速学关键！提示工程架构师揭秘：Agentic AI在社会服务的功能运用与技巧手册

引言：社会服务的“痛点”，正在被Agentic AI改写

凌晨1点，社区社工小李的手机突然震动——独居老人王阿姨发来消息：“我家的制氧机坏了，喘不上气……”小李立刻从床上弹起来，一边联系维修师傅，一边往王阿姨家赶。等处理完，天已经亮了。
这不是个例。在中国，每10名社工要服务约1500名居民，人力短缺、响应滞后、个性化需求难以满足，是社会服务行业的普遍痛点：

• 社区诉求中，70%是“修家电、找医生、问政策”这类常规问题，但社工要花大量时间重复处理；
• 困境儿童的成长跟踪需要定期评估，但人工记录易遗漏情绪波动等细节；
• 残障人士的无障碍需求（比如手语翻译、辅助沟通），往往因资源有限无法及时响应。

而Agentic AI（智能体AI）的出现，给这些问题带来了“解法”。

什么是Agentic AI？ 它不是传统的“问答机器人”，而是具备自主决策、任务规划、动态执行能力的智能系统——能主动理解用户需求、分解任务、调用工具（比如联系维修师傅、查询政策库），甚至在遇到问题时调整策略（比如老人没接电话，会自动转介给社区网格员）。

更关键的是，提示工程（Prompt Engineering）能让Agentic AI“听懂”社会服务的“语言”——比如用温暖的语气回复老人，用合规的方式处理敏感信息，用个性化的策略匹配资源。

今天，我会结合3年提示工程架构师经验+10个社会服务真实案例，帮你搞懂：

• Agentic AI在社会服务中的核心功能到底能解决哪些痛点？
• 针对社会服务场景，提示工程的关键技巧是什么？
• 如何从零开始搭建一个“有温度”的社会服务Agent？

基础认知：Agentic AI vs 传统AI，差在哪？

在讲具体应用前，必须先明确两个核心概念——Agentic AI和提示工程，这是理解后续内容的关键。

1. Agentic AI：从“被动响应”到“主动解决问题”

传统AI（比如常见的客服机器人）的逻辑是“输入→输出”：用户问“怎么申请低保？”，机器人回复政策链接。但遇到复杂问题（比如“我是外地户口，和儿子一起住，能申请社区养老服务吗？”），它就会“卡壳”。

而Agentic AI的逻辑是**“目标→规划→执行→反馈”**：

• 目标：用户说“想申请社区养老服务”；
• 规划：AI自动分解任务——1. 确认用户户籍（外地/本地）；2. 确认居住情况（是否与子女共同居住）；3. 查询当地“异地养老服务政策”；4. 匹配附近的养老服务点；
• 执行：调用户籍数据库核对信息，调用政策库获取条件，调用地图API找服务点；
• 反馈：给用户回复“您符合异地养老服务申请条件，推荐您附近的XX社区养老中心，联系电话是XXX，需要我帮您预约参观吗？”。

简单来说，Agentic AI是“能帮你把事办成的AI”，而不是“只告诉你怎么做的AI”。

2. 提示工程：让AI“懂”社会服务的“潜规则”

如果把Agentic AI比作“厨师”，提示工程就是“菜谱”——它告诉AI：“要做一道适合老人的菜，得少盐、软嫩、用温暖的餐具装”。

在社会服务场景中，提示工程的核心目标是：

• 让AI有共情：不用“冰冷的官方语言”，而是用“阿姨、叔叔”这样的称呼；
• 让AI守规则：不泄露用户的身份证号、健康状况等敏感信息；
• 让AI会灵活：根据用户的历史记录调整策略（比如老人之前申请过送餐服务，这次说“吃饭问题”，优先推荐送餐调整）。

举个例子，针对“社区老人诉求处理”的提示：

“你现在需要处理独居老人的语音诉求，规则如下：

1. 语气要温暖，用‘阿姨/叔叔’称呼，避免‘用户’这类词；
2. 先回应情绪（比如‘您别急，我马上帮您解决’），再解决问题；
3. 如果诉求涉及‘修家电’，自动调用社区维修师傅数据库，推荐最近的2位，并询问‘您希望上午还是下午上门？’；
4. 如果用户提到‘身体不舒服’，立即添加‘是否需要帮您联系社区医生？’的选项；
5. 所有回复不能包含‘无法处理’这类词，必须给出具体解决方案。”

