智能配置：让机器人会说会答
当你完成设备注册和连接后，「智能」是最先该做好的部分。这里的目标很明确：让机器人在目标场景里听得懂、答得出、边界清楚、表达稳定。
「智能」定义机器人是谁 — 思维能力、感知方式与个性表达。 「专长」定义机器人做什么 — 拥有哪些知识、遵循什么流程、在哪里执行任务。
先做到这 3 件事
在首次上岗阶段，不必把所有能力都配齐。先保证：
- 用户说一句常见问题，机器人能正常理解并回答
- 回答风格符合角色设定，不越权、不乱编
- 需要动作或外部能力时，机器人知道该调用哪些技能
最小可用配置
| 配置项 | 是否必需 | 上岗阶段建议 |
|---|---|---|
| 模型 | 必需 | 先选稳定模型，再调参数 |
| 人设 / 系统提示词 | 必需 | 先明确角色、职责、禁区 |
| 音色 | 推荐 | 先用默认可用音色，通过验收后再细调 |
| 技能 | 按需 | 只挂当前任务真的需要的工具 |
| 记忆 / 长期记忆 | 按需 | 先保持简单，避免过早引入复杂上下文 |
推荐配置顺序
1. 先定模型与行为边界
- 先选择一个稳定的 LLM，优先保证延迟和可用性
- 写清楚系统提示词中的职责范围、禁答项、升级条件
- 用 5 到 10 个真实问题做一轮冒烟测试
2. 再补感知、记忆与技能
- 感知：确认语音、视觉或传感器输入是否真的会参与当前任务
- 记忆：先保持较短上下文窗口，避免信息污染
- 技能：只启用当前场景必需的 MCP 工具，减少误调用
3. 最后微调表达方式
- 音色：先追求清晰可懂，再考虑品牌风格
- 表情与动作：只保留少量高确定性的反馈，避免动作过多影响验收
- 人格：让语气、称呼和态度与实际岗位一致
验收前怎么判断通过
- 能稳定完成问候、问答和兜底拒答
- 遇到能力外请求时，会明确说明限制，而不是编造结果
- 需要调用外部工具时，能正确触发或明确失败原因
- 语音、表情和动作不会打断主流程
常见问题
| 现象 | 优先检查 |
|---|---|
| 回复风格不对 | 系统提示词是否把角色、口吻、禁区写清楚 |
| 回答飘忽或幻觉 | 模型参数是否过高，知识边界是否过宽 |
| 该调用工具时没调用 | 技能是否已挂载，提示词里是否写明触发条件 |
| 说话自然但帮不上忙 | 这是「专长」不足，不是「智能」问题 |
「智能」与「专长」的边界
- 智能：模型、人设、感知、记忆、音色、表情、动作 — 他是谁
- 专长：知识、话术、角色、流程、场景 — 他做什么