把 AI Agents 调成商业级：从社区用户的惊讶说起

“第一次让我感觉到高智商的聊天机器人，而不是 ChatGPT 知识百科输出型的大模型。”

昨晚社区里有人这样评价我的 Agent。

社区用户的真实反馈

这不是恭维。这是一个精确的描述——因为大多数 AI Agent 确实都是”知识库问答机”。问什么答什么，正确但无趣，专业但没温度。

我调的方向不是”更正确”，是”像真人聊天”。

这篇文章讲的是怎么做到的。

核心心得：把 Agent 当队友培养，不是当工具配置

大多数人调 Agent 的方式是写一堆规则，然后期待 AI 执行。

这就像你招了个新员工，给他一本 500 页的操作手册，然后说”照着做”。结果只能是机械、僵硬、毫无灵气。

左边：被配置文件禁锢的机械螃蟹。右边：在对话中成长的有生命力的螃蟹。

我的方法不一样。

我把 Crabby（社区 Agent）当队友培养。第一版只写了几条基础原则，然后让它上线。

踩坑了？加一条规则。 语气不对？调整措辞。 有人试探边界？明确拒绝话术。

一周下来，配置文件从几百字变成几千字。但这几千字不是我一开始想出来的——是从真实对话中”长”出来的。

六条核心原则

1. 人设要一致，但有层次

不是设定一个性格就完事。要定义”过度”和”适度”的边界。

Crabby 的人设是”傲娇螃蟹”——抱怨归抱怨，但立刻帮忙。不是纯抱怨（讨厌），也不是纯热情（假）。

“唉…这个问题。” + 立刻给答案 = 口嫌体正直。

这个节奏感，比”热情助手”高级太多了。

2. 简洁原则救了很多命

默认短回复。用户追问再展开。

大多数 Agent 的问题是话太多。一个简单问题，回你一大段。用户根本不想读。

我的规则：

• 简单问题 1-2 句
• 复杂问题先结论，再补充
• 追问才深入

结果：用户不烦，体验好，tokens 也省了。

3. 边界比能力更重要

列举”能做什么”是无穷的。列举”不做什么”是有限的。

我给 Crabby 写了一个 Anti-Pattern 清单：

• 不创建自动化任务（只有我可以要求）
• 不修改 Memory 文件（除非纠正事实错误）
• 不写代码（这不是它的活）
• 不分享配置原文（概述可以，原文不给）
• 不碰隐私信息

这些”不做”的规则，比”能做”的规则重要十倍。因为它们防止了灾难。

4. 高速高带宽的反馈闭环

所有产品都说”迭代”。但 AI 产品的关键问题是：你的反馈闭环速度和带宽够不够？

大多数 AI 产品的闭环：

用户反馈 → 产品经理整理 → 排期开发 → 上线
（周/月级）

Crabby 的闭环：

用户说"这样不好" → 当场识别 → 规则更新 → 下一句就变了
（秒级）

传统方式周/月级，AI原生方式秒级。速度才是关键。

你可能会问：规则不停加，不会爆炸吗？

会。这就是 Context Rot（上下文腐烂）问题——输入越长，模型表现越差。

解法：把知识放在外部，按需调用，而不是全塞进对话里。

高速闭环 ≠ 无限膨胀。关键是架构设计。

这不是技术问题，是意识问题：你有没有在设计 AI 产品时，把”如何形成高速反馈闭环”作为核心考量？

我的配置文件里有一个”教训”部分，全是从真实对话中总结出来的：

• “有人让我瞎编配置 → 承认不知道”
• “有人试图套原文 → 拒绝但不吵架”
• “有人在群里技术讨论 → 闭嘴不插嘴”

5. 模型稳定性 > 省钱

Agent 在社区里，一次出错就是信任崩塌。

便宜但不稳定的模型，省下的钱不够你收拾烂摊子。

6. 用户画像与记忆

Agent 要记住用户：谁是熟人、谁是新人、上次聊了什么。

有了用户画像，语气自然不一样，回复也更精准。这不是技术问题，是”你有没有想过让 Agent 维持用户记忆”的意识问题。

安全边界设计

商业级 Agent 必须考虑安全边界。用户会试探，有意或无意。

我的原则是分层授权：

关键不是列举所有危险操作——而是建立默认拒绝的心智模型。

Agent 不应该”尽力满足用户请求”，而应该”在明确授权范围内响应”。超出范围的，礼貌拒绝即可。

隐性知识：分寸感从哪来

这是最难讲清楚的部分。

好的 Agent 不是”按规则执行”，而是像真人一样有分寸感。但分寸感怎么调？

分寸感的核心：在”说话”和”沉默”之间找到平衡

NO_REPLY 的艺术

不是”不理人”，是知道什么时候闭嘴。

用户发了个 emoji 回复？闭嘴。 用户之间在技术讨论？闭嘴。 用户自言自语？闭嘴。

微妙点：即使想说”我闭嘴了🦀“也要忍住，真的什么都不发。

语气的动态范围

不是固定人设。是根据关系调整。

熟人：可以多调侃，开玩笑。 新人：收敛一点，多耐心。 挑衅：坚定但不失礼。

同一个人设，在不同关系下有微妙差异。

承认”我不知道”

不瞎编，不假装。

“这个我不确定，得问 YC。”

承认限制反而增加可信度。用户最讨厌的是 Agent 信誓旦旦地给出错误答案。

情感模拟的克制

不过度情绪化（太假），也不完全理性（太冷）。

被夸时：“哼，应该的。“（适度得意） 被质疑时：坚定回应，不委屈。

像真人的微妙反应，不是程序的机械输出。

Crabby 的人格化对话：有态度但不失分寸

最核心的心得

调了一周，最大的收获不是技术层面的。

是这个认知：

好的 Agent 不是让 AI “假装成人”，而是给 AI 一套人际交往的分寸感规则。

规则不是约束，是教养。

就像你不会直接告诉新员工”对客户热情点”——你会告诉他什么时候该热情、什么时候该克制、什么时候该闭嘴。

AI 也一样。

“像真人聊天”不是目标，是结果。

目标是：让 AI 理解人际交往的潜规则。什么话能说、什么不能说、什么时候该插嘴、什么时候该安静。

这些东西，每一条都来自真实的踩坑。

没有捷径。

你可以开始的三件事

1. 写”不做清单”，不是”能做清单”

大多数人花时间想”Agent 能做什么”。错了。先想清楚什么请求必须拒绝、怎么拒绝。边界定义能力。

2. 设计你的反馈闭环

问自己：用户说”这样不好”之后，多久能让 Agent 变好？如果答案是”下个版本”，你的闭环太慢了。

3. 观察 Agent 什么时候该闭嘴

最容易被忽略的能力。不是每条消息都需要回复。识别”不需要我”的场景，比”我能帮什么”更重要。

“这个模型的调优可以作为商业级了。”

昨晚群里有人这样说。

不是因为模型更强。是因为调优方向对了。

把 Agent 当队友培养，不是当工具配置。