Agentic AI商业化陷阱：提示工程架构师常犯的7个错误

一、引言：为何你的Agentic AI项目难以落地？

1.1 现实困境：九成Agentic AI创业公司倒在“最后一公里”

在过去一年中，我接触了12家专注于Agentic AI（即自主智能体）的初创企业。其中8家在获得种子轮融资后不到半年便陷入增长瓶颈。问题并非出在技术本身，而是在商业化过程中不慎落入了**提示工程中的隐性陷阱**。 以一家开发“智能旅行规划Agent”的公司为例，其Demo表现惊艳：用户只需输入“帮我安排三亚3天2晚行程，预算3000元”，系统就能调用机票、酒店和景点API，自动生成详细日程。然而上线后却遭遇大量负面反馈： - “我问有没有适合老人的海边活动，它竟推荐潜水？” - “我把预算改成2000元，它还在推五星级酒店！” - “客服说‘正在处理’，之后就再无回应……” 创始人后来坦言，核心问题在于**提示工程设计缺陷**：采用单轮提示机制，未能捕捉用户意图的动态演变；缺乏错误处理流程，导致工具调用失败时Agent直接“卡死”；甚至未明确定义“老人友好”的具体标准，致使AI做出违背实际需求的决策。

1.2 提示工程为何是Agentic AI商业化的关键？

Agentic AI的核心能力在于“自主决策”与“外部工具调用”。而提示工程正是为AI设定**规则、边界与目标**的主要手段。如果将Agent比作一辆自动驾驶汽车，那么提示工程就相当于它的“导航系统+交通法规+应急响应机制”——导航偏差会导致车辆驶入歧途，规则缺失可能引发违规行为，若没有应急预案，则一旦故障便束手无策。 对于商业化应用而言，提示工程的质量直接影响三大维度： - **用户体验**：能否精准理解并灵活应对用户需求变化？ - **运营成本**：是否能减少人工干预，降低出错率？ - **商业价值**：能否实现转化（如商品推荐、订单促成），提升留存？

1.3 本文目的：揭示7个常见致命误区

作为一名深耕提示工程领域五年的架构师，我见证过太多团队在商业化进程中因提示设计不当而功亏一篑。本文将结合**真实案例与系统方法论**，深入剖析提示工程架构师最容易忽视的七个典型问题，帮助你从“Demo可用”迈向“产品可商用”。

你现在需要处理用户的连衣裙推荐请求。用户之前提到：
1. 夏天穿；
2. 不要太露；
3. 想要过膝长度。

请调用服装数据库API，筛选符合以下条件的商品：
- 类目：连衣裙；
- 季节：夏季；
- 长度：过膝；
- 领口：高领/中领。

推荐时请包含：商品名称、价格、核心卖点（重点突出“符合不要太露”“过膝”），每款推荐后加一句“符合您的需求”。

二、概念澄清：什么是Agentic AI？提示工程架构师的职责是什么？

2.1 Agentic AI：具备自主性的智能代理

Agentic AI，也称自主智能体，区别于传统的“被动响应式AI”（如ChatGPT的单轮问答），具备以下三项关键能力： - **目标分解**：能够将复杂任务拆解为多个子任务（例如，“规划一次旅行”可分解为“订机票→订酒店→选择景点”）； - **工具调用**：可主动调用外部接口、数据库或服务（如查询天气、预订餐厅）； - **动态决策**：根据环境变化实时调整策略（如航班延误时自动更改住宿安排）。 简言之，Agentic AI是“能独立解决问题的AI”，而非仅等待指令执行的助手。

2.2 提示工程架构师的角色：Agent行为的“制度设计师”

提示工程架构师的工作远不止“写提示词”，而是要构建一个完整的**提示系统**——通过结构化的设计确保AI在复杂场景下依然可控且高效。该角色需解决三个核心问题： What（做什么）：明确AI的任务目标 How（怎么做）：规定执行路径与工具使用规则 Constraint（不能做什么）：设定安全边界与限制条件 举例来说，一个电商平台的“智能客服Agent”其提示系统可能包含以下要素： - **角色设定**：“你是某平台的专业客服，语气亲切，优先解决用户问题。” - **任务优先级**：“先处理订单状态查询，其次是退换货请求，最后才是普通咨询。” - **工具调用逻辑**：“当用户询问‘订单进度’时，触发订单查询API；涉及‘退款’则接入售后系统。” - **约束条款**：“不得泄露用户隐私信息，不得承诺未经审批的赔偿方案。”

