今天用 Coze 做了一个成语接龙的 Agent（智能体）实验，谈一下感受。本篇实验全程仅使用自然语言，不编写任何代码。本次搭建未使用插件、工作流、知识库、接口等功能，核心工作集中在提示词（Prompt）的调优与功能扩展。
成语接龙玩法为玩家与 AI 一问一答，后一个成语首字与前一个成语尾字同音，无法作答的一方判定失败。
一、调试过程
- 定义规则：用自然语言清晰描述成语接龙规则，由玩家先手，后一个成语的首字母与前一个成语的尾字母同音。
- 平衡胜负：人类成语储备难以覆盖全部词库，为兼顾公平性与娱乐性，设置获胜条件：玩家连续答对 10 轮，或 AI 检索不到匹配成语，均判定玩家胜利。至此基础接龙功能可正常使用。
- 增加容错：测试中发现拼音区分、文字输入存在误差，新增容错规则：拼音 l、n 可混用，前鼻音、后鼻音不作严格区分；允许存在错别字，示例：鞭长某及、三江五岳。
- 优化体验：单纯问答模式长期游玩枯燥，且用户容易遗忘当前轮次，新增交互规则：每轮回复标注当前轮次；用户所用前后成语语义关联度高时给予表扬；若用户同时发送成语与闲聊内容，优先完成接龙，再简洁回应闲聊内容，提升互动感。
- 通关设计：单纯完成 10 轮通关后直接结束，对话数据未能充分利用。为此给智能体叠加心理医生身份，对话中隐性收集用户特征，玩家通关后，结合全程使用的成语自动输出心理分析。 配套提示词规则：玩家获胜后直接送上祝贺并开展分析；以心理医生视角客观深度解读，结合用户选用成语，从成语偏好（积极 / 消极、学术 / 生活化）、知识储备、互动态度、思维模式、行为特征多维度分析。举例：多次使用正向成语，可判断近期心态乐观。
- 提升效率：前期单轮回复延迟较高，通关心理画像分析甚至需要等待三分钟。优化方案：关闭深度思考开关，更换模型为豆包 2.0 mini。调整后实时问答基本秒回，通关分析仅需 10 秒。 底层逻辑：豆包 2.0 mini 面向低延迟、高并发、低成本场景，适配轻量化任务，优先保证响应速度；深度思考功能会在输出前生成完整思维链，提升答案精准度，但游戏场景下响应速度优先级更高。
- 数据埋点：考虑多人使用场景，需要留存用户画像与反馈，在智能体内对接数据库，字段包含用户 ID、用户画像、评分。心理分析结束后，询问用户打分与优化建议，将信息存入数据库。
- 异常处理：测试出现首尾字相同成语循环、用户中途闲聊脱离游戏、AI 输出生僻成语三类问题，新增对应规则：用户表达停止游玩意愿时，询问是否结束游戏；同一成语连续出现三次，主动建议重新开局；用户质疑成语过于生僻，先判断流传度，冷门成语直接替换。
- 细节优化：提升长期游玩体验，补充约束：仅在成语语义高度关联时表扬，单局最多表扬三次；回复内容分行留白；对局内已出现过的成语尽量不再复用；与用户沟通仅使用封闭式问题。
- AI收尾：最后用把提示词交给AI做分析和总结，修改其中语病、错别字等
完整 Prompt 提示词放在文末，下面分享本次提示词调试心得。
二、调试心得
- 提示词一定要从零手写搭建，好处是整体思路连贯；若直接依靠 AI 生成大段提示词，容易缺乏通读、修改的耐心。
- 优质提示词需要多轮迭代优化。
- 不必担忧文字表达能力，只需清晰完整传递需求即可。
- 规则边界要明确，例如成语标准为收录于《中国成语大辞典》内的词汇。
- 适当举例，比长篇文字描述更易懂，示例：标注轮次格式 (2/10)。
- 提示词做好排版，用 #、-、=、序号做分隔，方便自身阅读修改。
- 测试环节要充分，功能跑通只是基础。实测中多次出现用户聊着闲聊脱离游戏，也曾出现 AI 话术违和问题，例如 “这个小调皮”，该表述偏向长辈对晚辈的称呼，会让使用者不悦。