这就是提示工程的价值——把社会服务的“潜规则”变成AI能理解的“指令”。

实战篇：Agentic AI在社会服务中的4大核心场景与技巧

接下来，我会结合社区服务、儿童福利、残障支持、应急响应4大高频场景，拆解Agentic AI的具体功能，以及对应的提示工程技巧。每个场景都附真实案例和可直接复用的提示模板。

场景1：社区服务——智能诉求处理Agent，让社工从“救火队员”变“服务顾问”

痛点：社区每天收到大量“修家电、问政策、找志愿者”的诉求，社工80%的时间都在处理这些重复任务，根本没时间关注“独居老人心理疏导、困境家庭帮扶”等深度需求。

Agentic AI的核心功能：

• 语音转文字与方言适配：支持老人用方言（比如四川话、粤语）表达诉求；
• 意图识别与分类：自动把“我家空调不转了”归类到“家电维修”，把“想找个人陪我去医院”归类到“陪诊服务”；
• 任务自动执行：调用社区资源库（维修师傅、志愿者、政策文件），直接完成“联系维修师傅、预约陪诊”等操作；
• 进度跟踪与反馈：给用户发送“维修师傅已接单，下午2点上门”的提醒，给社工同步“诉求已处理完成”的通知。

提示工程技巧：如何让AI“懂”老人的需求？

• 技巧1：方言适配提示：明确要求AI识别方言，并转化为标准诉求。
  示例提示：“请识别用户的方言表述，将其转化为标准诉求分类。例如：四川话‘我屋头的风扇不转了’→‘家电维修-风扇故障’；粤语‘我想揾人陪我去睇医生’→‘生活服务-陪诊’。”
• 技巧2：情绪优先提示：要求AI先回应情绪，再解决问题。
  示例提示：“用户的诉求如果包含‘着急、难受、没办法’等情绪词，必须先安抚情绪。例如：用户说‘我急死了，空调坏了’，回复开头必须是‘阿姨，您别急，我马上帮您找维修师傅’。”
• 技巧3：多轮追问提示：当诉求不明确时，引导用户补充信息。
  示例提示：“如果用户说‘我想找帮忙的’，请追问：‘请问您需要帮忙做什么？比如买菜、修东西还是陪诊？’，直到明确核心需求。”

真实案例：某上海社区启用“智能诉求Agent”后，常规诉求处理率从30%提升到75%，社工每天能多处理10个深度个案（比如独居老人心理疏导），老人的诉求响应时间从24小时缩短到1小时。

场景2：儿童福利——困境儿童成长跟踪Agent，让“隐性问题”显形

痛点：困境儿童（比如留守儿童、事实无人抚养儿童）的成长需要定期评估，但人工跟踪易遗漏“情绪低落、学业下滑”等隐性问题——等社工发现时，问题可能已经严重了。

Agentic AI的核心功能：

• 定期评估自动触发：每月向儿童或监护人发送问卷（比如“最近一周你开心吗？”“有没有人欺负你？”）；
• 情绪与风险识别：通过自然语言处理（NLP）分析问卷内容，识别“我不想上学”“没有人陪我玩”等风险信号；
• 资源自动匹配：如果儿童提到“想要课外书”，自动调用“儿童福利资源库”，匹配附近的“爱心书屋”；
• 社工预警：当风险等级达到“高”（比如“我想自杀”），立即向社工发送预警，附上儿童的位置和历史记录。

提示工程技巧：如何让AI“懂”孩子的语言？

• 技巧1：儿童化语言提示：要求AI用孩子能理解的词，避免专业术语。
  示例提示：“回复儿童的问卷时，要用‘小朋友’‘你真棒’这类词，避免‘评估结果’‘风险等级’这类词。例如：‘小朋友，你最近有不开心的事，可以和我说说哦～’”
• 技巧2：非结构化数据处理提示：要求AI从“画的画、语音消息”中识别情绪。
  示例提示：“如果儿童发送了一幅画（比如全是黑色），请识别为‘情绪低落’，并生成建议：‘建议社工上门访问，了解儿童的情绪状态’。”
• 技巧3：风险等级划分提示：明确风险等级的标准，避免误判。
  示例提示：“风险等级划分规则：
  • 低风险：‘我有点不开心’→ 建议社工发送鼓励消息；
  • 中风险：‘我不想上学’→ 建议社工电话沟通；
  • 高风险：‘我想自杀’→ 立即转介给24小时心理热线，并通知社工。”

