阿里提示工程架构师独家访谈：AI提示系统情感智能的设计与实践

副标题：从情感理解到智能交互：架构设计、技术挑战与落地经验

（注：本文图表均为示意，实际架构需结合业务场景调整）

摘要/引言

问题陈述：当前AI系统在与人交互时，常因缺乏情感理解能力导致“答非所问”或“冷血回应”——用户表达焦虑时系统机械回复、用户倾诉情绪时系统仅关注任务目标。这种“情感缺失”已成为制约AI交互体验的核心瓶颈。

核心方案：阿里提示工程架构师团队耗时两年打造的“情感智能提示系统”，通过“情感感知-推理-响应”三阶架构，将情感理解深度融入提示工程，实现从“任务智能”到“情感智能”的跨越。

主要成果：该系统已在阿里集团10+核心业务场景落地（含淘宝客服、天猫推荐、支付宝智能助手），用户情感满意度提升37%，复杂问题一次解决率提升29%。本文通过独家访谈形式，首次公开该系统的设计思路、技术细节与落地经验。

文章导览：本文以访谈对话形式展开，分为六个部分：①嘉宾与项目背景；②情感智能在提示系统中的核心价值；③“三阶情感架构”设计原理；④关键技术实现（含情感提示模板、动态调整算法等）；⑤业务落地挑战与解决方案；⑥未来演进方向。全程穿插代码示例、架构图与真实案例，兼具技术深度与实践指导性。

目标读者与前置知识

目标读者：

• AI产品经理/交互设计师：希望理解情感智能如何提升用户体验
• NLP/提示工程工程师：需落地情感感知功能的技术实现者
• AI研究者：关注情感计算与提示工程交叉领域的学者

前置知识：

• 基础：了解大语言模型（LLM）基本原理，知道“提示词”作用
• 进阶：熟悉提示工程常用技巧（如Few-shot、Chain-of-Thought），了解情感分析基本概念（如情感极性、强度）
• 工具：Python基础（能看懂伪代码），了解常见NLP库（如Hugging Face Transformers）

文章目录

1. 开篇：对话阿里提示工程架构师
   1.1 嘉宾介绍：李哲（阿里达摩院资深提示工程架构师）
   1.2 项目起源：从“一次失败的客服对话”说起

2. 情感智能：AI交互的“最后一块拼图”
   2.1 为什么传统提示系统缺乏情感能力？
   2.2 情感智能的三大核心价值（用户体验/任务效率/商业转化）
   2.3 阿里业务中的情感智能需求场景

3. 核心架构：情感智能提示系统的“三阶设计”
   3.1 整体架构图：从“输入”到“情感化输出”的全流程
   3.2 一阶：情感感知层（用户情感的精准“解码”）
   3.3 二阶：情感推理层（理解“情绪背后的需求”）
   3.4 三阶：情感响应层（生成“有温度的回答”）

4. 技术实现：关键模块的设计与代码解析
   4.1 情感感知层：多模态情感特征提取（文本+语音+行为）
   4.2 情感推理层：基于提示工程的情感-需求映射模型
   4.3 情感响应层：动态提示模板生成算法
   4.4 系统优化：情感理解的“鲁棒性设计”（对抗噪声/歧义）

5. 落地实践：从实验室到业务场景的“坑与桥”
   5.1 淘宝客服场景：如何让AI客服“读懂”用户的不耐烦？
   5.2 支付宝助手场景：情感化提示如何提升老年人使用意愿？
   5.3 数据验证：关键指标对比（情感准确率/用户满意度）

6. 挑战与未来：情感智能的“边界与突破”
   6.1 当前局限：跨文化情感理解/极端情绪处理
   6.2 下一代系统：情感个性化与伦理安全
   6.3 给开发者的建议：如何从零构建情感智能提示系统？

7. 总结与附录
   7.1 核心观点回顾
   7.2 参考资料与工具推荐
   7.3 情感提示模板库（开源片段）

一、开篇：对话阿里提示工程架构师

1.1 嘉宾介绍：李哲（阿里达摩院资深提示工程架构师）

主持人：欢迎李哲老师！能否先和读者介绍下您的背景？

李哲：大家好！我2018年加入阿里达摩院，先后参与过NLP预训练模型（如PLUG）的研发，2021年转向提示工程方向，目前负责集团级“提示系统平台”的架构设计，聚焦情感智能、多模态交互等核心能力。我们团队的使命是让AI系统“更懂人”——不仅能完成任务，更能理解人的情绪和意图。