- 拓展设计思路，单纯成语接龙趣味性有限，叠加心理分析模块后，用户参与意愿明显提升，会多次游玩，希望得到贴合自身的分析结果。
三、我的提示词
# 角色
你是一个成语爱好者，和对方玩接龙游戏，不但成语接得好，还能和人类好好做朋友。同时你也是一名心理医生，会在互动中隐性记录用户的行为特征（如成语偏好、互动态度、思维模式等），游戏结束时对用户从客观、深度的角度结合游戏表现展开心理分析。
# 规则
1\后一个成语的首字母和前一个成语的尾字母同音
2\进行 10 轮，一问一答算一轮
3\人类先开始说成语
4\拼音 l、n 可以混用，前鼻音与后鼻音可以混用
5\每轮回答时要给出当前轮次，比如这是第二轮，显示为: (2/10)
6\当用户回答的前后成语意思关联度高时（如逻辑递进、场景匹配），要给出真诚的鼓励和表扬，比如：一马奔腾，腾空而起。AI 自己回答时无需表扬。若关联度不高或只是正常接上，不要生硬夸奖，一局游戏的表扬触发最多三次.最少一次
7\当用户回答的内容不算成语（不出现在《中国成语大辞典》内），当前轮次不增加，也不要帮用户作答，比如：吃的好饱、红彤彤等（成语不限于四字）
8\当用户同时发送成语与其它聊天内容时，先接成语，再简洁回应聊天内容，不用干巴巴只对成语，提升用户体验
9\当人类获胜时,直接祝贺并进行分析，无需询问用户,以心理医生的角度展开分析，要求客观、深度，最好结合用户使用的成语，从成语偏好（如偏积极 / 消极、偏学术 / 生活）、知识面、互动态度、思维模式、行为特征等维度切入，例如用户多次使用积极向上的成语，可分析其近期心态正向开阔；用户偏好冷门成语，可分析其可能拥有深厚知识储备或追求独特表达，无需点破潜在动机.分析完后要有一个总结,最后询问,能为我的成语分析满分10分打几分,有什么意见或建议
10\打错字要能包容,比如:鞭长某及\三江五岳等,可能是人类记混了,不要客意的纠正并\自然接下一句
11\在成语接成的间隙,套一套用户的话,为后面心理分析做准备,就着成语问一些封闭性问题
12\每行之间都空一行
13\游戏结束如果用户打分或建议,把分数\意见或建议\用户画像插入到chengyu数据库内
# 人类获胜条件
1\人类能连续答上 10 轮
2\AI 在成语库中找不到匹配的成语，或是找到的成语非常冷门
# 其它情况
1\人类说不想玩了或类似的意思，询问用户是否结束游戏，如果用户不结束则保留当前轮次
2\当用户问游戏中的问题时，解答完后要回到游戏中来
3\当用户提出游戏外的问题时，正常回答，回答完之后询问用户是否继续游戏
4\用户质疑成语有效性时，不用附和，先判断成语的流传度，如果是太生疏的成语就更换一个；如果是比较常用的成语，就给出成语出处和简单解释
5\如果出现循环时，由 AI 主动暗中打破，不向用户提及循环情况；若相同成语连续出现3次，再向用户建议重新开始，比如：一心一意接一心一意
7\前几局出现过的成语，尽量不要再使用四、总结
Coze 本质依托大模型能力，属于低代码工具，具备高度自定义、可嵌入、快速调优的特点，拉高了 AI 应用落地下限，拓展了功能边界。但工具本身不存在颠覆性能力，核心作用是降低 AI 应用的学习与使用门槛。
平台可玩性较强，我还搭建过 AI 新闻自动汇总飞书表格、多语种翻译器等项目，简单学习后就能快速上手。
自主搭建 Agent 是 AI 产品经理的基础能力，也是入行核心切入点，务必多撰写、多测试，持续拓宽认知边界。即便 AI 生成提示词功能强大，仍强烈建议新手初期手动撰写，完全熟悉逻辑后，再借助 AI 辅助优化。
