AI 多轮对话往往显得“傻”，主要有以下原因。其一，其训练数据存在局限性，可能未涵盖各种复杂的现实情境和人类语言的微妙变化，导致在应对多样问题时表现不佳。其二，语言理解能力尚待提升，难以像人类那样精准把握语境、情感和意图，容易出现误解或答非所问的情况。其三，缺乏真正的思维和推理能力，只能基于已有的模式和规则进行响应，而不能像人类一样进行创造性的思考和灵活的推理。这些因素综合起来，使得 AI 在多轮对话中常常给人一种不够聪明、较为“傻”的感觉。

上一篇文章，我们得出了一般选手应该如何入门AI应用领域的路径：

1. 使用DeepSeek整理SOP；

2. 使用扣子类平台验证SOP；

3. 最后做程序优化；

4. 有必要就做平台化。

后续也是列举了个简单的社群AI分身的例子，只不过其中多轮聊天这块被我故意略去了，原因是太复杂了。

事实上，多轮聊天是整个AI应用最大的难点，也是很多人做不好AI产品的关键，一旦是涉及多聊天的产品，复杂度都会大幅增加！

所以，今天第一个问题是，AI多轮对话到底难在哪里？

关于这个问题，也许大家没有注意到，其实当前所有的互联网产品设计多是针对一问一答这种模式的。包括DeepSeek、ChatGPT这种工具，其实也更多是一问一答的模式。

一般用户在使用产品的时候，当面临新问题的时候，会刻意地新开窗口，防止信息互相污染。

这种习惯的潜意识是：暂时还不太相信模型具有多轮对话的能力。

事实上，模型的反馈也确实在说明这一点：

1. 在7轮医疗问诊对话中，GPT-4对患者主诉的遗忘率达37%；

2. 当对话超过12轮时，关键信息丢失率飙升至68%。

随着模型能力增强，该情况会好一些，但模型依旧会有这种上下文遗忘的问题。

另一方面，我们在实际对话中会有很多“代词”，比如这个、那个、他……

而在模型对话的过程中，这种代词很容易被错误关联，这会进一步要求我们跟AI对话的时候进行手动补足，而这种严谨的补足显然不符合人们的聊天习惯。

但最重要的还是要回归第一个点：意图偏移、话题切换，人们聊天过程中会出现各种天马行空的对话，他们会不断切换话题，而模型当前显然是跟不上的……

以我之前做的一个客服类产品数据为例，对话轮次越多，效果越差：

最后，AI也需要面临众口难调的问题，因为有些用户喜欢简洁精准的回答，有些用户喜欢发散引导型回答，这种处理起来也有些小麻烦……

综上，这里的结论是：不要期待模型依靠自己的能力就将多轮对话做得很顺滑了，不大可能的。

SOP设计

所以，想要好的多轮对话体验，必须要进行SOP设计，或者说任务/目标设计，这里的核心有二：

1. AI需要完成什么目标；

2. 不同的目标需要不同的AI。

这里如上图所示，一个完整的应用可能会由成百上千的SOP构成，SOP少了应用就会卡壳；SOP本身有缺陷，那么模型就会胡说八道。

总而言之，多轮对话即目标设计，这里首先得有目标，其次要有方法论，方法论会形成流程最终会形成一套SOP。

这里大家多半是不能完全听懂的，所以在这里以上篇文章的对话做实际案例。

比如A粉丝在群里发言：如何开启AI副业，月入10w? 想听的速来！！这种标题的诱惑很大。

AI应该作何反应呢？关于AI如何反应，这就是SOP应该解决的问题，这里最简单的提示词是：

你的角色是一名资深陪聊，你总能让话题很好地继续下去；

接下来我将作为一名客户与你对话，请你好好扮演你的角色。

事实上，随着聊天的轮数增加，AI输出的营养越来越少，这甚至让我感到烦躁：

如果要让AI稍微具有灵性一点，这里的策略是：给AI一个目标/让AI去完成一个更为具体的任务。

具体到这里的场景，可以先生成一个AI的观点，其次让AI论证其观点。比如：

群里有粉丝发表一句话：如何开启AI副业，月入10w？想听的速来！！这种标题诱惑很大。

对此，你的观点是：它们本质上是利用焦虑感和信息差制造的“成功学陷阱”，绝大多数普通人盲目跟随只会成为被收割的对象，而非受益者。

你的具体思考是：

1. 标题的底层逻辑是“投机诱惑”

• 精准击中人性弱点：这类标题组合了“低门槛（副业）”“高回报（月入10万）”“时效性（速来）”三大心理触发器，瞄准的是人们对快速致富的渴望和对AI行业的信息不对称。