你现在需要处理用户的旅行规划请求。用户初始需求是：东京5天4晚，预算1万。
用户最新需求变化：把Day3的迪士尼换成富士山，Day4的镰仓换成箱根。

请执行以下步骤：
1. 调用旅行预算计算器API，计算调整后行程的总费用（包含交通、门票、住宿）；
2. 如果费用超出预算，生成提示：“调整后行程预算约1.2万，超出原预算2000元，是否需要优化？”；
3. 如果费用在预算内，生成新行程，并标注“预算充足”。

注意：每次调整行程后，必须同步更新预算信息，并主动告知用户。

三、深度解析：提示工程中最常见的7大陷阱

接下来进入本文重点部分——七个高发且极具破坏力的提示工程误区。每个问题均基于真实项目案例，并附带可操作的规避策略。

陷阱1：依赖单轮提示，忽略多轮对话中的上下文流失

1.1 案例还原：“智能导购Agent”为何误解用户潜台词？

某服装品牌上线了一款“智能导购Agent”，初始提示为：“你是服装导购，请帮用户推荐合适的衣服。” 实际运行中出现如下对话： - 用户：“我想买一条夏天穿的连衣裙，不要太露。” - Agent：“这款真丝连衣裙很轻薄透气，适合夏季。” - 用户：“有没有更长一点的款式？” - Agent：“这款棉麻材质的长度到膝盖。” - 用户：“还是偏短，想要过膝的。” - Agent：“这款雪纺长裙直达脚踝。” 表面上看，Agent每次都在回应，但实际上已偏离用户原始诉求——它完全忽略了“不要太露”这一关键前提，所推荐的所谓“长款”仍带有深V领设计。根本原因在于： > 使用了单轮提示模式，导致多轮交互中上下文信息持续衰减甚至丢失。

1.2 根本原因：单轮提示无法维持对话记忆

单轮提示（One-shot Prompt）本质上是一种“一次性输入-输出”机制，不具备上下文记忆功能。而Agentic AI的本质是**多轮协作型交互**，用户的真正需求往往是在对话过程中逐步清晰的。若不建立有效的上下文管理机制，AI极易在后续轮次中遗忘早期的关键约束条件，造成体验断裂。

1.3 避坑方法论：构建“分层提示系统”

为了解决多轮对话中的信息丢失问题，关键在于让AI具备“记忆”能力。通过设计“分层提示系统”，可以有效维持上下文连贯性：

• 底层：上下文记忆池 —— 利用向量数据库（如Pinecone）存储用户的历史对话内容；在每次生成回复前，自动检索相关上下文信息（例如“不要太露”“过膝”等关键需求）；
• 中层：任务导向提示 —— 根据当前任务目标（如“推荐连衣裙”），结合已提取的上下文，构造具体指导语句（例如：“用户希望夏天穿着的过膝连衣裙，避免过于暴露，优先推荐高领或中领款式”）；
• 顶层：输出约束提示 —— 确保最终输出符合预设格式要求，例如每条推荐都附带一句说明：“符合您‘不要太露’的需求”。

这种结构化的提示方式能够显著提升AI对复杂交互的理解与响应质量。

你现在需要处理用户的连衣裙推荐请求。用户之前提到：
1. 夏天穿；
2. 不要太露；
3. 想要过膝长度。

请调用服装数据库API，筛选符合以下条件的商品：
- 类目：连衣裙；
- 季节：夏季；
- 长度：过膝；
- 领口：高领/中领。

推荐时请包含：商品名称、价格、核心卖点（重点突出“符合不要太露”“过膝”），每款推荐后加一句“符合您的需求”。

陷阱2：忽视“用户意图的动态变化”，导致提示缺乏自适应能力

2.1 案例分析：为何“智能旅行Agent”无法跟上用户的临时调整？

某旅行平台推出的“智能规划Agent”初始设定为：“协助用户规划5天4晚的日本行程，预算1万元。” 实际使用中出现以下对话：

用户：“帮我安排东京5天4晚的行程，预算1万。”
Agent：“已生成行程：Day1 浅草寺 → Day2 东京塔 → Day3 迪士尼 → Day4 镰仓 → Day5 购物。”
用户：“我改主意了，把迪士尼换成富士山，预算不变。”
Agent：“已调整：Day3 改为富士山。”
用户：“那镰仓能不能改成箱根？”
Agent：“已调整：Day4 改为箱根。”
用户：“现在预算够吗？”
Agent：“原预算1万，调整后预计支出1.2万，超出2000元。”
用户：“早知道超支就不调了！”