真实案例：某河南儿童福利机构用“成长跟踪Agent”后，隐性风险发现率提升了60%——有个留守儿童在问卷中写“我想爸爸妈妈，不想活了”，AI立即预警，社工当天就上门干预，避免了悲剧发生。

场景3：残障支持——无障碍服务Agent，让“不便”变“便利”

痛点：残障人士的需求往往“小众但紧急”——比如聋哑人需要手语翻译，视障人士需要导航，但社会服务机构很难随时提供这类资源。

Agentic AI的核心功能：

• 多模态交互：支持手语识别（摄像头捕捉手语动作，转化为文字）、语音合成（将文字转化为盲文或语音）；
• 无障碍导航：为视障人士提供“一步一提示”的导航（比如“前面5米有台阶，左侧是便利店”）；
• 应急响应：当残障人士触发“紧急按钮”，AI自动发送位置给社工，并联系附近的志愿者；
• 服务适配：根据残障类型推荐服务（比如为听障人士推荐“手语翻译热线”，为视障人士推荐“盲文书籍借阅”）。

提示工程技巧：如何让AI“懂”无障碍需求？

• 技巧1：多模态提示：要求AI支持多种输入方式（语音、手语、文字）。
  示例提示：“如果用户发送手语视频，请识别动作对应的文字；如果用户发送语音，请转化为盲文；如果用户发送文字，请转化为语音。”
• 技巧2：场景化提示：要求AI根据场景调整服务。
  示例提示：“如果用户在商场里说‘我找不到出口’，请调用商场地图API，提供‘从当前位置到出口的语音导航’，每10秒提示一次。”
• 技巧3：紧急触发提示：明确紧急情况的处理流程。
  示例提示：“如果用户点击‘紧急按钮’，立即执行以下操作：1. 获取用户实时位置；2. 发送位置给社区社工；3. 联系附近的‘残障支持志愿者’；4. 向用户发送‘我们正在联系帮助你的人，请保持电话畅通’的消息。”

真实案例：某杭州残联启用“无障碍服务Agent”后，残障人士的服务响应时间从4小时缩短到15分钟——有个听障人士在地铁里迷路，用手语向AI求助，AI立即识别并提供导航，同时联系志愿者到现场帮忙。

场景4：应急响应——突发公共事件服务Agent，让“混乱”变“有序”

痛点：疫情、洪水等突发公共事件中，社会服务机构会收到大量“要物资、问核酸点、找亲人”的诉求，人工处理易出现“漏单、错单”。

Agentic AI的核心功能：

• 实时信息整合：自动收集官方发布的“核酸点位置、物资发放点”等信息，同步更新；
• 需求分类与优先级排序：把“需要急救”归为最高优先级，把“问核酸时间”归为低优先级；
• 资源调度：根据用户位置，推荐最近的“物资发放点”或“急救站”；
• 心理疏导：用AI生成“安抚性回复”（比如“疫情会过去的，我们一起加油”），缓解用户焦虑。

提示工程技巧：如何让AI“懂”应急场景的优先级？

• 技巧1：优先级提示：明确不同需求的处理顺序。
  示例提示：“需求优先级从高到低：1. 急救（比如‘我发烧39度，没人送我去医院’）；2. 物资短缺（比如‘我家没吃的了’）；3. 信息查询（比如‘附近有没有核酸点’）。高优先级需求必须在1分钟内响应，低优先级需求在10分钟内响应。”
• 技巧2：实时信息提示：要求AI同步最新信息，避免过时。
  示例提示：“回复‘核酸点位置’时，必须调用‘实时核酸点数据库’，确保信息是2小时内更新的。如果数据库中没有该区域的信息，回复‘请等待10分钟，我们正在更新信息’。”
• 技巧3：安抚性语言提示：要求AI用“温暖、有希望”的语言。
  示例提示：“回复疫情相关的诉求时，避免‘情况很严重’这类词，要用‘我们一起加油’‘很快就会好起来’这类词。例如：‘阿姨，您需要的物资我们已经在路上了，再坚持一下，疫情会过去的～’”

