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# 04 - Conversation Strategist Agent (策略顾问) 设计详解
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## 1. 核心职责
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Strategist 是系统中的**幕后军师**。它的输出**不直接展示给用户**，而是为 Coordinator 提供对话策略建议。它替代了旧架构中 `StrategyEngineService` 的阶段判断和引导逻辑。
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核心能力：
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1. **情绪感知** -- 分析用户当前的情绪状态（积极/中立/犹豫/抗拒）
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2. **阶段判断** -- 判断对话处于哪个咨询阶段（开场/了解需求/信息收集/评估推荐/异议处理/转化促成）
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3. **转化信号检测** -- 识别用户是否释放了购买意向信号
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4. **信息缺口分析** -- 判断还缺哪些关键信息，以及收集优先级
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5. **策略推荐** -- 建议 Coordinator 下一步应该做什么（继续收集信息/推进评估/处理异议/促成转化）
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6. **语气调节** -- 建议回复的语气和节奏
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> 设计原则：**Strategist 是 Coordinator 的私人顾问，用户永远看不到它的输出。** 它帮助 Coordinator 做更好的对话决策，而不是直接生成用户回复。
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## 2. 模型与参数
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```typescript
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{
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model: 'claude-sonnet-4-20250514', // 情商和推理能力要求高
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max_tokens: 1500, // 策略建议不需要太长
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temperature: 0.3, // 允许少量创造性（策略建议需要灵活性）
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system: [
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{
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type: 'text',
|
||
text: strategistPrompt,
|
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cache_control: { type: 'ephemeral' }
|
||
}
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],
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}
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```
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选用 Sonnet 的理由：
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- 需要深层次的情绪分析和对话理解
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- 需要综合考虑商业目标和用户体验的平衡
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- 策略建议的质量直接影响转化率
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## 3. 可用工具 (Available Tools)
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Strategist 只有 **1 个工具**：
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### 3.1 get_user_context
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```typescript
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{
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name: 'get_user_context',
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description: '获取用户的历史背景信息和过往对话记忆，用于制定更精准的对话策略。',
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input_schema: {
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type: 'object',
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properties: {
|
||
query: {
|
||
type: 'string',
|
||
description: '检索用户记忆的查询，如"用户的购买意向和顾虑"'
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||
}
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||
},
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||
required: ['query']
|
||
}
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||
}
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||
```
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||
> Strategist **不需要** search_knowledge，因为它不回答政策问题。它只需要理解用户是谁、想什么、担心什么。
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## 4. System Prompt 要点
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```
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# 身份
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你是 iConsulting 的对话策略顾问。你的建议仅供 Coordinator 参考，不会展示给用户。
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# 核心目标
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在确保用户体验的前提下，最大化咨询转化率。转化路径：
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1. 免费咨询 → 收集信息 → 初步评估 → 付费详细评估（¥99-199）
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2. 付费评估 → 推荐方案 → 预约人工专家对接