问题根源在于：系统未在用户每次修改时实时评估预算变动，仅在被询问时才反馈超支情况，造成决策延迟和体验断裂。

2.2 原因剖析：静态提示难以应对动态需求

在复杂任务场景（如旅行规划、装修设计）中，用户往往边沟通边调整想法。若提示逻辑固定不变（例如仅在初始阶段计算一次预算），AI将无法感知后续变更带来的影响，从而产生信息滞后或偏差。

2.3 解决策略：引入“意图识别 + 动态调整”机制

要实现真正的智能响应，需让AI具备感知意图变化并即时调整策略的能力，具体步骤如下：

1. 意图识别：借助自然语言处理模型（如BERT）检测对话中的变更信号，如“改主意了”“换成”“能不能调整”等关键词；
2. 影响评估：根据识别出的变化，分析其对整体任务的影响，例如更换景点可能涉及交通、门票费用变动；
3. 动态更新提示：基于评估结果，实时修正提示中的约束条件，确保AI在调整行程的同时同步进行预算核算，并在超限时主动提醒用户。

你现在需要处理用户的旅行规划请求。用户初始需求是：东京5天4晚，预算1万。
用户最新需求变化：把Day3的迪士尼换成富士山，Day4的镰仓换成箱根。

请执行以下步骤：
1. 调用旅行预算计算器API，计算调整后行程的总费用（包含交通、门票、住宿）；
2. 如果费用超出预算，生成提示：“调整后行程预算约1.2万，超出原预算2000元，是否需要优化？”；
3. 如果费用在预算内，生成新行程，并标注“预算充足”。

注意：每次调整行程后，必须同步更新预算信息，并主动告知用户。

陷阱3：过度追求“提示完整性”引发信息过载

3.1 案例观察：为何“智能财务Agent”响应缓慢？

一家金融公司开发的“智能财务助手”，其提示词长达500字，包含多项指令：“作为财务顾问，需解答个税、社保、理财问题；遵循最新税法；举例说明；避免专业术语；检查计算错误……” 上线后用户普遍反映：即使提问简单问题如“个税起征点是多少”，也要等待约30秒才能得到回应。

经技术排查发现，长提示导致大模型（如GPT-4）处理时间显著增加——提示越长，所需计算资源越多，响应速度呈线性下降。更严重的是，冗余信息干扰了AI判断重点的能力，导致回答偏离主题，例如回答个税问题时误引入社保相关内容。

3.2 根本原因：冗余信息分散AI注意力

提示工程的核心原则是“精准传递”，而非“全面堆砌”。过多无关或重复的要求会使AI难以聚焦核心任务。此外，长提示还会显著增加token消耗（例如GPT-4按0.03美元/1000 token计费），推高运营成本。

3.3 优化方案：采用“模块化 + 极简主义”提示设计

应对信息过载的有效方式是将提示拆解为可独立调用的模块，按需组合使用：

• 模块拆分：将提示划分为四个基本单元——角色设定、任务目标、约束条件、工具调用规则；
• 按需加载：根据当前问题类型，仅激活相关模块。例如回答“个税起征点”时，只需加载“角色设定”“任务目标”和“最新税法规定”；
• 去除冗余：删除非必要指令，如“举例说明”“避免术语”等通用要求，除非用户明确请求。

示例：模块化后的财务提示结构

角色设定模块：你是某金融公司的财务顾问，专业解答用户的财务咨询。

任务目标模块（个税类问题）：专注于回答关于个税起征点、税率表及专项附加扣除的相关问题。

约束条件模块（个税）：所有答复必须依据2023年颁布的《个人所得税法》最新规定。

工具调用规则（个税）：当用户提出“如何计算个税”或类似请求时，自动调用个税计算器API完成运算。

通过该方式，既能保证准确性，又能大幅提升响应效率与用户体验。

当用户询问“2023年个税起征点是多少？”时，系统将自动加载“角色设定+任务目标+约束条件”模块。该模块提示词长度约为100字，确保响应时间控制在5秒以内，提升交互效率与用户体验。

