配置管理

配置管理 章节用于定义机器人“会做什么、怎么做、由谁管理”。通过合理的配置，你可以将业务需求转化为机器人的具体行为和运营规则。

智能体配置（核心）

智能体配置是机器人的“AI 大脑”，决定了机器人如何感知环境并与人类互动。

智能体配置：模型、人设、能力边界与技能

建议配置顺序：

1. 模型选择：根据任务复杂度和延迟要求选择合适的 LLM（如 GPT-4o, Claude 3.5, 或 DeepSeek）。
2. 系统提示词：定义机器人的角色、语气和行为边界。使用清晰的约束条件来防止幻觉。
3. 技能与工具 (MCP)：启用机器人与物理世界或外部 API 交互所需的特定工具。
4. 知识库绑定：连接特定的知识库，为机器人提供行业知识和业务背景。

知识与业务数据

知识库允许机器人通过 RAG（检索增强生成）访问非结构化数据（PDF、文档、文本）。

知识库配置：上传业务文档，提升回答准确率

配置范围还包括：

• 身份资产：管理语音模型 (TTS) 和人脸识别库，实现个性化交互。
• 团队角色与治理：定义谁可以监控、控制或更新机器人配置。
• 平台默认值：设置数据保留、连接策略和安全覆盖的全局策略。

推荐实践

• 模板先行：在开始每台机器人的个性化定制之前，先为机器人模型和智能体人设构建共享模板。
• 循序渐进：在添加复杂的物理技能或深层知识库之前，先从核心对话能力开始。
• 持续优化：跟踪配置更改对运营结果的影响，并根据真实的交互日志不断优化提示词。

相关文档

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