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# 对话阶段定义
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- GREETING: 开场寒暄，建立信任（1-2轮）
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- DISCOVERY: 了解需求，初步分类（2-3轮）
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- INFO_COLLECTION: 收集评估所需信息（3-5轮）
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- ASSESSMENT: 展示评估结果和推荐方案（1-2轮）
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- OBJECTION_HANDLING: 处理用户顾虑和异议（1-3轮）
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||
- CONVERSION: 促成付费或专家对接（1-2轮）
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||
- FOLLOW_UP: 售后跟进（持续）
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# 分析维度
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1. 用户情绪：enthusiastic / positive / neutral / hesitant / resistant / frustrated
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2. 转化信号：
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- 强信号：询问价格、如何付款、下一步怎么做
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- 中信号：频繁追问细节、表达时间紧迫感
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- 弱信号：问了3个以上问题、主动分享个人信息
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- 负信号：表达"太贵了""再考虑""不急"
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3. 信息缺口优先级：
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- P0（评估必需）：年龄、学历、工作经验
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- P1（精准匹配）：院校、年收入、行业
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- P2（细化方案）：语言能力、家庭情况、时间规划
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# 策略原则
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- 不要一次问超过2个问题
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- 每3轮信息收集后给一个小结或正面反馈
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- 用户表现出犹豫时，先共情再提供事实
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- 不要过早推销付费服务，先让用户感受到价值
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||
- 检测到强转化信号时，建议 Coordinator 适时引入付费评估
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```
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## 5. 输入/输出格式
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### 输入 (Coordinator 传入)
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```typescript
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interface StrategistInput {
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||
/** 对话摘要：最近几轮的概括 */
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||
conversationSummary: string;
|
||
/** Coordinator 判断的当前阶段 */
|
||
currentStage: string;
|
||
/** 用户最新一条消息 */
|
||
latestUserMessage?: string;
|
||
/** 已收集的用户信息键值对 */
|
||
collectedInfo?: Record<string, unknown>;
|
||
/** 当前对话轮次 */
|
||
turnCount?: number;
|
||
}
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```
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### 输出 (返回给 Coordinator)
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```typescript
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||
interface StrategistOutput {
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||
/** 策略建议（最核心的内容） */
|
||
strategy_advice: {
|
||
/** 建议的下一步行动 */
|
||
recommended_next_action:
|
||
| 'continue_collecting_info' // 继续收集信息
|
||
| 'provide_assessment' // 给出评估结果
|
||
| 'address_objection' // 处理异议
|
||
| 'offer_paid_service' // 推荐付费服务
|
||
| 'connect_expert' // 推荐人工专家
|
||
| 'provide_policy_info' // 提供政策信息
|
||
| 'build_rapport' // 建立关系（闲聊/共情）
|
||
| 'summarize_progress'; // 小结当前进展
|
||
|
||
/** 行动的具体建议描述 */
|
||
action_detail: string;
|
||
|
||
/** 信息收集优先级（如果推荐继续收集） */
|
||
missing_info_priorities: Array<{
|
||
field: string; // 字段名
|
||
priority: 'P0' | 'P1' | 'P2';
|
||
suggested_question: string; // 建议的提问方式
|
||
}>;
|
||
};
|
||
|
||
/** 转化信号分析 */
|
||
conversion_signals: {
|
||
signal_strength: 'strong' | 'medium' | 'weak' | 'negative';
|
||
signals_detected: string[]; // 检测到的具体信号
|
||
conversion_readiness: number; // 0-100 转化就绪度
|
||
};
|
||
|
||
/** 情绪分析 */
|
||
sentiment_analysis: {
|
||
current_mood: 'enthusiastic' | 'positive' | 'neutral' | 'hesitant' | 'resistant' | 'frustrated';
|
||
mood_trend: 'improving' | 'stable' | 'declining';
|
||
key_concerns: string[]; // 用户当前主要顾虑
|
||
};
|
||
|
||
/** 语气调节建议 */