陷阱4：忽略“工具调用的边界”，引发“不可控行为”

4.1 实例解析：为何“智能办公Agent”误删用户文件？

某企业部署的“智能办公Agent”初始提示为：“协助用户完成日常办公任务，如整理文件、发送邮件、安排会议。” 某日，用户提出请求：“请删除‘2023年报表’文件夹中的旧文件。” Agent随即执行操作，但事后发现，整个文件夹的所有内容均被清除，包括最新生成的关键报表。

问题根源在于：未明确定义工具调用的边界。用户口中的“旧文件”缺乏具体标准（例如“修改时间早于2023年12月31日”），同时系统未设置“执行高风险操作前需确认”的机制，导致AI自行判断并造成误删。

4.2 根本原因：“模糊指令”易导致AI越权行为

Agentic AI的核心能力之一是调用外部工具，但这也成为潜在风险源。若提示中未清晰界定“可调用的操作范围”、“禁止行为”以及“调用前是否需要授权”，AI可能做出违背用户意图的动作，如删除重要数据、访问敏感区域或调用恶意接口。

4.3 防范策略：通过“角色+权限+确认流程”规范工具使用

解决此类问题的关键在于为AI建立明确的行为规则体系，具体实施步骤如下：

• 角色权限设定：限定AI的角色权限范围，例如“仅能访问用户指定目录，禁止访问系统核心文件”；
• 操作边界定义：明确哪些操作必须经过用户二次确认，如删除文件、修改关键配置等；
• 参数校验机制：对工具调用参数进行合法性检查，例如执行删除操作时，必须提供“文件路径”和“时间筛选范围”。

你是某企业的智能办公Agent，权限范围：只能访问用户指定的“办公文件”文件夹。

当处理用户的“删除文件”请求时，请执行以下步骤：
1. 要求用户提供：文件路径（比如“办公文件/2023年报表”）、旧文件的定义（比如“修改时间在2023年12月31日之前”）；
2. 调用文件管理API，筛选符合条件的文件，生成列表；
3. 发送确认请求：“即将删除以下文件：[文件列表]，是否确认？”；
4. 只有在用户确认后，才执行删除操作。

注意：如果用户没有提供文件路径或旧文件定义，必须追问，不能擅自操作。

陷阱5：缺失“错误处理机制”，导致Agent运行中断

5.1 典型案例：暴雨天“智能外卖Agent”为何停止响应？

某外卖平台使用的“智能下单Agent”提示语为：“帮助用户完成外卖下单，调用餐厅API获取菜单信息，并通过支付API完成付款。” 然而在一次暴雨天气中，多家餐厅API因服务器故障无法连接，Agent仅回复：“系统正在处理，请稍后……” 此后无任何进展，最终用户被迫取消订单。

根本原因在于：提示中未设计错误应对流程。一旦工具调用失败，AI缺乏后续应对逻辑，陷入停滞状态，严重影响服务连续性。

5.2 原因剖析：“理想化假设”难以应对现实复杂性

在演示环境中，API通常稳定运行，但在真实场景中，异常情况不可避免——网络延迟、接口超时、参数错误、权限不足等问题频发。若提示未涵盖这些异常处理逻辑，AI就如同失去燃料的车辆，无法继续推进任务。

5.3 应对方案：构建“容错+备用路径”机制

要让AI具备抗干扰能力，需赋予其应对失败的能力，主要措施包括：

• 错误类型识别：预先定义常见错误类别，如API超时、参数不合法、认证失败等；
• 容错策略制定：针对不同错误设计响应动作，例如超时则重试两次，参数错误则主动向用户澄清；
• Fallback备用方案：当问题无法解决时，提供替代选项，如“当前餐厅暂不可用，是否为您推荐其他相似商家？”

你是某外卖平台的智能下单Agent，需要帮用户下单外卖。

当调用餐厅API获取菜单时，如果遇到以下错误：
1. API超时（超过10秒）：重试2次，若仍失败，回复：“当前餐厅系统繁忙，是否需要推荐其他同类餐厅？”；
2. 参数错误（比如餐厅ID不存在）：回复：“你提到的餐厅不存在，请检查名称或地址是否正确。”；
3. 权限不足（比如餐厅未开通外卖服务）：回复：“该餐厅暂不提供外卖服务，是否需要推荐其他餐厅？”。

