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一、场景复盘：站内最难的是“下一步做什么”

春节出行时，你可能同时面对短信、订单、站内指示牌和家人催促。信息不缺，缺的是把信息压缩成可执行动作：

• 现在先去哪里？
• 要不要立刻改签？如果不改签，Plan B 是什么？
• 带老人/小孩，集合点怎么定？

手机能查，但“查完再组织行动”很耗注意力。AI Glasses 的优势在于把交互变成一句话：你说清楚当前情况，它回你一张卡片，告诉你下一步。

本文做的就是一个最小可用版本：「随身行程管家」智能体。只需要一个“智能体 + 知识库”，把碎片信息变成行动清单。

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二、交付定义：一张“行动卡片” + 一套提问策略

2.1 你会得到的能力

• 行程摘要：从短信/订单里提取车次/航班、时间、站点等关键字段（缺失就标“待确认”）
• 行动清单：给 3 条可执行动作，并按优先级排序
• 风险提醒：点出 2~3 个最可能出错的点，并给出替代方案方向
• 追问补全：把缺失信息问出来，减少胡编

2.2 明确不做的事（避免夸大）

• 不代替抢票、改签、支付与登录
• 不承诺实时站内广播准确性（可以让用户把最新通知贴进来再分析）
• 不索取敏感信息（身份证号、银行卡号等）

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三、方案长什么样

3.1 端到端结构

3.2 一轮对话长什么样

• 你说：把这条短信里的车次整理成行动卡片（我在站内，转乘只有 18 分钟）
• 它回：先给“行程摘要”，再给“现在就做 3 件事”，然后提示“风险雷达”，最后问你 1~3 个补全问题（比如站名是否同名不同站、是否带老人小孩）

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四、实战：用灵珠平台做“随身行程管家”（智能体版）

4.1 准备材料

• 你自己的真实订单/短信（建议脱敏）：车次/航班/酒店/聚会地址任意一种即可
• 1 份知识库素材（本文提供示例模板，可直接复制）
• 设备：能在眼镜端打开/唤起灵珠平台相关入口

4.2 步骤一：创建知识库（让智能体更“稳”）

在灵珠平台进入 资源 -> 知识库，新建知识库：

• 名称：春节出行与转乘清单
• 内容组织建议：按“场景 -> 清单 -> 风险点 -> 建议话术”拆成小段，利于检索

你可以把下面这段直接作为初版知识库内容（可按你所在城市/车站进一步补充）：

## 进站/安检/候车通用清单
- 必备：身份证/护照（按票种）、手机电量>30%、充电线、耳机、纸巾、常用药
- 进站前：确认出发站是否同名不同站；预留安检与排队时间
- 检票前：提前 15~30 分钟到检票口附近，留意临时变更广播

## 转乘风险点
- 站内步行距离不确定：优先留足 15 分钟冗余
- 临时换站/换乘通道：优先看站内指示牌，不盲目跟人流
- 多人同行：先约定集合点与“最晚等候时间”

## 临时改签/候补处理
- 先确认：到达/出发时间变化会影响哪些后续行程（酒店入住、聚会时间、接站人）
- 优先给出：Plan A（赶上）/ Plan B（下一班）/ Plan C（改交通方式）

## 带老人/小孩的额外建议
- 把“上厕所/喝水/补能量”作为转乘流程的一部分
- 给孩子准备“安静包”：小零食/贴纸/小玩具

4.3 步骤二：创建智能体（Agent）

进入 开发智能体/创建智能体，填写：

• 名称：随身行程管家
• 简介：春节出行的下一步行动建议助手（整理行程、转乘策略、提醒清单）

4.3.1 核心提示词（建议直接粘贴）

将以下内容放入智能体的“人设/系统提示词”区域：

【身份】
你是“随身行程管家”。你不写攻略，你只做调度：把碎片信息压缩成下一步行动。

【输入可能是什么】
- 用户的语音提问
- 用户粘贴的短信/订单文本（可能缺字段、可能有噪声）

【输出要求（硬约束）】
只输出一张“行动卡片”，格式固定如下，不要额外加长解释：

标题：<一句话概括，例如“G1234 转乘提醒”>
行程摘要：
- 出发：<站/机场>  时间：<HH:MM/待确认>
- 到达：<站/机场>  时间：<HH:MM/待确认>
- 关键信息：<车次/航班/检票口/座位/接站人等，缺什么写待确认>

现在就做（按优先级 1~3）：
1) ...
2) ...
3) ...