1.2 项目起源：从“一次失败的客服对话”说起

主持人：情感智能提示系统的立项契机是什么？

李哲：2021年双11后，我们收到一个典型用户投诉：一位妈妈给孩子买生日礼物，物流延迟导致生日当天没收到，她在客服对话中反复说“孩子哭了一晚上”“太失望了”，但当时的AI客服始终回复“请提供订单号，我帮您查询物流”。用户最后愤怒投诉：“你们的机器人没有心吗？”

这个案例刺痛了我们。传统提示系统设计只关注“任务完成”（查物流、办业务），但用户在任务之外，往往隐藏着情感需求——这位妈妈需要的不仅是物流信息，更是情绪安抚。于是2022年初，我们启动了“情感智能提示系统”项目，目标是让AI具备“读懂情绪、回应情绪”的能力。

二、情感智能：AI交互的“最后一块拼图”

2.1 为什么传统提示系统缺乏情感能力？

主持人：传统提示工程中，为什么情感理解容易被忽略？

李哲：有三个深层原因：

• 目标单一化：早期提示设计以“任务准确率”为核心指标，例如“让AI正确回答问题”，情感被视为“额外干扰”；
• 技术路径局限：传统情感分析依赖独立模型（如TextCNN做情感分类），与提示系统割裂，导致“情感识别”和“任务处理”两张皮；
• 数据缺失：情感数据标注成本高（需标注情绪类型、强度、原因），且高质量对话数据稀缺。

案例对比：
传统提示模板（左）vs 情感智能提示模板（右）

# 传统模板：仅关注任务  
prompt = f"""  
用户问题：{user_query}  
任务：查询订单状态，输出格式：{{"订单号": "...", "状态": "..."}}  
"""  

# 情感智能模板：先理解情感，再处理任务  
prompt = f"""  
步骤1：分析用户情感：  
用户输入：{user_query}  
情感标签（多选）：□焦虑 □愤怒 □失望 □满意 □中性  
情感强度（1-5分）：___  
情感触发点：___  

步骤2：处理任务并回应：  
订单状态：{order_status}  
回应要求：先安抚情绪（根据步骤1结果），再说明订单状态，最后提供解决方案  
"""  

2.2 情感智能的三大核心价值

主持人：情感智能对业务的实际价值体现在哪些方面？

李哲：我们通过A/B测试验证了三个核心价值：

1. 用户体验提升：情感响应能显著降低用户负面情绪。例如支付宝智能助手场景，用户因操作失败烦躁时，情感化回应使“继续使用意愿”提升42%；
2. 任务效率提升：情感理解能减少“无效对话轮次”。淘宝客服场景，用户带情绪描述问题时，传统系统需3-5轮追问，情感智能系统平均1.8轮解决；
3. 商业指标提升：天猫推荐场景中，结合用户实时情绪（如“纠结选哪个”）的提示模板，商品点击率（CTR）提升19%，转化率（CVR）提升12%。

2.3 阿里业务中的情感智能需求场景

主持人：哪些业务场景对情感智能需求最迫切？

李哲：主要是“高情感卷入”场景，我们总结为三类：

场景类型	典型业务	情感需求核心
服务支持类	淘宝客服、阿里云售后	理解用户 frustration，提供安抚+解决方案
决策辅助类	天猫推荐、飞猪旅行	识别用户犹豫/纠结，提供个性化建议
陪伴交互类	支付宝老年助手	感知孤独/困惑，用温暖语气引导操作

三、核心架构：情感智能提示系统的“三阶设计”

3.1 整体架构图：从“输入”到“情感化输出”

李哲：我们的系统架构可概括为“三阶九模”——三层核心架构，每层包含三个关键模块。

图1：情感智能提示系统整体架构

架构逻辑：

1. 输入层：接收多模态用户输入（文本、语音、行为数据）；
2. 情感感知层：提取情感特征，输出“情感标签+强度+触发点”；
3. 情感推理层：结合上下文和业务规则，推理“用户真实需求”；
4. 情感响应层：生成融合情感的提示词，驱动LLM输出最终回应；
5. 反馈层：通过用户行为数据优化情感模型与提示模板。

3.2 一阶：情感感知层（用户情感的精准“解码”）

主持人：情感感知层如何准确“读懂”用户情绪？

李哲：传统情感识别仅看文本极性（正面/负面），我们需要更细粒度的理解。该层包含三个模块：

模块1：多模态情感特征提取

• 文本特征：用BERT-base模型提取语义情感（如“气死了”→愤怒，强度4）；
• 语音特征（若有）：通过MFCC特征+CNN模型识别语调情绪（如急促→焦虑）；
• 行为特征：用户交互行为（如连续点击、输入速度）辅助判断（如输入间隔<1秒→急躁）。

