培训机构咨询与学习服务智能体

课程匹配要从学员目标和约束出发

课程咨询常同时包含学习目标、现有基础、可用时间、预算、上课方式和期望结果。智能体可以将这些信息结构化，并根据课程的真实先修条件、内容与服务范围给出候选方案。

匹配结果应说明“为什么适合”、“还缺少什么信息”和“哪些期望不在课程承诺内”。对效果、就业、证书和升学类问题应始终使用经审核口径。

顾问助手要保留上下文和人工判断

顾问在沟通中需要快速查找课程参数、开班计划、常见问题和服务政策。智能体可以根据当前对话生成待确认回复，同时引用资料来源，减少口径不一致。

它不应自动对学员的能力、结果或个人情况作出高风险评价。当问题超出知识库、涉及例外政策或存在明显情绪风险时，应将完整上下文移交顾问。

• 课程、班期、师资与服务信息分类管理
• 承诺和敏感问题使用审核后固定口径
• 每次回复保留来源和版本信息
• 不确定、例外与投诉场景及时转人工

教研检索需要比“找到文档”多一步

教研资料常按课程、年级、知识点、版本和适用场景组织。高质量检索不仅返回相似文档，还应标明资料版本、适用范围、关联章节和可能冲突。

对学习服务来说，智能体可以按课程内容提供导航、练习提示和知识回顾，但需清楚区分课程事实、辅助解释和个性化建议。