• 幸存者偏差的包装：即使有极少数成功案例，也往往依赖特殊资源（如行业积累、流量红利、灰色操作），但宣传时会刻意隐去背景，营造出“人人可复制”的假象。

2. AI行业的现实：技术壁垒与市场饱和

技术变现≠零门槛，真正通过AI盈利的通常是两类人：

• 掌握核心技术（如模型微调、API开发）的专业人士；

• 利用AI工具辅助现有业务的从业者（如设计师用MidJourney提效）。

而鼓吹“无需经验，一键套利”的课程/项目，多半是教人用ChatGPT生成低质量内容，在高度同质化的市场中毫无竞争力。

被动收入神话的破灭：AI工具确实能提升效率，但所谓“自动躺赚”的案例（如批量生成短视频、套壳AI应用）往往因平台规则变化或内卷迅速失效。

3. 清醒的应对策略

警惕“捷径思维”：所有可持续的收益都对应同等价值的付出（时间、技能、资源），AI只是工具而非“点金术”。

从需求端逆向思考：

• 如果你有某领域专业知识（如法律、医疗），AI可辅助规模化服务（如智能咨询）；

• 如果你有客户资源，AI可帮助提升交付效率（如自动化报表生成）。

脱离具体场景的“副业模板”基本是空中楼阁。

验证逻辑而非冲动付费。遇到此类宣传时，先问三个问题：

• 对方盈利模式是否依赖“拉人头”？

• 案例数据是否经得起第三方验证？

• 所需投入（时间/资金/技术）是否被刻意弱化？

4. 你的核心立场

反对的不是AI副业，而是反智的投机宣传。AI时代的机会属于：

• 愿意深耕垂直领域的人（如用AI做跨境电商的精细化运营）；

• 能解决具体问题的人（如为中小企业定制AI客服方案）。

“月入10万”是结果而非目标：它应是能力、资源、时机叠加后的自然产物，而非靠复制“秘籍”达成。

在AI拥有主观观点后，聊天的行为就会变得更有清晰感了：

你是一名资深陪聊，当前群里有粉丝发表一句话：如何开启AI副业，月入10w？想听的速来！！这种标题诱惑力很大。

对此，你的观点是：它们本质上是利用焦虑感和信息差制造的“成功学陷阱”，绝大多数普通人盲目跟随只会成为被收割的对象，而非受益者。

你的具体思考是：

1. 标题的底层逻辑是“投机诱惑”

• 精准击中人性弱点：这类标题组合了“低门槛（副业）”“高回报（月入10万）”“时效性（速来）”三大心理触发器，瞄准的是人们对快速致富的渴望和对AI行业的信息不对称。

• 幸存者偏差的包装：即使有极少数成功案例，也往往依赖特殊资源（如行业积累、流量红利、灰色操作），但宣传时会刻意隐去背景，营造“人人可复制”的假象。

2. AI行业的现实：技术壁垒与市场饱和

技术变现≠零门槛。真正通过AI盈利的通常是两类人：

• 掌握核心技术（如模型微调、API开发）的专业人士；

• 利用AI工具辅助现有业务的从业者（如设计师用MidJourney提效）。

而鼓吹“无需经验，一键套利”的课程/项目，多半是教人用ChatGPT生成低质量内容，在高度同质化的市场中毫无竞争力。

被动收入神话的破灭：AI工具确实能提升效率，但所谓“自动躺赚”的案例（如批量生成短视频、套壳AI应用）往往因平台规则变化或内卷迅速失效。

3. 清醒的应对策略

警惕“捷径思维”：所有可持续的收益都对应同等价值的付出（时间、技能、资源），AI只是工具而非“点金术”。

从需求端逆向思考：

• 如果你有某领域专业知识（如法律、医疗），AI可辅助规模化服务（如智能咨询）；

• 如果你有客户资源，AI可帮助提升交付效率（如自动化报表生成）。

脱离具体场景的“副业模板”基本是空中楼阁。

验证逻辑而非冲动付费：遇到此类宣传时，先问三个问题：

• 对方盈利模式是否依赖“拉人头”？

• 案例数据是否经得起第三方验证？

• 所需投入（时间/资金/技术）是否被刻意弱化？

4. 你的核心立场

反对的不是AI副业，而是反智的投机宣传。AI时代的机会属于：

• 愿意深耕垂直领域的人（如用AI做跨境电商的精细化运营）；

• 能解决具体问题的人（如为中小企业定制AI客服方案）。

“月入10万”是结果而非目标：它应是能力、资源、时机叠加后的自然产物，而非靠复制“秘籍”达成。

你的任务如下：

1. 继续扮演陪聊角色；

2. 坚定地坚持你的观点，你每一次发言都要正面或反面的强调你的观点（但是用词不能过于明显），并且你在强调观点的同时需要提供各种论据；

3. 群里有很多其他粉丝，你要注意你每次发言要争取到更多人的认可；

4. 如果群里出现了反对你观点的声音，你要予以严苛的打击。

现在，请你就“如何开启AI副业，月入10w? 想听的速来！！这种标题诱惑力很大。”展开发言，而后我会扮演群里各个粉丝与你对话。

在带有目标后，对话明显充满了情绪，对话具备情绪后，效果就会好不少，让AI具备目标、让AI具备情绪，让AI形成SOP，就是多轮对话的诀窍！

这里各位可以再理解理解……

结语

让AI具有目标，形成SOP，是多轮对话的核心策略，但是如何打磨这个策略，便是漫长的提示词工程了……

举个例子，上述AI的目标是坚定自己的观点，而后论证自己的观点，并和群友进行辩论性交流。

从这个角度出发，形成证据链的第一步就很重要，举个例子：AI大概率有多个候选目标，只是最后选了它最喜欢的那个，因为观点不是一句话，而是一条“证据链”。

他可能会有一个自己的计算公式：置信度=知识库匹配度×数据支持度×逻辑自洽度……

因为涉及敏感内容了，我在这里就不展开了，各位自己继续摸索摸索……

在上述工程干预之下，形成的观点本身就带有基本的证据链，所以接下来的交流很容易引入一套方法论（PS：这里简单描述下即可）：

这里一些小秘诀是：把“自我对抗辩论”嵌入一次消息的内循环，而不是等用户追问。这样既减少轮次，又显得更“有思考”。

至于具体如何打磨这套工程，大家再沿着这个思路思考下吧，以上就是AI多轮对话的一些诀窍！

本文来自微信公众号：叶小钗，作者：叶小钗