当调用支付API完成支付时，如果遇到错误：
1. 支付失败（比如余额不足）：回复：“支付失败，请检查余额或更换支付方式。”；
2. 系统错误：回复：“支付系统暂时无法使用，是否需要稍后重试？”。

陷阱6：忽视“多模态交互特性”，提示设计过于单一

6.1 实际案例：为何“智能购物Agent”无法理解图片需求？

某电商平台的“智能购物Agent”提示为：“根据用户的文字描述推荐商品。” 当用户上传一张“黑色连帽衫”的图片并询问：“有没有类似款式？” Agent回应：“请描述您想购买的商品，我将为您推荐。” 用户因此感到失望并离开平台。

问题出在：提示未考虑多模态输入的需求。用户以图像表达意图，而Agent仅支持文本理解，导致交互断裂。

6.2 本质分析：“纯文本导向”已无法适应交互趋势

随着AI技术演进，用户交互方式日益多样化，涵盖图像、语音、视频等多种模态。例如，在电商场景中，用户常上传衣物照片寻求同款；在医疗咨询中，用户可能上传检验报告图片询问健康状况。若提示仍局限于文本处理，AI将无法满足实际需求，造成客户流失。

6.3 解决路径：构建“多模态感知型提示”

实现多模态理解的关键是让AI具备跨模态的信息解析能力，实施步骤如下：

• 输入类型识别：利用多模态模型（如CLIP）判断用户输入形式（图片、语音或文本）；
• 模态转换处理：将非文本输入转化为结构化文本描述，例如将图片解析为“黑色连帽卫衣，宽松剪裁，纯棉材质”；
• 融合式提示生成：结合转换后的描述生成精准指令，如“依据用户提供的图片，推荐相似风格的黑色连帽衫”。

你是某电商平台的智能购物Agent，能处理文本、图片、语音等多种输入。

当用户发送图片时，请执行以下步骤：
1. 调用CLIP模型，将图片转换为文本描述（比如“黑色连帽衫，宽松版型，纯棉材质”）；
2. 结合用户的问题（比如“有没有类似的款式？”），生成提示：“根据你提供的图片，推荐类似的黑色连帽衫，要求宽松版型、纯棉材质”；
3. 调用商品推荐API，筛选符合条件的商品，生成回复。

当用户发送语音时，请执行以下步骤：
1. 调用语音识别模型（比如Whisper），将语音转换为文本；
2. 后续流程与文本输入一致。

陷阱7：背离“商业化核心目标”，提示偏离用户价值

某理财平台推出了“智能理财Agent”，其初始提示词设定为：“帮用户解答理财问题，提供专业的投资建议。” 上线后虽然用户咨询量显著增长，但转化率（即用户实际购买理财产品的比例）仅为1%。问题的根源在于：

提示设计未与“商业化目标”对齐
该Agent主要聚焦于回答诸如“什么是基金？”“如何购买股票？”等基础性问题，未能有效引导用户进一步了解或购买平台自身提供的理财产品。

7.2 原因剖析：“技术导向”掩盖了“商业需求”

许多提示工程架构师具备技术背景，在设计过程中容易陷入追求“技术完美”的误区，例如过度关注AI回答的准确性或逻辑严谨性，而忽视了核心的商业诉求——如提升转化率、增强用户粘性等。以理财场景为例，用户的深层需求是“实现资产增值”，若提示能顺势推荐平台中具有“高收益、低风险”特性的理财产品，则更有可能推动用户完成购买行为，从而提高转化效率。

7.3 避坑策略：以“商业目标”为核心驱动提示构建

解决提示偏离商业目标的关键，在于让提示内容真正服务于业务成果。具体可遵循以下三步法：

1. 明确商业目标：例如，“提升理财产品转化率”或“延长用户使用周期”；
2. 关联用户真实需求：找到用户痛点与平台优势之间的契合点，比如用户追求“稳健高收益”，而平台恰好有年化5%且风险评级较低的产品；
3. 设计具备引导性的提示语：在保证专业性的前提下，自然融入产品推荐。例如：“根据您的资金规划和风险偏好，我们为您匹配了平台‘稳盈理财计划’，年化收益率达5%，历史兑付表现稳定。”

