随着人工智能技术的迅猛发展，AI在客户服务领域的应用正变得日益普遍和关键。Parahelp作为行业领先的AI客户服务代理提供商，围绕AI提示设计开展了前沿创新，助力企业实现更高效、更智能的客户支持。提示设计(Prompt Design)这一术语最早由Cursor联合创始人Arvid于2023年提出，虽然不过短短两年，却在AI工程领域掀起了深刻变革，成为写作与优化AI提示的标准称呼。Parahelp凭借对这一过程的深度理解和不断迭代，创造出能够大幅提升客户支持表现的智能代理系统，目前服务于Perplexity、Framer、Replit和ElevenLabs等多家知名企业。客户支持这一场景的独特优势在于其拥有清晰的成功指标——工单端到端解决比率。Parahelp的团队专注于通过精细的提示设计及模型调优，提升该指标，从而实际衡量AI智能代理的效能。
提示设计看似简单，实则需要大量时间投入，尤其在评估方案、测试极端案例、现实环境中试运行并反复改进方面。大多数时间花费并非在编写提示文本，而是聚焦于如何科学评估和不断优化这些提示，确保它们在多变的客户场景中保持稳定且高效表现。为了让提示设计的核心原则更加清晰，Parahelp分享了两种关键提示：规划提示和管理者提示。规划提示主要关注如何将复杂的客户问题拆解为具体可执行的步骤。每一步骤不仅要包含具体采取的行动（调用的工具名称）、行动描述和参数，还要明确该步骤的具体目标。独特的设计允许条件控制逻辑以<if_block>标签体现，根据不同条件设计不同路径，确保提示能够应对多种实际情境。
规划提示强调，模型应仅聚焦于下一步行动目标，而非整体目标，确保步骤设计严格遵循客户服务政策文档，不允许模型自行推测额外信息或变量。规划示例中，通过使用变量和条件标签模拟工具调用结果及政策内容，模型能够灵活组合多条路径，例如基于是否找到帮助中心相关结果决定回复用户的内容，或者请求用户提供更多信息。这种设计挑战在于模型必须处理包含约一千五百令牌的动态信息，包括对话历史、记忆系统中的相关知识以及公司政策，使模型理解信息不完全时不得盲目自信或基于假设做出决策，保证决策路径覆盖所有可能情况，同时严格遵守不同规则，例如退款政策根据购买时间、国家和套餐具体调整。为解决模型处理复杂路径的“模型内存容量（model RAM）”限制，Parahelp利用结合变量名和XML if块条件的策略，既充分发挥模型的代码逻辑理解能力，也严格约束其决策路径，放弃使用“else”块，确保所有逻辑分支都有明确条件。另一关键提示为管理者提示，主要作为管理角色，对智能客户服务代理的动作进行审核。管理者提示包含明确步骤，要求首先理解当前的客户服务上下文和内部通信信息，然后对代理的工具调用结合客户服务政策及审核清单进行评估，最终决定接受或拒绝该调用。
拒绝时提供具体反馈，既包括工具调用本身的问题，也包含流程上的改进建议。该提示关注信息的准确性和一致性，强调工具调用必须遵守客户服务政策，保证对用户请求的有效帮助。管理者提示结构严谨，采用XML和markdown格式辅助模型推理，强调重要细节和务必执行的原则，提升反馈的专业性和实用度。Parahelp的提示设计实践透露出深刻的提示工程原理：首先明确模型扮演的角色并赋予其精确职责，精细规划模型的思考顺序；其次利用结构化语言和条件判断严格控制决策路径，减少模型主观臆测；再次结合动态上下文和多样工具调用实现跨路径策略灵活切换；最后严格评估和反馈机制保障整体系统运行合规且高效。目前，Parahelp正致力于提升模型性能，早期使用的o1-med模型已升级至更强的o3-med版本，进一步增强了模型应对复杂情境的能力。更重要的是，团队设计的架构允许根据模型“RAM”大小灵活调整提示复杂度，实现Token-first策略对比传统的Workflow-first方法。
除了提示设计，Parahelp还积极探索高效评估方法、智能记忆系统和优质检索技术，这些方向同样对构建优秀AI客户代理至关重要。作为一家技术驱动型企业，Parahelp不断吸引优秀工程师加入，共同发现并解决AI客户服务领域中最具挑战性的问题。展望未来，随着AI语言模型和提示工程技术的持续进步，如何结合严格的业务政策、多路径的决策逻辑以及准确的上下文感知，将成为打造智能、高效且可信赖的客户支持代理的关键。Parahelp的成功探索为行业树立了标杆，其实践经验值得所有从事AI客服和提示工程的团队深入学习和借鉴。