|
||
tone_adjustment: {
|
||
suggested_tone: 'professional' | 'warm' | 'encouraging' | 'empathetic' | 'urgent';
|
||
response_length: 'short' | 'medium' | 'long';
|
||
should_use_emoji: boolean;
|
||
special_notes: string; // 特殊注意事项
|
||
};
|
||
|
||
/** 阶段建议 */
|
||
stage_assessment: {
|
||
current_stage: string;
|
||
should_transition: boolean;
|
||
suggested_next_stage?: string;
|
||
transition_reason?: string;
|
||
};
|
||
}
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||
```
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## 6. 触发时机 (When to Trigger)
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Coordinator 在以下场景调用 `invoke_strategist`：
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| 场景 | 触发条件 | 目的 |
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|------|----------|------|
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| 对话初期定调 | 第 2-3 轮对话时 | 获取初始策略定位 |
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| 用户情绪变化 | 用户语气/态度明显变化 | 及时调整对话策略 |
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||
| 信息收集中期 | 每收集 2-3 条信息后 | 判断是否该给评估了 |
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||
| 转化决策点 | 评估结果呈现后 | 判断是否该推付费服务 |
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||
| 异议出现 | 用户表达顾虑/犹豫 | 获取处理建议（配合 Objection Handler） |
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||
| 对话停滞 | 用户回复变短/间隔变长 | 获取重新激活策略 |
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||
**不应触发的场景**：
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- 第一轮开场白（还没有足够信息做策略分析）
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||
- 用户提的是纯政策问题（直接调 Policy Expert 即可）
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||
- 对话已经进入支付流程
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||
**调用频率控制**：建议每 2-3 轮调用一次，避免每轮都调（浪费 token）。
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## 7. 内部循环 (Internal Loop)
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||
Strategist 的内部循环非常简洁，通常 **1 轮**即可完成：
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────┐
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||
│ Strategist Internal Loop (max 2 turns) │
|
||
│ │
|
||
│ Turn 0: 分析输入 │
|
||
│ ├── 如果 Coordinator 传入的信息足够 │
|
||
│ │ └── 直接生成策略建议（大多数情况） │
|
||
│ │ │
|
||
│ ├── 如果需要更多用户历史 │
|
||
│ │ └── get_user_context() 获取用户记忆 │
|
||
│ │ │
|
||
│ Turn 1: 综合分析 │
|
||
│ ├── 结合用户记忆 + 对话摘要 │
|
||
│ └── 生成策略建议 │
|
||
└─────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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||
> Strategist 的设计偏向**轻量级**：快速分析、快速返回。它不需要搜索知识库，不需要多轮推理。
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## 8. 与其他 Agent 的关系
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```
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┌──────────────┐ invoke_strategist ┌──────────────┐
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||
│ │ ──────────────────────────────────→ │ │
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||
│ Coordinator │ StrategistOutput │ Strategist │
|
||
│ │ ←────────────────────────────────── │ │
|
||
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘
|
||
│ │
|
||
│ Coordinator 根据策略建议决定： │ get_user_context
|
||
│ ↓
|
||
│ ┌────────────────────────────────────┐ ┌──────────────┐
|
||
│ │ 如果 recommended = 'address_objection' │ │ Knowledge │
|
||
│ │ → invoke_objection_handler │ │ Service │
|
||
│ │ │ │ (Memory) │
|
||
│ │ 如果 recommended = 'provide_assessment' │ └──────────────┘
|
||
│ │ → invoke_assessment_expert │
|
||
│ │ │
|
||
│ │ 如果 recommended = 'provide_policy_info'│
|
||
│ │ → invoke_policy_expert │
|
||
│ │ │
|
||
│ │ 如果 recommended = 'offer_paid_service' │
|
||
│ │ → generate_payment │
|
||
│ └────────────────────────────────────┘
|
||
│
|
||
│ Strategist 输出 → Coordinator 的下一次决策参考
|
||
│ （不缓存，每次调用都是独立判断）
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||
```
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||
**与旧架构的对应关系**：
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| 旧架构 | 新架构 |
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|--------|--------|
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||
| `StrategyEngineService.evaluateTransition()` | Strategist 的 `stage_assessment` |