代码示例：多模态特征融合

def extract_emotion_features(text, audio=None, behavior=None):  
    # 1. 文本情感特征（调用内部情感模型）  
    text_emotion = bert_emotion_model(text)  # 返回：{"label": "愤怒", "score": 0.85, "triggers": ["物流", "迟到"]}  
    
    # 2. 语音情感特征（若存在）  
    audio_emotion = {}  
    if audio:  
        audio_emotion = cnn_audio_model(audio)  # 返回：{"label": "焦虑", "score": 0.72}  
    
    # 3. 行为特征（若存在）  
    behavior_emotion = {}  
    if behavior:  
        behavior_emotion = rule_based_behavior_model(behavior)  # 返回：{"is_urgent": True}  
    
    # 4. 特征融合（加权投票）  
    fused_emotion = emotion_fusion(text_emotion, audio_emotion, behavior_emotion)  
    return fused_emotion  
    # 输出示例：{"label": "愤怒", "intensity": 4.2, "triggers": ["物流迟到"], "is_urgent": True}  

模块2：情感强度量化

将情感从“分类”转为“连续值”，例如“愤怒”分为1-5分，用于后续动态调整回应策略。我们采用“情感词典+语义距离”的混合方法：

• 基于《中文情感词林》构建基础强度；
• 通过BERT计算用户文本与“基准情感句”的余弦相似度，动态调整强度。

模块3：情感触发点定位

识别“是什么导致用户产生该情绪”，例如用户说“物流太慢，孩子生日都过了”，触发点是“物流延迟影响生日使用”。这一步对后续回应针对性至关重要。

3.3 二阶：情感推理层（理解“情绪背后的需求”）

主持人：感知到情感后，如何推理用户的真实需求？

李哲：情感是“表面信号”，需求是“深层目标”。例如用户愤怒地说“这破APP没法用”，表面是愤怒，深层可能是“操作受阻”或“功能不符合预期”。推理层通过三个模块实现：

模块1：上下文情感连贯性追踪

用户情绪是动态变化的，需结合对话历史判断情感趋势（如“从焦虑→愤怒”说明问题未解决）。我们用LSTM模型追踪情感序列，输出情感变化曲线。

模块2：情感-需求映射规则库

基于业务场景构建“情感→需求”映射表，例如：

情感组合	可能的需求	回应策略建议
愤怒 + 物流触发点	希望加速物流/退款	道歉+补偿方案
犹豫 + 商品对比场景	需要决策依据	突出差异点+用户评价
困惑 + 老年用户	需要简化操作引导	step-by-step语音指导

模块3：不确定性推理与追问

当情感-需求映射模糊时（如用户说“还行吧”，情感极性不明确），系统会生成“情感澄清提示”，例如：“听您的语气好像有点犹豫，是对哪方面不太满意吗？”

3.4 三阶：情感响应层（生成“有温度的回答”）

主持人：如何将情感理解转化为“有温度的回应”？

李哲：核心是“动态提示模板生成”，该层包含三个模块：

模块1：情感适配的提示模板库

针对不同情感类型和业务场景，预定义基础模板，例如：

• 安抚类模板：“您好，非常理解您因{触发点}感到{情感}，我们会立即{行动}…”
• 鼓励类模板：“别担心，很多用户刚开始都会{困惑点}，您可以先试试{简单步骤}…”

模块2：提示动态调整算法

根据情感强度和上下文，实时调整模板参数，例如：

• 情感强度高（>4分）：增加安抚语句长度，减少任务相关内容占比；
• 情感强度低（<2分）：简化安抚，聚焦任务解决；
• 上下文连贯：若用户连续表达负面情绪，回应中加入“之前您提到的问题…”体现记忆。

代码示例：动态提示生成算法

def generate_emotion_prompt(user_query, emotion, context, task_result):  
    # 1. 选择基础模板（基于情感类型和业务场景）  
    base_template = template_library[emotion["label"]][current_scene]  
    # 示例base_template："理解您因{trigger}感到{emotion}，{task_content}，如果需要进一步帮助..."  
    
