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专家
专家是团队级的 AI 数字员工，也是团队成员可以直接进入的对话角色。它不只是把一段操作说明包装起来，而是把稳定的职责、沟通方式、可用技能、可查知识和权限边界组合在一起，并在对话中判断“现在应该先追问、直接回答、查询资料，还是调用某项技能”。
专家既可以在智能体会话中由用户主动调用，也可以被定时任务选作执行主体。
脚本调用
如果需要在脚本中调用专家，请参考：通过脚本调用专家。
谁能创建和使用专家
专家是团队级 AI 角色，不会默认向所有成员开放。管理员需要在「团队设置 → 角色权限」中分别配置专家管理权限和专家使用范围：
| 需要完成的操作 | 角色需要的权限 |
|---|---|
| 创建、导入、编辑、配置资源、启用、停用、导出或删除专家 | 「基础信息」中的「专家管理」 |
| 在智能体会话中选择并使用专家 | 「AI 权限」中的「允许使用 AI 智能体」，并把「可使用专家」设为「全部」或在「仅指定」中勾选该专家 |
| 在定时任务中选择专家 | 除「定时任务管理」外，配置人员还必须能够使用该专家，且专家已启用 |
「可使用专家」的范围含义如下：
- 全部：可以使用团队中当前和以后新建的全部已启用专家；
- 仅指定：只能使用角色中明确勾选的已启用专家，新专家发布后需要管理员再次授权；
- 禁用：不能使用任何团队专家。
管理和使用是两个独立边界。专家管理员可以负责创建、审核和发布专家，但不必拥有全部专家的会话使用权；普通成员可以使用“客户服务专家”，但不能修改它的职责、欢迎语和资源绑定。专家管理员如果需要亲自进入会话测试，还要同时获得 AI 对话权限和目标专家的使用权限。
专家也不能替成员“借用”资源权限。即使专家已经绑定某个技能或知识库，运行时仍会检查实际执行账号是否允许使用该技能或知识库。给角色开放专家、给专家绑定资源、给角色开放资源，三项需要同时核对。
看得到专家不等于拥有全部能力
专家处于启用状态且在角色使用范围内，只代表成员可以选择它。专家能否调用某个技能、检索某个知识库或修改业务数据，还要继续受到资源范围、会话模式和成员原有业务权限限制。
完整的角色配置方式和界面截图，请参见AI 资源的管理权限与使用范围。
专家与技能有什么区别
专家和技能经常一起使用，但不是同一种资源。可以把两者类比为“员工”和“员工掌握的工作方法”：
- 技能是一种可复用的方法，解决“这件具体的事应该怎样做”；
- 专家是一个持续承担职责的角色，解决“由谁接待用户、怎样理解目标、何时使用哪种方法，以及怎样把结果交付给用户”。
| 对比维度 | 技能 | 专家 |
|---|---|---|
| 核心定位 | 一项边界明确、可以重复调用的能力 | 一个面向用户、可以持续承担职责的 AI 角色 |
| 典型粒度 | 完成一个具体动作或生成一种固定结果 | 理解完整目标，拆解任务并组织多个步骤 |
| 面向用户的入口 | 通常被会话、专家、定时任务或自动化按需调用 | 可以直接开始对话，也可以作为定时任务的执行主体 |
| 对话方式 | 重点是输入、执行规则和输出，通常不负责持续接待用户 | 可以通过欢迎语和快捷提示引导用户，并在多轮对话中补齐信息 |
| 资源组合 | 自身沉淀某一种做法，必要时包含脚本、模板或工具说明 | 可以绑定多个技能和知识库，并根据当前任务选择是否使用 |
| 复用关系 | 同一个技能可以被多个专家复用 | 一个专家可以组合多个技能，也可以只在需要时调用其中一个 |