真实案例：2022年上海疫情期间，某社区用“应急响应Agent”处理了1.2万条诉求，其中“急救”类需求的响应时间不到1分钟，“物资短缺”类需求的处理率达95%，极大缓解了社区的压力。

进阶篇：社会服务场景下的提示工程“黄金法则”

前面讲了具体场景的技巧，现在总结通用的提示工程黄金法则——这些法则是我在10+社会服务项目中总结的“避坑指南”，能让你的Agentic AI更“贴合”社会服务的需求。

法则1：共情优先，让AI“有温度”

社会服务的核心是“人”，AI的回复如果“冰冷”，会让用户产生“被机器敷衍”的感觉。共情提示的关键是“先回应情绪，再解决问题”。

反面示例（冰冷）：“您的诉求已收到，我们会尽快处理。”
正面示例（有温度）：“阿姨，我知道您现在很着急，我已经联系了维修师傅，他半小时内就到，您先喝杯温水，等我消息～”

提示模板：“回复用户时，必须先识别并回应情绪（比如‘着急、难受、担心’），再给出具体解决方案。情绪回应要使用‘我理解您的心情’‘您别急’这类词。”

法则2：合规为底，让AI“守规则”

社会服务涉及大量敏感信息（比如用户的身份证号、健康状况、家庭情况），AI如果泄露这些信息，会带来严重的法律风险。合规提示的关键是“明确禁止项”。

必须加入的合规提示：

• “不得存储用户的身份证号、银行卡号、健康记录等敏感信息；”
• “不得向第三方泄露用户的个人信息；”
• “涉及‘申请低保、救助金’等需要审核的诉求，必须引导用户通过线下窗口或官方平台提交材料；”
• “当用户询问‘如何办理离婚’‘如何起诉’等法律问题时，必须回复‘建议咨询专业律师’，不得提供具体法律建议。”

法则3：个性化定制，让AI“懂差异”

社会服务的需求是“千人千面”的——独居老人和留守儿童的需求不同，外地户籍和本地户籍的政策不同。个性化提示的关键是“结合用户画像”。

提示模板：“回复用户前，必须调用‘用户画像数据库’，获取以下信息：1. 年龄；2. 户籍；3. 历史诉求记录；4. 特殊需求（比如‘独居老人’‘残障人士’）。根据这些信息调整回复内容。例如：

• 如果用户是‘独居老人’，且之前申请过送餐服务，回复‘您之前申请的送餐服务，需要调整时间吗？’；
• 如果用户是‘外地户籍’，回复‘根据XX政策，外地户籍居民可以申请XX服务，需要我帮您查具体条件吗？’。”

法则4：人机协作，让AI“会配合”

Agentic AI不是“取代社工”，而是“辅助社工”——复杂的、需要人文关怀的任务（比如心理危机干预、家庭矛盾调解），必须由人类处理。人机协作提示的关键是“明确转介条件”。

提示模板：“当遇到以下情况，必须立即转介给人类社工：

1. 用户提到‘想自杀’‘想杀人’等极端情绪；
2. 用户的诉求涉及‘家庭矛盾’‘儿童虐待’等需要调查的问题；
3. AI无法理解用户的诉求（比如‘我心里难受，但说不出来’）；
4. 用户明确要求‘找真人社工’。
   转介时，必须向用户发送‘我们的社工马上联系您，请保持电话畅通’的消息，并同步用户的历史记录给社工。”

避坑篇：Agentic AI在社会服务中的4大挑战与解决之道

虽然Agentic AI能解决很多痛点，但在实际应用中，会遇到数据隐私、伦理偏见、人机磨合、复杂场景4大挑战。我会结合项目经验，给出具体的“避坑方法”。

挑战1：数据隐私——如何保护用户的敏感信息？

问题：社会服务数据（比如老人的健康记录、儿童的家庭情况）非常敏感，如果AI存储或泄露这些数据，会违反《个人信息保护法》。

解决方法：

• 使用联邦学习：多个社区或机构在不共享原始数据的情况下，共同训练AI模型——比如A社区的老人健康数据和B社区的老人健康数据，只在本地训练，不传递给对方；
• 使用差分隐私：在数据中加入“噪音”（比如把“老人年龄70岁”改成“68-72岁”），让攻击者无法识别具体个人；
• 提示中加入“不存储敏感信息”：明确要求AI“不得存储用户的身份证号、健康记录等敏感信息，所有数据处理必须在本地完成”。