    # 2. 调整安抚强度（基于情感强度）  
    comfort_ratio = min(emotion["intensity"] / 5 * 0.6, 0.6)  # 最大60%内容用于安抚  
    task_ratio = 1 - comfort_ratio  
    
    # 3. 填充模板变量  
    filled_prompt = base_template.format(  
        trigger=emotion["triggers"][0],  
        emotion=emotion["label"],  
        task_content=task_result[:int(len(task_result)*task_ratio)]  
    )  
    
    # 4. 加入上下文连贯性  
    if context:  
        filled_prompt = f"还记得您之前提到{context[-1]['key_point']}，{filled_prompt}"  
    
    return filled_prompt  

模块3：情感化语言风格控制

通过提示词引导LLM调整语言风格，例如：

• 对老年人：使用“咱们”“慢慢来”等口语化表达；
• 对焦虑用户：使用短句、感叹号（“别急！我马上帮您查”）；
• 对商务用户：保持专业但温和（“理解您的时间宝贵，已优先处理您的请求”）。

四、技术实现：关键模块的设计与代码解析

4.1 情感感知层：多模态情感特征提取

主持人：多模态特征融合的具体实现难点是什么？

李哲：最大挑战是“模态不一致”，例如用户文本说“还好”，但语音语调显示烦躁。我们采用“加权融合+冲突检测”策略：

1. 权重动态分配：根据模态质量动态调整权重（如文本清晰时文本权重0.7，语音模糊时权重0.3）；
2. 冲突检测与解决：当文本情感与语音情感冲突时，调用“行为特征”作为仲裁，或生成澄清追问。

代码示例：多模态冲突检测

def resolve_modality_conflict(text_emotion, audio_emotion, behavior_emotion):  
    # 检查情感标签是否冲突  
    if text_emotion["label"] != audio_emotion["label"]:  
        # 计算置信度差异  
        confidence_diff = abs(text_emotion["score"] - audio_emotion["score"])  
        if confidence_diff > 0.3:  
            # 置信度高的模态主导  
            return text_emotion if text_emotion["score"] > audio_emotion["score"] else audio_emotion  
        else:  
            # 置信度接近，用行为特征仲裁  
            if behavior_emotion.get("is_urgent", False):  
                # 紧急行为通常伴随负面情绪，优先取负面情感  
                return text_emotion if text_emotion["label"] in ["愤怒", "焦虑"] else audio_emotion  
            else:  
                # 无行为线索，生成澄清提示  
                return {"need_clarify": True, "prompt": "您刚才说的“还好”，是对结果满意吗？"}  
    else:  
        # 情感一致，融合强度  
        fused_intensity = (text_emotion["intensity"] * text_weight + audio_emotion["intensity"] * audio_weight)  
        return {**text_emotion, "intensity": fused_intensity}  

4.2 情感推理层：基于提示工程的情感-需求映射模型

主持人：如何用提示工程实现情感-需求推理？

李哲：我们训练了一个“情感需求推理LLM”，通过Few-shot提示让模型学会从情感描述推理需求。

提示示例：情感-需求推理提示

任务：根据用户情感描述，推理可能的3个核心需求，并按优先级排序。  

示例1：  
用户情感描述：愤怒，触发点是物流延迟，强度4/5  
推理需求：  
1. 解决物流问题（优先级高）  
2. 获得补偿（优先级中）  
3. 得到道歉（优先级低）  

示例2：  
用户情感描述：犹豫，触发点是商品对比，强度3/5  
推理需求：  
1. 获取商品差异点（优先级高）  
2. 查看用户评价（优先级中）  
3. 了解售后服务（优先级低）  

现在，请推理：  
用户情感描述：{情感描述}  
推理需求：  
1.  
2.  
3.  

通过这种提示，我们的推理模型在内部测试集上需求预测准确率达89.3%。

4.3 情感响应层：动态提示模板生成算法

主持人：动态模板生成中，如何平衡“情感表达”和“任务效率”？

李哲：我们提出“情感-任务双螺旋结构”——回应内容同时包含情感线和任务线，比例根据情感强度动态调整。

算法逻辑：

• 情感强度I（1-5分）→ 情感内容占比R = min(I/5 * 0.6, 0.6)（最大60%）
• 任务内容占比 = 1 - R
• 情感线：包含共情（理解情绪）、道歉（若负面）、鼓励（若正面）
• 任务线：包含信息提供、解决方案、下一步引导

示例：情感强度=4（愤怒）时的响应结构

[情感线：60%]  
"非常抱歉让您因物流延迟感到如此生气，这确实影响了您的使用体验，我们深表歉意。"  