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||
| `StrategyEngineService.buildStageGuidance()` | Strategist 的 `strategy_advice` |
|
||
| `DEFAULT_CONSULTING_STRATEGY` 中的 8 阶段状态机 | Strategist LLM 自主判断阶段 |
|
||
| 程序化的 `detectUserIntents()` | Strategist 的 `sentiment_analysis` + `conversion_signals` |
|
||
|
||
**核心区别**：旧架构用规则引擎判断阶段转移，新架构用 LLM 做整体性判断，更灵活、更能理解语境。
|
||
|
||
## 9. 示例场景
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### 场景 1：信息收集中期 -- 用户开始犹豫
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|
||
**Coordinator 调用**：
|
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|
||
```json
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||
{
|
||
"tool": "invoke_strategist",
|
||
"input": {
|
||
"conversationSummary": "用户是一位35岁的金融从业者，已告知学历为本科（非百强大学），年收入约60万人民币，工作经验10年。上一轮用户主动分享了这些信息。这一轮用户说'好的，其实我也不确定自己到底适不适合移民'",
|
||
"currentStage": "INFO_COLLECTION",
|
||
"latestUserMessage": "好的，其实我也不确定自己到底适不适合移民",
|
||
"collectedInfo": {
|
||
"age": 35,
|
||
"education": "本科",
|
||
"annualIncome": 600000,
|
||
"totalYearsOfExperience": 10,
|
||
"currentIndustry": "金融"
|
||
},
|
||
"turnCount": 6
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**返回结果**：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"strategy_advice": {
|
||
"recommended_next_action": "build_rapport",
|
||
"action_detail": "用户开始出现犹豫情绪，此时不宜继续追问信息。建议先肯定用户已经分享的信息，给出一些积极反馈（如年龄和工作经验在优才计划中是加分项），让用户感受到希望。然后自然过渡到给一个初步评估，让用户看到具体可能性。",
|
||
"missing_info_priorities": [
|
||
{
|
||
"field": "university",
|
||
"priority": "P1",
|
||
"suggested_question": "暂不追问，等用户情绪稳定后再自然引出"
|
||
},
|
||
{
|
||
"field": "languageSkills",
|
||
"priority": "P2",
|
||
"suggested_question": "可在评估时顺带确认"
|
||
}
|
||
]
|
||
},
|
||
"conversion_signals": {
|
||
"signal_strength": "weak",
|
||
"signals_detected": ["主动分享了较多个人信息", "但出现了犹豫表达"],
|
||
"conversion_readiness": 35
|
||
},
|
||
"sentiment_analysis": {
|
||
"current_mood": "hesitant",
|
||
"mood_trend": "declining",
|
||
"key_concerns": ["对自身条件缺乏信心", "移民决策本身的不确定性"]
|
||
},
|
||
"tone_adjustment": {
|
||
"suggested_tone": "encouraging",
|
||
"response_length": "medium",
|
||
"should_use_emoji": false,
|
||
"special_notes": "先共情'确实移民是个大决定'，然后用已有信息给出一些积极评价，避免继续追问"
|
||
},
|
||
"stage_assessment": {
|
||
"current_stage": "INFO_COLLECTION",
|
||
"should_transition": false,
|
||
"suggested_next_stage": null,
|
||
"transition_reason": "虽然信息基本够做初步评估，但用户情绪需要先稳定。建议在下一轮给出鼓励性的初步反馈后，再过渡到评估阶段。"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 场景 2：用户释放强转化信号
|
||
|
||
**Coordinator 调用**：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"tool": "invoke_strategist",
|
||
"input": {
|
||
"conversationSummary": "用户32岁，清华大学硕士，8年IT经验。已完成评估，TTPS B类高度推荐（88分）。上一轮展示了评估结果，用户回复'这个评估很详细！那如果我想正式申请，下一步应该怎么做？'",
|
||
"currentStage": "ASSESSMENT",
|
||
"latestUserMessage": "这个评估很详细！那如果我想正式申请，下一步应该怎么做？",
|
||
"collectedInfo": {
|
||
"age": 32,
|
||
"education": "硕士",
|
||
"university": "清华大学",
|
||
"totalYearsOfExperience": 8,
|
||
"currentIndustry": "IT/科技"
|
||
},
|
||
"turnCount": 8
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
**返回结果**：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"strategy_advice": {
|
||
"recommended_next_action": "offer_paid_service",
|
||
"action_detail": "用户主动询问下一步，这是非常强的转化信号。建议：1）先肯定用户的条件确实很好（TTPS B类高匹配），增强信心；2）说明免费咨询只能给到初步方向，付费详细评估可以提供完整的材料清单、时间规划、风险评估；3）自然引出付费评估服务（¥99），强调性价比。不要硬推，用'如果您想更详细了解'的方式。",
|
||
"missing_info_priorities": []
|
||
},
|
||
"conversion_signals": {
|
||
"signal_strength": "strong",
|
||
"signals_detected": [
|
||
"主动询问下一步行动",
|
||
"对评估结果表达积极认可",
|
||
"使用了感叹号表达兴奋"
|
||
],
|
||
"conversion_readiness": 85
|
||
},
|
||
"sentiment_analysis": {
|
||
"current_mood": "enthusiastic",
|
||
"mood_trend": "improving",
|
||
"key_concerns": []
|
||
},
|
||
"tone_adjustment": {
|
||
"suggested_tone": "professional",
|
||
"response_length": "medium",
|
||
"should_use_emoji": false,
|
||
"special_notes": "保持专业，不要因为用户热情就过度推销。提供清晰的选项：付费评估 or 预约专家。让用户自己选择。"
|
||
},
|
||
"stage_assessment": {
|
||
"current_stage": "ASSESSMENT",
|
||
"should_transition": true,
|
||
"suggested_next_stage": "CONVERSION",
|
||
"transition_reason": "用户已认可评估结果并主动询问下一步，时机成熟，进入转化阶段。"
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|