拉新机器人-偏离流程设计

目录

• 🧠 一、核心原则：让机器人具备“上下文理解”和“灵活应答”的能力
• 🔄 二、解决方案设计（结合 LangGraph）
  • ✅ 方案思路：
• 📦 三、扩展 AgentState 状态结构
• 🔄 四、新增节点函数：全局意图识别 & 通用问答
  • 1. 意图识别节点（判断是否偏离流程）
  • 2. 处理非流程问题的通用问答节点
• ⚙️ 五、条件分支逻辑调整
• 📈 六、更新后的完整流程示意
• 🔁 七、如何“恢复流程”？
• ✅ 八、优化建议
• 💡 九、举个例子
• ✅ 十、总结

这是一个非常关键的问题：当客户没有按照预设流程提问时，机器人该如何应对？

在实际场景中，用户可能随时偏离设计好的流程，提出任意问题（比如突然问“你们客服电话是多少？”、“优惠活动什么时候结束？”等）。如果处理不好，用户体验会大打折扣。

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🧠 一、核心原则：让机器人具备“上下文理解”和“灵活应答”的能力

我们希望机器人能做到：

1. 识别用户当前意图（是否偏离流程）
2. 保持原有流程状态
3. 回答非流程问题后，自然引导回原流程

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🔄 二、解决方案设计（结合 LangGraph）

✅ 方案思路：

• 在每一步对话中都加入一个全局意图识别节点
• 如果发现是流程外的问题，就进入一个通用问答节点
• 回答完后再回到原来的流程位置

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📦 三、扩展 AgentState 状态结构

from typing import TypedDict, Optional

class AgentState(TypedDict):
    user_id: str
    message: str
    intent: str  # 当前意图，如 register、faq、off_topic 等
    current_step: str  # 当前处于哪个流程步骤
    is_registered: bool
    collected_info: dict
    context: list  # 对话历史，用于 LLM 上下文理解

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🔄 四、新增节点函数：全局意图识别 & 通用问答

1. 意图识别节点（判断是否偏离流程）

def detect_intent(state: AgentState) -> AgentState:
    prompt = f"""
你是一个智能客服助手，请分析以下用户消息的意图：
"{state['message']}"

请判断：
- 是否与注册流程有关？
- 是否是常见问题咨询（如价格、联系方式）？
- 是否完全偏离流程？

返回 intent 类型（register/faq/off_topic）
"""
    response = llm.invoke(prompt)
    intent = response.content.strip().lower()
    return {**state, "intent": intent}

2. 处理非流程问题的通用问答节点

def handle_off_topic(state: AgentState) -> AgentState:
    prompt = f"""
用户说：“{state['message']}”

请根据你的知识库回答该问题。如果你不确定答案，请说明“我暂时无法提供准确信息”。

注意：请保持简洁明了。
"""
    response = llm.invoke(prompt)
    reply = response.content.strip()
    return {
        **state,
        "message": reply,
        "intent": "faq" if "contact" in reply or "price" in reply else "off_topic"
    }

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⚙️ 五、条件分支逻辑调整

我们可以使用 conditional_edges 来实现如下逻辑：

def route_after_intent(state: AgentState):
    if state["intent"] == "register":
        return "guide_to_register"
    elif state["intent"] in ["faq", "off_topic"]:
        return "handle_off_topic"
    else:
        return "offer_next_steps"

然后把这个判断作为每个主流程节点之后的判断逻辑。

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📈 六、更新后的完整流程示意

greet_user
   ↓
detect_intent ────→ [intent=register] → guide_to_register → collect_user_info → offer_next_steps
                   ↘ [intent=faq/off_topic] → handle_off_topic → resume_flow

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🔁 七、如何“恢复流程”？

你可以设计一个“流程恢复”节点，例如：

def resume_flow(state: AgentState) -> AgentState:
    print(f"Resuming flow from step: {state['current_step']}")
    # 根据 current_step 返回到对应节点
    return {**state, "message": "刚刚我们说到哪里了？让我们继续吧！"}

并在 handle_off_topic 后跳转回来：

workflow.add_edge("handle_off_topic", "resume_flow")

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✅ 八、优化建议

技术点	建议
意图识别增强	使用微调模型或关键词 + LLM 结合判断
FAQ 知识库集成	接入向量数据库 + RAG 提供更精准答案
多轮记忆机制	使用 LangGraph 的 checkpointer 实现会话持久化
用户打断容忍度高	不强制用户按流程走，而是智能适应

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💡 九、举个例子

假设用户说：

“你们客服电话是多少？”

系统回复：

“我们的客服电话是400-123-4567，工作时间为每天9:00-18:00。刚刚我们说到注册流程，是否需要我继续帮您完成注册？”

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✅ 十、总结

场景	应对方式
用户不按流程提问	加入全局意图识别节点
非流程问题	引导至通用问答节点
回答完后继续流程	使用 resume_flow 节点恢复流程
流程中断频繁	使用 checkpointer 记录状态

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如果你想，我可以为你生成一个完整的可运行代码模板，包含：

• 完整的 State Graph 定义
• 示例 LLM 回答模拟
• 支持上下文记忆和流程恢复

是否需要我继续生成这个完整示例代码？