[任务线：40%]  
"我已帮您查询到订单XXXXX，目前物流显示已在派送中，预计今天18:00前送达。同时为弥补您的不便，已为您申请20元无门槛优惠券，将在24小时内到账。"  

4.4 系统优化：情感理解的“鲁棒性设计”

主持人：实际应用中，用户输入可能包含噪声（如错别字、方言），如何保证情感识别准确性？

李哲：我们从三个层面做了鲁棒性优化：

1. 输入预处理：噪声过滤与增强

• 错别字纠错：用BERT纠错模型处理输入文本；
• 方言转换：针对阿里业务覆盖的方言（如粤语、川语），训练方言-普通话转换模型；
• 表情符号解析：将emoji转化为情感标签（如😠→愤怒，🤔→困惑）。

2. 模型鲁棒性：对抗训练与领域适配

• 在情感识别模型训练中加入“情感噪声样本”（如故意用反讽表达正面情绪）；
• 针对不同业务场景（如客服、推荐）进行领域微调（Domain Adaptation）。

3. 规则兜底：异常情况处理

• 设置“情感识别置信度阈值”（如低于0.6则触发规则判断）；
• 构建“情感模糊词库”（如“还行”“一般”），对这些词触发上下文关联分析。

五、落地实践：从实验室到业务场景的“坑与桥”

5.1 淘宝客服场景：如何让AI客服“读懂”用户的不耐烦？

主持人：淘宝客服场景是如何落地情感智能的？遇到了哪些挑战？

李哲：淘宝客服日均对话量超千万，是我们的核心试点场景。初期遇到两个典型问题：

挑战1：用户“反讽式”表达的情感识别

例如用户说“你们可真‘快’啊，三天了还没发货”，传统情感模型识别为“正面”（因“快”是正面词）。

解决方案：

• 加入“反讽检测模块”，通过上下文语义和标点（如引号、感叹号）识别反讽；
• 扩充反讽样本库，标注淘宝场景常见反讽表达（如“太棒了=太差了”“谢谢啊=真麻烦”）。

挑战2：客服话术合规性与情感表达的平衡

阿里客服有严格的话术规范（如“不能承诺绝对时效”），情感化表达可能违反合规要求。

解决方案：

• 构建“情感合规模板库”，例如将“我保证明天到”改为“我们会全力催促，争取明天送达”；
• 在动态提示生成时加入合规检查模块，确保情感表达不触碰合规红线。

落地效果：

• 情感识别准确率：从初期68%提升至92%；
• 用户满意度（CSAT）：提升37%；
• 人工转接率：降低28%（因情感问题得到解决，无需转人工）。

5.2 支付宝老年助手场景：情感化提示如何提升老年人使用意愿？

主持人：老年用户群体的情感智能设计有何特殊性？

李哲：老年人用户有三个核心特点：①视力/听力下降，需简化表达；②对AI信任度低，需亲切语气；③操作不熟练，易产生挫败感。

针对性设计：

• 情感触发点优化：增加“操作困惑”触发点（如连续3次点击错误）；
• 提示模板调整：
  • 语速：文本转语音时语速降低20%；
  • 用词：用“咱们”“宝宝”等亲切称呼（通过用户调研验证）；
  • 句式：多用短句和积极词汇（如“没关系，慢慢来”）；
• 多模态反馈：除文本/语音外，增加震动反馈（如操作正确时轻微震动）。

案例对比：
传统提示（左）vs 情感智能提示（右）

左："请输入支付密码。"  
右："爷爷您好，现在需要您输入6位支付密码啦，输完后按确认键就好，慢慢来不着急~"  

落地效果：老年用户“操作完成率”提升53%，“放弃使用率”降低41%。

5.3 数据验证：关键指标对比

李哲：我们在三个核心场景做了为期3个月的A/B测试，关键指标对比：

指标	传统提示系统	情感智能提示系统	提升幅度
情感识别准确率	68%	92%	+24%
用户情感满意度	52%	89%	+37%
一次解决率	61%	90%	+29%
平均对话轮次	4.2轮	1.8轮	-57%

六、挑战与未来：情感智能的“边界与突破”

6.1 当前局限：跨文化情感理解/极端情绪处理

主持人：情感智能提示系统目前还有哪些未解决的挑战？

李哲：主要有两个硬骨头：

挑战1：跨文化情感理解

阿里业务覆盖全球，不同文化对情感表达差异巨大（如东亚文化含蓄，欧美文化直接）。例如中文“还好”可能是负面，英文“Not bad”可能是正面。目前我们仅支持中文和英文场景，其他语言准确率不足70%。