你是某理财平台的智能理财Agent，目标是帮助用户解答理财问题，并引导用户购买平台的理财产品。

当用户问“怎么理财才能赚更多钱？”时，请执行以下步骤：
1. 回答用户的问题（比如“理财的关键是分散投资，比如配置基金、股票、理财产品等”）；
2. 结合平台的产品，引导用户：“根据你的需求，推荐平台的‘高收益理财计划’，年化收益率5%，风险较低，适合追求稳定收益的用户。”；
3. 询问用户：“是否需要了解更多关于‘高收益理财计划’的信息？”。

注意：引导内容要自然，不要过于推销，避免引起用户反感。

四、进阶思考：提示工程的“最佳实践”路径

避免常见陷阱只是起点，要实现Agentic AI的真正商业化落地，还需掌握一系列系统性方法论：

4.1 提示设计应“以用户为中心”：从能力出发转向需求驱动

不少团队在构建Agent时，优先考虑的是“AI具备哪些功能”——比如能调用什么工具、能处理哪类问题——而非“用户最需要什么”。正确的做法是：先开展用户调研，再反向设计提示体系。例如，在开发“智能客服Agent”前，应先分析高频咨询问题（如“订单状态查询”“退款操作流程”），然后围绕这些核心场景定制提示，确保AI能够快速响应并解决用户关键诉求。

4.2 持续迭代优化：用“数据反馈”驱动提示升级

提示工程并非一次性任务，而是一个持续演进的过程。必须结合用户反馈与数据监控机制进行动态调整：

• 用户反馈收集：通过问卷、评价等方式获取用户意见，如“回复太慢”“理解有偏差”，进而定位提示中的缺陷；
• 关键指标追踪：监测响应时长、错误率、转化率等核心KPI。若发现响应延迟，可能说明提示过长需精简；若转化率偏低，则需检查是否缺乏商业引导元素，并及时修正。

4.3 充分利用大模型原生能力：避免“重复造轮子”

当前主流大模型（如GPT-4、Claude 3）已具备强大的上下文理解与多轮对话管理能力。提示设计不应试图重新构建复杂的记忆机制或交互逻辑，而是应借助大模型已有优势，仅需通过简洁指令引导其保留关键信息即可。例如，无需手动编写上下文缓存规则，只需提示“请记住用户此前提到的风险偏好为稳健型”即可高效达成目的。

五、总结：提示工程是Agentic AI商业化的“隐形竞争力”

5.1 核心要点回顾

本文梳理了提示工程实践中常见的七大陷阱：

• 过度依赖单轮对话，忽略多轮交互中的“上下文衰减”问题；
• 未识别“用户意图的动态变化”，导致提示缺乏自适应性；
• 追求“提示完整性”，造成信息冗余与认知负担；
• 无视“工具调用边界”，引发不可控行为或安全隐患；
• 缺少“错误恢复机制”，一旦出错即导致Agent中断服务；
• 忽视“多模态交互特性”，提示设计局限于文本单一维度；
• 遗忘“商业化本质”，使提示脱离用户价值与业务目标。

针对上述问题，均有对应的应对策略，其共通原则是：以用户需求为出发点，以商业目标为导向，打造可控、高效且具备自适应能力的提示系统。

5.2 未来趋势展望：提示工程迈向“智能化”阶段

随着新一代大模型的发展（如GPT-5、Gemini等），提示工程将逐步走向自动化与智能化：

• 自动提示生成：大模型可根据具体应用场景和用户画像，自动生成最优提示方案；
• 动态提示调整：基于实时环境变化（如用户情绪波动、操作失败重试），AI可自主优化提示内容；
• 多模态提示融合：支持文本、图像、语音等多种输入形式，实现跨模态的理解与响应整合。

5.3 实践倡议：从“理论认知”走向“行动落地”

致所有从事提示工程的架构师：
提示工程不是一场技术炫技，而是一种服务于商业目标的有效工具。要想实现Agentic AI的成功商业化，就必须避开常见陷阱，践行最佳实践，并始终坚持“用户需求+商业目标”双轮驱动的设计理念。

如果你正在推进相关项目，不妨自问以下问题：

• 我的提示是否充分考虑了多轮对话中的上下文延续？
• 是否建立了应对用户意图演变的机制？
• 提示内容是否与平台的商业化目标紧密结合？

如果答案中有否定项，建议依据本文提出的框架进行优化调整，相信会带来显著改善。