个自然、温暖的回应或下一个问题。"""
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return prompt
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def get_questions_for_stage(stage: ConversationStage) -> List[str]:
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"""获取指定阶段的所有问题"""
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return INTERVIEW_QUESTIONS.get(stage, [])
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