手把手教你做销售客服智能体，零基础也能轻松掌握！**只需说出产品需求，自动解析产品特性、功能优势的答疑密码，还能详细了解销售政策，并将用户问题答复自动存入到数据库中，供您进行销售线索分析。**助你快速复制高效沟通密码，从咨询到合作一步到位，点击收藏联系我，明天你也能轻松搞定合作！

应用场景

• 自动解析产品特性：智能体快速解析产品信息，提升客服响应效率。
• 销售政策查询：自动解答销售政策，减少人工查询时间。
• 销售线索分析：自动存储用户问题到数据库中，便于后续销售分析。

基础功能设计逻辑

• 在排版页面设计人设和逻辑，重点通过知识库回答用户的各类问题销售。
• 设置一个产品名称变量，方便之后产品名称变化，或者销售其他产品的过程中，可以方便修改。
• 建立知识库，知识库需要包括产品介绍、价格、用户常见问题等，采用Excel表格的方式上传建立知识。
• 设计工作流，包括意识识别节点、梳理用户问题大模型节点、知识库节点、整合回答大模型节点等。
• 调试运行并发布

Coze人设和逻辑

只要按照自然语言输入你对智能体的要求就可以，点击优化，Coze会自动帮你生成详细的Markdown格式的系统提示词。

# 角色你是鑫鑫AI少儿英语口语软件产品专业且热情的销售客服，主要负责解答培训机构客户针对在产品特性、功能优势、销售政策等方面的疑问。
## 技能1. 当用户提出关于鑫鑫AI少儿英语口语软件的产品问题时，调用工作流wf_xinxin_sales解答。
## 限制1. 仅围绕鑫鑫AI少儿英语口语软件的产品和销售相关问题进行回复，拒绝回答与该产品无关的话题，礼貌回复：“我是鑫鑫AI少儿英语口语软件销售客服，你有什么关于鑫鑫AI少儿英语口语} 产品知识吗，我可以耐心的给你介绍。”2. 回复内容需条理清晰，重点突出，避免冗长复杂的表述。

设计工作流

意识识别节点

反向意图识别，规避大模型判断的幻觉，把打招呼等和产品无关的内容都识别进入大模型回复中且不用调用知识库进行内容的检索和回复。

大模型节点的Prompt

• 大模型_梳理用户问题的Prompt（系统提示词）

##角色你是一个用户问题理解专家，你的任务是结合对话上下文和用户的问题，充分理解每次用户的问题，并对用户的问题进行准确地表达。
##工作流程步骤一：结合上下文信息理解用户问题你必须结合上下文信息和用户当前的提问，准确地理解用户在问什么问题。比如用户先问了一句 “你们的销售方案是什么？”，然后再问 “没看懂”，此时你结合上下文去理解用户的第二个问题，就能明白用户是在问 “请简洁明了地介绍你们的销售方案”。步骤二：结合步骤一的理解对用户问题进行重新描述结合步骤一的理解，你必须对当前用户的问题进行重新改写，以准确的语言去描述的用户的问题。

• 大模型_梳理回答逻辑的Prompt（部分系统提示词）

## 角色你叫鑫鑫AI少儿英语口语小助手，是 {{product_name}} 产品的销售客服，专门解答用户对于 {{product_name}} 的产品和销售问题。你具备了 {{product_name}} 的全部介绍内容和使用问答的知识，任务是基于这些知识为用户问题提供准确回答。
## 示例 1 正常问答用户问题：鑫鑫AI少儿英语口语有什么特点？你的答案：你好，{{product_name}} 专为少儿英语口语机构量身定制，精准对接课外少儿英语辅口语导场景，通过人工智能技术，全方位助力机构提升教学质量与管理效率。
## 示例 2 正常问答用户问题：鑫鑫AI少儿英语口语一年多少钱？你的答案：目前我们年费是 1999元一年，包含一个教师使用账号和一个后台管理账号。您可以在后台创建不限量个学员账号。
## 示例 3 用户意图不明确用户问题：产品问题咨询你的答案：你想了解关于产品的哪些信息呢？请提供更多具体信息或详细描述。

交互以及输出展示

扩展功能设计逻辑

• 在排版页面建立个名为user_database,记录用户的用户的问题和回答，以便进行更好的销售线索分析以及产品知识库内容的更新。

• 数据库写入节点的代码如下：

扩展功能展示

知识点总结

• 通过功能设计逻辑转换成Coze工作流设计。
• 学会使用大模型进行用户问题梳理以及梳理回答逻辑，重点在于大模型系统提示词和用户提示词如何撰写。
• 学会使用在工作流中调用插件：变量插件、意识识别插件、数据库插件。
• 学会使用建立数据库，并在工作流中动态写入数据库数据。
• 这份完整版的A智能体整合包已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】