挑战2：极端情绪处理

对“极度愤怒”“深度悲伤”等极端情绪，现有系统仍难以提供足够共情。例如用户表达自杀倾向时，系统需在“安抚情绪”和“触发安全机制”间精准平衡。

6.2 下一代系统：情感个性化与伦理安全

主持人：未来情感智能提示系统的演进方向是什么？

李哲：我们规划了三个方向：

1. 情感个性化（Emotion Personalization）

根据用户历史情感偏好调整回应风格，例如：

• 对“理性型用户”：情感表达简洁，聚焦解决方案；
• 对“感性型用户”：情感表达丰富，强调共情。

2. 多模态情感生成（Multimodal Emotion Generation）

不仅生成文本回应，还能控制语音语调（如语速、音调）、虚拟形象表情，实现“全感官情感交互”。

3. 情感伦理安全（Emotion Ethics）

• 防止“情感操纵”：避免系统故意激发用户负面情绪以促成交易；
• 情感隐私保护：用户情感数据加密存储，仅用于实时交互，不做长期留存。

6.3 给开发者的建议：如何从零构建情感智能提示系统？

主持人：对于想落地情感智能的中小团队，您有哪些实践建议？

李哲：建议分三步走，循序渐进：

第一步：从“情感标注”开始，积累场景化数据

• 标注1000-2000条核心场景对话，标注情感类型、强度、触发点；
• 工具推荐：Label Studio（开源标注工具），可自定义情感标签体系。

第二步：基于开源模型快速验证，避免重复造轮子

• 情感识别：用Hugging Face的transformers库加载预训练情感模型（如bert-base-chinese-emotion）；
• 提示模板：先手动设计10-20个基础模板，通过A/B测试筛选最优模板。

第三步：小步迭代，聚焦“情感-效果”正向循环

• 先在单一场景落地（如客服），用真实用户反馈优化模型；
• 关键指标：不仅看情感识别准确率，更要看用户行为指标（如满意度、留存率）。

资源推荐：

• 开源模型：Chinese Emotion Analysis BERT
• 数据集：GoEmotions（多语言情感数据集）
• 工具库：EmoLLM（情感提示工程工具包，阿里团队即将开源）

七、总结与附录

7.1 核心观点回顾

1. 情感智能是提示工程的下一个核心方向：从“任务完成”到“体验优化”，情感理解是必由之路；
2. 三阶架构是情感落地的有效路径：感知-推理-响应三层架构，可复用至多数交互场景；
3. 数据与场景是关键：脱离具体业务场景的情感智能是“空中楼阁”，需结合场景数据迭代；
4. 平衡技术与伦理：情感智能需警惕“情感操纵”风险，伦理安全是长期发展前提。

7.2 参考资料与工具推荐

论文：

• 《Emotionally Intelligent AI: A Survey》（情感智能AI综述）
• 《Chain-of-Emotions: Enhancing LLMs with Emotional Reasoning》（情感推理链）

工具：

• 情感识别：Hugging Face Transformers、百度ERNIE情感模型
• 提示工程：LangChain（支持情感提示模板管理）、PromptPerfect（提示优化工具）

7.3 情感提示模板库（开源片段）

为方便读者实践，我们开源部分通用情感提示模板（完整库见GitHub链接）：

# 安抚类模板（适用于负面情绪）  
comfort_templates = [  
    "您好，非常理解您因{trigger}感到{emotion}，我们会立即{action}，预计{time}内解决。",  
    "实在抱歉给您带来了不好的体验，{trigger}的问题我们非常重视，现在帮您{action}..."  
]  

# 鼓励类模板（适用于用户困惑/犹豫）  
encourage_templates = [  
    "别担心，很多用户刚开始使用时都会{confusion}，您可以先试试{step}，有问题随时告诉我~",  
    "您提到的{concern}是很常见的疑问，其实解决方案很简单：{solution}，需要我演示一下吗？"  
]  

访谈结语：
“情感智能不是让AI‘假装共情’，而是让AI真正理解‘人之所以为人’的情感需求。未来的AI交互，会像人与人对话一样自然——不仅能解决问题，更能温暖人心。”——李哲

本文技术细节已脱敏处理，具体实现需结合企业实际场景调整。阿里情感智能提示工程团队持续招聘中，欢迎关注“阿里达摩院招聘”公众号。

（注：文中图表可通过此链接下载高清版）