挑战2：伦理偏见——如何避免AI“歧视”某类人群？

问题：如果AI的训练数据有偏见（比如“外地户籍居民的救助申请通过率低”），AI可能会“歧视”外地户籍用户——比如优先推荐低质量的救助资源。

解决方法：

• 公平性审计：在AI上线前，测试不同人群的使用效果——比如测试外地户籍和本地户籍用户的救助资源推荐情况，确保没有差异；
• 去偏训练数据：删除训练数据中的“户籍、性别、年龄”等无关因素，只保留与需求相关的信息（比如“是否符合救助条件”）；
• 提示中加入“无偏见”要求：明确要求AI“资源推荐必须基于用户的实际需求和资源的适配性，不得考虑户籍、性别、年龄等无关因素”。

挑战3：人机磨合——如何让社工信任AI？

问题：很多社工对AI有“抵触情绪”——比如“AI会抢我的工作”“AI的建议不可靠”。

解决方法：

• 明确AI的“辅助定位”：告诉社工，AI是“数字助理”，处理的是“重复、耗时的常规任务”，让社工有更多时间处理“需要人文关怀的深度任务”；
• 培训社工使用AI：教会社工如何查看AI的“诉求处理记录”“风险预警”，如何调整AI的提示；
• 设计“AI建议+人工决策”的流程：AI给出建议（比如“建议社工上门访问留守儿童”），但最终决策由社工做出——这样社工能控制结果，更愿意使用AI。

挑战4：复杂场景——如何处理AI“搞不定”的问题？

问题：社会服务中很多场景是“复杂且模糊”的——比如“家庭矛盾调解”“老人的孤独感疏导”，AI无法理解其中的“人情世故”。

解决方法：

• 限定AI的“任务边界”：明确告诉AI“你只处理‘常规诉求、信息查询、资源匹配’等任务，复杂问题转介给人类”；
• 提示中加入“复杂问题转介”要求：比如“当用户提到‘我和儿子吵架了，他不养我’，回复‘您的情况我已经记录，我们的社工明天会上门和您聊聊，帮您解决问题’”；
• 用“人类+AI”的组合处理复杂问题：比如AI先收集用户的基本信息（比如“吵架的原因、儿子的联系方式”），再把信息同步给社工——社工不用再花时间问基础问题，能直接进入“调解”环节。

实操篇：从零开始搭建一个社会服务Agentic AI

讲了这么多理论，现在教你从零开始搭建一个“社区诉求处理Agent”——用最常用的工具（LangChain+GPT-4），步骤简单，可直接复用。

步骤1：明确需求——找到“具体痛点”

首先，你要明确“解决什么问题”。比如：社区老人的“家电维修”诉求处理慢，社工要花大量时间联系维修师傅。

步骤2：选择工具——LangChain+GPT-4

• LangChain：用于搭建Agent的框架，能让AI自动调用工具（比如数据库、API）；
• GPT-4：作为AI的“大脑”，处理自然语言理解和生成；
• 社区资源数据库：存储维修师傅的姓名、电话、擅长领域（比如“修空调、修电扇”）。

步骤3：设计提示——根据“黄金法则”

结合前面的“共情、合规、个性化、人机协作”法则，设计提示：

“你是社区的‘家电维修服务Agent’，负责处理老人的家电维修诉求，规则如下：

1. 语气要温暖，用‘阿姨/叔叔’称呼；
2. 先回应情绪（比如‘您别急，我马上帮您找维修师傅’）；
3. 询问家电类型（比如‘请问是空调坏了还是电扇坏了？’）；
4. 调用‘社区维修师傅数据库’，推荐2位擅长该类型家电的师傅，并询问‘您希望上午还是下午上门？’；
5. 确认时间后，自动发送短信给维修师傅（内容：‘有位阿姨的空调坏了，下午2点上门维修，请联系她：138XXXX1234’）；
6. 向用户发送‘维修师傅已接单，下午2点上门，请您在家等他’的提醒；
7. 如果用户提到‘身体不舒服’，立即添加‘是否需要帮您联系社区医生？’的选项；
8. 如果用户要求‘找真人社工’，回复‘我们的社工马上联系您，请保持电话畅通’，并同步信息给社工。”

