prompt 逆天了！OpenAI直接用流程图指挥 AI，这也太酷了吧！
openai官方的openai-realtime-agents项目中，竟然直接在提示词中写状态机了，这就是用纯自然语言构建workflow啊，再往深了发展，是有可能成为AI Agent构建方式的一个重要分支的，每一个学过编程的人都知道这里面门道有多深!
Prompt 作为引导 AI 行为的关键方式，其有效性和精细度直接影响着 AI 应用的质量和用户体验。一直以来，如何更精确地控制 AI 的行为，使其准确执行复杂任务，都是 Prompt 工程的核心挑战。OpenAI 近期发布的一个项目示例为这一挑战带来了新的突破：将状态机概念引入 Prompt 设计。这一创新并非简单的修饰，而是对 Prompt 能力的显著增强，为构建更复杂、更智能的 AI 交互体验开启了新的可能性。它标志着 Prompt 工程从粗粒度控制走向精细化控制的重要一步，并预示着未来人机交互的巨大潜力。 下文将详细解读这一创新带来的重大意义，并解析 OpenAI 提供的示例 Prompt。
Prompt 支持状态机的重大意义：
• 精细化控制： 状态机赋予了 Prompt 更精细的控制能力，使开发者能够清晰地定义 AI 在不同阶段的行为，以及状态之间的转换逻辑。这解决了传统 Prompt 在复杂场景下难以精确引导 AI 的问题。 • 简化复杂流程： 通过状态机，复杂的对话流程和任务可以被分解成一系列清晰的状态和转换规则，用自然语言即可描述，无需编写复杂的代码，大大降低了开发难度。 • 提升用户体验： 状态机能够确保 AI 的行为更加一致和可预测，从而提供更流畅、更自然的用户体验。 • 拓展应用场景： Prompt 支持状态机，将极大地拓展其应用场景，使其能够胜任更复杂的任务，例如多轮对话、游戏、教育、自动化流程等。 • 迈向自然语言编程： 这一创新也预示着未来自然语言编程的可能性。或许有一天，我们只需用自然语言描述需求，AI 就能自动生成相应的程序。
为了更好地理解 Prompt 中状态机的应用，我们来解析一下原文提供的示例 Prompt（为了简洁，以下部分内容有所删减，但包含完整的 state_machine，并已翻译成中文）：
该 Prompt 旨在根据用户提供的代理角色、个性和关键流程步骤，生成一个包含个性、语气、指令和对话状态等信息的完整、可用于构建语音代理的 Prompt。
<user_input>
// 用户在此描述代理的角色、个性和关键流程步骤
</user_input>
<instructions>
// 指导"提示词工程师"(即LLM)如何处理用户输入并生成最终Prompt
// ... (其他指令)
</instructions>
<output_format>
// ... (其他部分)
# 对话状态
// 对话状态机将放在这里[
{
"id":"1_问候",
"description":"问候来电者并解释验证流程。",
"instructions":[
"热情地问候来电者。",
"告知他们需要收集个人信息以便记录。"
],
"examples":[
"早上好，这里是前台管理员。我将协助您验证您的信息。",
"让我们继续验证。请问您的名字？请逐个字母拼写以便清楚。"
],
"transitions":[{
"next_step":"2_获取名字",
"condition":"问候结束后。"
}]
},
{
"id":"2_获取名字",
"description":"询问并确认来电者的名字。",
"instructions":[
"请求：'请问您的名字是？'",
"将拼写逐个字母复述给来电者以确认。"
],
"examples":[
"请问您的名字？",
"您拼写的是 J-A-N-E，对吗？"
],
"transitions":[{
"next_step":"3_获取姓氏",
"condition":"名字确认后。"
}]
},
{
"id":"3_获取姓氏",
"description":"询问并确认来电者的姓氏。",
"instructions":[
"请求：'谢谢。请问您的姓氏是？'",
"将拼写逐个字母复述给来电者以确认。"
],
"examples":[
"请问您的姓氏？",
"让我确认一下：D-O-E，对吗？"
],
"transitions":[{
"next_step":"4_后续步骤",
"condition":"姓氏确认后。"
}]
},
{
"id":"4_后续步骤",
"description":"尝试验证来电者的信息并继续后续步骤。",
"instructions":[
"告知来电者您现在将尝试验证他们的信息。",
"使用提供的详细信息调用 'authenticateUser' 函数。",
"验证完成后，将来电者转接到 tourGuide 代理以获得进一步帮助。"
],
"examples":[
"感谢您提供您的详细信息。我现在将验证您的信息。",
"正在尝试验证您的信息。",
"我将把您转接到我们的代理，她可以为您提供我们设施的概览。为了演示不同的代理个性，她被指示表现得有点暴躁。"
],
"transitions":[{
"next_step":"转接代理",// 注意这里没有定义 转接代理 状态，这是一个潜在的错误或省略。
"condition":"验证完成后，转接到 tourGuide 代理。"
}]
}
]解析：
• state_machine部分定义了对话流程中的各个状态，以及状态之间的转换规则。• 每个状态包含 ID、描述、指令、示例和转换条件等信息，均已翻译成中文。 • 该示例演示了一个信息验证的流程，包括问候、获取姓名、验证信息以及最终转接到其他代理。
总结：
OpenAI 引入的状态机机制，赋予了 Prompt 更强大的表达能力和控制能力，为构建更复杂、更智能的 AI 交互体验奠定了基础。
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效果如下
原项目地址:
https://github.com/openai/openai-realtime-agents/blob/main/src/app/agentConfigs/voiceAgentMetaprompt.txt
