有團隊已經開始用AI來訓練人了，但問題是，這個模式是否跑得通呢？此外，我們是否有可能消除AI生成內容時的機器感，讓AI量產難辨真假的水軍文案？關于上述問題，或許不少人都想獲得解答。一起來看看這篇文章。

今天早起看到一個提問，一時興起評論了 1000 字……

提問的場景非常新奇：配置 AI 機器人，來訓練人類。

下面是原問題：

請教各位大大一個問題??

公司希望用AI來模擬真實用戶，來與我們的銷售對聊，以提升銷售的聊天能力。

目前用了dify.ai搭建對話窗口對接GPT4，然后通過寫提示詞來告訴AI它的角色，

但現(xiàn)在遇到兩個問題：

1. AI模擬的用戶不夠真實，跟我們真實的用戶差距很大，我們有真實的對話數(shù)據，但不知道怎么利用；

2. 我們無法控制流程，例如希望當銷售介紹商品時，AI能夠基于銷售的介紹提出疑問，這種情況不知道該怎么處理；

十分感謝??

這是一個非常典型的 AI 調教問題：因為要教給 AI 的東西太多了，以至于不會教了。

這個任務的本質是“讓 AI 生成問題，在保證用戶旅程（從初始到下單）推進的情況下根據銷售的回答進行追問或者反問。”

這個是要磨功夫的事情，所謂的微調、直接投喂數(shù)據都是不可能解決的，AI 不懂你那數(shù)據里的彎彎繞繞。

除非你給 AI 幾千億條，讓它“涌現(xiàn)”……

下面是正式的回答

太長不看結論版：

1. 角色刻畫非常重要，要分類、分狀態(tài)刻畫清楚；
2. 化繁為簡，使用多 Agents 接力完成。

最前面，先別想調教 AI，想象成跟人類對話：

你現(xiàn)在要給你的員工布置這個任務，

讓他們去扮演客戶“訓練”銷售同事，

你會怎么給員工描述這個事情、給他們提供什么資料、如何保證他們能做好這個事兒？

這個事情的關鍵在于怎么讓 AI 開始，也就是讓它知道這是一個什么事情、它要扮演什么樣的角色、協(xié)助你達成什么目的。

千萬不要拘泥于直接去解決一輪問答的質量。

正確的路徑應該是：人肉梳理出一個典型客戶的開場、咨詢、挑刺、報價、砍價、售后、退款（續(xù)費）的用戶旅程，或者典型的節(jié)點，每個節(jié)點幾條話術。

整理好后一次性或者分批次發(fā)給 AI，先讓它自己來總結這些客戶發(fā)起提問的特征，然后人工再在 AI 回答的基礎上做修正，把過程中的各種反饋、特征、AI 的認知都總結記下來。

注意，這里一定要順著 AI 總結出來的那些特征去延展，不要掰它的認知，這是它的話術體系，要“師夷長技以制夷”。

把這些折騰完，開始打磨提示詞。

我們先假設要做一個“全流程陪伴型銷售訓練姬”，那就需要定 AI 扮演的角色、具體任務、工作流程、輸出要求。

每一個都是細致功夫，以定角色為例：

AI 扮演的是個什么角色？提問題的客戶，還是銷售溝通訓練員？

這是兩個不同的“籠子”，有不同的刻畫方法，生成內容的效果肯定也不一樣，都得試、得打磨。

假設是“提問題的客戶”，那就要把你們客戶的情況描述清楚：

1. 有某個需求（你們產品解決的那個需求）的客戶，又分為好說話的（只問產品功能，價格不 care）和不好說話的（不砍價難為銷售不舒服那種）
2. 有某個需求以為你們的產品能解決實際上解決不了的客戶，性格同上
3. 競品扮演的假客戶（只關注功能和報價，說不出真實場景）
4. 其他…

我這么細致的給你描繪，聰明的你到這里應該覺悟出一個認知：要保證提問的質量，AI 扮演的這個用戶的狀態(tài)要隨著對話一點一點的變。

從不確定能不能行，到看到希望，到決定下單，因此變成了為保證買的東西是好的而挑毛病，到砍價……

一方面，這太難刻畫了，即便我們模擬出來了，也很難清楚的把需求表達給 AI（主要是保證它理解了）。

另一方面，AI 什么時候改變狀態(tài)、改變提出的問題，一旦對話開啟就變成黑箱子了，沒辦法精準控制，只能由著它自己的大模型來“作”。

所以“全流程陪伴型銷售訓練姬”應該是沒戲了。

這里或許你會問了：AI 這么強大，自己不會調整么？

不要指望 AI 強大到能自動變，你描述不清楚需求，它就是個傻子。

更好的方案：多角色 Agents 接力賽

設定一堆 AI 角色，每個角色扮演不同狀態(tài)、不同場景的客戶，封裝起來，讓銷售像抽盲盒一樣隨機喚醒一個，開始練習。

也別讓銷售一直聊，最多五輪就停。

銷售每次開啟對話都是全新，也就是從你預設的提示詞之后開始，而不是接著之前的對話聊。

就像西部世界里的仿生人一樣，每晚都需要重啟。

這樣，這個任務的目標就變得很簡單了：生成問題，模擬真實用戶的問題，能夠考驗到銷售的問題。

當然可以加強一些：生成一個開場問題，根據用戶回答追問或者反問，對話 5 輪后終止對話完成模擬訓練，然后總結過去的 5 輪對話，為用戶的回答打分。

接下來是在提示詞里向 AI 交代它的 Workflow，我們可以試著腦暴模擬一下：銷售發(fā)起對話，根據系統(tǒng)給到的角色描述，生成一段“求助式”提問開場白，如“詢問是否能解決 XX 問題？”。然后根據銷售的回答進行反問或者補充提問。

這里需要注意的是，真正的客戶很少有能把自己的需求描述很清楚的，畢竟好不容易可以展現(xiàn)一下“甲方姿態(tài)”。

所以，如何讓 AI 提出真實用戶那樣的問題，需要花很多功夫。

這也是教 AI 生成內容時最難的部分：去掉濃濃的機器感，像人類一樣表達。

這個問題的解決方案，我們留給明晚的公開課，歡迎預約。