步骤4：测试优化——用真实用户数据调整

• 测试：找10位社区老人，让他们用方言说出“家电维修”诉求，看AI的回复是否符合要求；
• 优化：如果老人说“我家的电扇不转了”，AI回复“叔叔，您别急，我马上帮您找修电扇的师傅”——这没问题；如果老人说“我家的电扇不转了，腿也酸”，AI回复“叔叔，您别急，我马上帮您找修电扇的师傅，另外，是否需要帮您联系社区医生？”——这符合要求；
• 迭代：根据测试结果，调整提示（比如如果老人说“我家的电扇不转了，儿子不在家”，AI要加入“您儿子不在家，我让师傅上门时多陪您聊两句”的内容）。

步骤5：部署上线——与现有系统集成

• 集成：把Agent接入社区的“微信公众号”或“电话热线”，让老人能通过语音或文字联系AI；
• 培训：教会社工如何查看Agent的“处理记录”，如何调整提示；
• 运营：定期收集用户反馈（比如“维修师傅来得及时吗？”“AI的回复温暖吗？”），持续优化Agent。

未来展望：Agentic AI将如何重塑社会服务？

最后，我想和你聊聊Agentic AI的未来趋势——这些趋势不是“科幻”，而是已经在发生的变化：

趋势1：更智能的“自主决策”

未来的Agentic AI能处理更复杂的社会服务场景——比如“家庭矛盾调解”：AI能分析夫妻双方的诉求（比如“丈夫说妻子不管孩子”“妻子说丈夫不赚钱”），生成“调解建议”（比如“先沟通孩子的教育问题，再讨论经济问题”），甚至模拟“调解过程”，帮社工提前准备。

趋势2：更深度的“人机协作”

未来的Agentic AI会成为社工的“数字大脑”——比如社工上门访问老人时，AI会实时推送“老人的历史诉求记录”“需要关注的健康问题”（比如“老人有高血压，要提醒按时吃药”），甚至生成“沟通建议”（比如“老人喜欢聊孙子，先聊孙子的情况”）。

趋势3：更广泛的“覆盖范围”

未来的Agentic AI会延伸到偏远地区——比如山区的留守儿童，能通过“AI手语翻译”和城市的心理医生沟通；偏远地区的独居老人，能通过“AI导航”找到最近的卫生所。

趋势4：更个性化的“定制服务”

未来的Agentic AI会“学习”用户的“习惯和偏好”——比如老人喜欢“上午修家电”，AI会优先推荐上午有空的维修师傅；儿童喜欢“漫画书”，AI会优先推荐漫画书资源。

总结：用Agentic AI，做“有温度”的社会服务

写到这里，我想起刚开始做社会服务AI项目时，一位社工说：“我们不需要‘聪明的AI’，我们需要‘懂人心的AI’。”

Agentic AI的价值，不是“取代人类”，而是“放大人类的善意”——让社工从“重复劳动”中解放出来，有更多时间去做“有温度的事”；让老人、儿童、残障人士，能更快地获得“需要的帮助”。

而提示工程，就是让AI“懂人心”的关键——它把社会服务的“潜规则”变成AI能理解的“指令”，让AI从“冰冷的机器”变成“有温度的助手”。

最后，我想对你说：社会服务的核心是“人”，AI只是工具。真正能改变社会的，是“用AI的人”——是你，是我，是每一个想让世界更温暖的人。

如果你是社会服务从业者，不妨尝试用Agentic AI解决一个小痛点（比如“家电维修诉求处理”）；如果你是AI工程师，不妨联系当地的社会服务机构，了解他们的需求——让我们一起，用技术做“有温度”的社会服务。

下一篇预告：《提示工程进阶：如何用LangChain搭建“儿童成长跟踪Agent”？》，敬请期待～

（注：文中案例均为真实项目改编，数据为脱敏处理后的结果。）