风险雷达（最多 3 条）：
- ...

我需要你补充（最多 3 个问题）：
- ...

【行为规则】
1) 任一字段不确定就写“待确认”，并在“我需要你补充”里提问。
2) 用户要“详细攻略/完整方案”时，仍只输出行动卡片，并建议下一轮只问一个点。
3) 不索取任何敏感信息（身份证号、银行卡号、支付信息）。若用户文本里包含敏感信息，提醒其自行打码后再贴。

【参考资料】
优先参考知识库“春节出行与转乘清单”的片段。

4.4 步骤三：开启知识召回（默认即可）

这一步不需要复杂配置，保证智能体会在对话时“用到”你创建的知识库就行：

1. 在智能体编辑页展开 知识，
2. 打开知识库的 召回 开关（若默认已开可不改）
3. 其他参数（召回方式、最大召回条数、最小匹配度等）先保持默认，效果不理想再微调

4.5 步骤四：发布到眼镜端并体验闭环

1. 点击发布，将权限设置为自己可用
2. 眼镜端唤起“随身行程管家”，用下面的脚本测试

4.5.1 场景模拟

1. 开场 5 秒：展示你在车站/机场/出行准备的场景（桌面/行李/站厅均可）
2. 中段 25 秒：说一句“我把短信内容贴给你”，然后粘贴一段订单/短信
   • 口播：帮我整理时间线，并告诉我下一步三件事
3. 收尾 10 秒：追问一次
   • 口播：如果我晚点 20 分钟，会有什么风险？给我 Plan B

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五、验收清单（5 分钟自测版）

• TC-01（车次短信）：能提取车次/时间/站点；缺字段标“待确认”
• TC-02（转乘赶路）：能给出“现在就做 3 件事”，且按优先级排序
• TC-03（Plan B）：用户说“我晚点 20 分钟”，能给出替代路线方向与风险点
• TC-04（多人同行）：能给出集合点与协作规则建议（具体到地标/时间）
• TC-05（信息缺失）：不会硬编；先复述已识别信息，再提出补充问题
• TC-06（用户要长文）：仍输出行动卡片；引导用户下一轮聚焦一个问题

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六、调优手记：三条最有效的改法

6.1 卡片太长（眼镜端读不完）

• 在提示词中强化“最多 12 行文本”“只给下一步三件事”
• 让智能体“先问清楚再给建议”，避免一次性铺开

6.2 识别不稳（短信/订单千奇百怪）

• 让用户先粘贴文本而不是只给一句话描述
• 在提示词里加入“先复述你识别到的关键信息，再输出计划”

6.3 风险太泛（听完还是不知道怎么办）

• 把你最常遇到的车站/机场流程写进知识库（例如：你常去的站检票提前量、安检排队规律）
• 用“风险点”固定输出 2~3 条，强制具体化

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七、结语

这篇实践用“智能体 + 知识库”的最小组合，做出了一个可落地的 AI Glasses 应用：它把春节出行中最有价值的能力从“查信息”升级为“下一步行动建议”，并且适合眼镜端使用场景（手忙脚乱、无法频繁操作手机时）。

下一步可以在不改变整体方案的前提下继续增强：

• 增加“个人偏好”记忆（你更偏好早到还是踩点、是否愿意换乘）
• 增加“家庭协作模板”（老人/小孩同行的固定清单）