caihua 我这么细致的给你描绘，聪明的你到这里应该觉悟出一个认知:要保证提问的质量，AI 扮演的这个用户的状态要随着对话一点一点的变。
从不确定能不能行，到看到希望，到决定下单，因此变成了为保证买的东西是好的而挑毛病，到砍价……
一方面，这太难刻画了，即便我们模拟出来了，也很难清楚的把需求表达给 AI（主要是保证它理解了）。另一方面，AI 什么时候改变状态、改变提出的问题，一旦对话开启就变成黑箱子了，没办法精准控制，只能由着它自己的大模型来“作”。
所以“全流程陪伴型销售训练姬”应该是没戏了。
这里或许你会问了:AI 这么强大，自己不会调整么?
不要指望 AI 强大到能自动变，你描述不清楚需求，它就是个傻子。
更好的方案
多角色 Agents 接力赛:
设定一堆 AI 角色，每个角色扮演不同状态、不同场景的客户，封装起来，让销售像抽盲盒一样随机唤醒一个，开始练习。
也别让销售一直聊，最多五轮就停。
销售每次开启对话都是全新，也就是从你预设的提示词之后开始，而不是接着之前的对话聊。
就像西部世界里的仿生人一样，每晚都需要重启。
这样，这个任务的目标就变得很简单了:生成问题，模拟真实用户的问题，能够考验到销售的问题。
当然可以加强一些:生成一个开场问题，根据用户回答追问或者反问，对话5轮后终止对话完成模拟训练，然后总结过去的5轮对话，为用户的回答打分。
接下来是在提示词里向 AI 交代它的 Workflow，我们可以试着脑暴模拟一下:销售发起对话，根据系统给到的角色描述，生成一段“求助式”提问开场白，如“询问是否能解决 XX 问题?”。然后根据销售的回答进行反问或者补充提问。
这里需要注意的是，真正的客户很少有能把自己的需求描述很清楚的，毕竟好不容易可以展现一下“甲方姿态”。
所以，如何让 AI 提出真实用户那样的问题，需要花很多功夫。
这也是教 AI 生成内容时最难的部分:去掉浓浓的机器感，像人类一样表达。
（喜新公众号）
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