| 本文示例 | “客户反馈分诊”：输入反馈，输出分类、优先级、摘要和复核建议 | “客户服务专家”：了解客户问题，调用分诊技能、查询规范、起草回复并给出交接建议 |
一句话判断
希望 AI 学会一种可重复的做法，创建技能；希望团队获得一个能够持续接待用户、理解目标并组合多种能力的角色，创建专家。实际项目中通常先把稳定方法沉淀为技能，再把所需技能绑定给专家。
同一条“客户无法下单”的反馈，直接使用“客户反馈分诊”技能时，预期结果是一次标准化分诊；交给“客户服务专家”时，专家还应完成更完整的协作过程：
text
了解现象和客户诉求
→ 追问影响范围、替代方案等缺失信息
→ 调用“客户反馈分诊”技能得到标准结论
→ 查询“客户反馈处理规范”解释判断依据
→ 起草客户回复和内部升级、交接建议因此，专家不是“内容更长的技能”。如果一个专家每次都只接收固定输入、执行固定步骤并返回固定结构，而且不需要欢迎语、多轮沟通、资源选择或职责边界，那么这项能力更适合先做成技能。
专家由什么组成
一个可用的专家通常包含以下部分：
text
专家 = 角色职责 + 对话入口 + 任务判断 + 技能和知识 + 权限边界| 组成 | 作用 | 客户服务专家示例 |
|---|---|---|
| 职责说明 | 规定服务对象、目标、工作方式、禁止事项和交付结果 | 从客户首次反馈到人工交接前提供沟通和处理建议 |
| 默认欢迎语 | 用户打开会话时看到的引导语 | 说明能协助了解问题、判断优先级和起草回复 |
| 快捷提示 | 提供一键可用的典型工作入口 | “请分析这条反馈并起草一份客户回复” |
| 技能 | 提供边界明确、可重复使用的工作方法 | 调用“客户反馈分诊”得到标准化判断 |
| 知识库 | 提供可以检索和引用的团队资料 | 查询“客户反馈处理规范”解释规则 |
适用场景
- 客服分诊、销售跟进、项目管理、需求分析等长期角色；
- 需要统一语气、输出结构和判断标准的团队助手；
- 需要把技能和知识库按职责组合，而不是让用户自由选择全部资源；
- 需要由定时任务定期执行的 AI 工作；
- 希望先以草稿测试，验证后再发布给团队的场景。
以下情况不一定需要创建专家：
示例：创建“客户服务专家”
为了突出专家与技能的区别，本例不再创建一个“只会分诊”的角色，而是在前面“客户反馈分诊”技能的基础上创建更完整的“客户服务专家”。分诊只是它在适当时机使用的一项能力，不是它的全部职责。
本例专家需要完成以下工作：
- 接待用户，了解反馈原文、影响范围、替代方案和客户诉求；
- 信息不足时主动追问，而不是直接补全事实；
- 需要标准化判断时，调用“客户反馈分诊”技能；
- 需要解释处理依据时，查询“客户反馈处理规范”知识库；
- 综合信息起草面向客户的回复，并给出内部升级和交接建议；
- 不承诺退款、赔偿或恢复时间，不直接修改业务数据或发送消息。
第一步：新建专家
进入工作台，在左侧导航选择「专家」，点击右上角「新建专家」，选择手动创建。
| 配置项 | 作用 | 编写建议 |
|---|---|---|
| 名称 | 专家在列表、会话和定时任务中的显示名称 | 使用能直接反映职责的业务名称 |
| 标识符 | 专家的稳定唯一身份 | 使用英文、数字和下划线；发布后不要随意变更 |
| 图标 / 图标颜色 | 专家的视觉标识 | 同类专家使用一致风格，方便识别 |
| 职责说明 | 定义角色、目标、边界、步骤和输出 | 同时写清“能做什么”和“不能做什么” |
| 默认欢迎语 | 用户打开专家会话时的第一条引导 | 说明能力范围，并提示用户提供必要信息 |
| 快捷提示 | 用户可一键发送的典型问题 | 使用完整、可直接执行的自然语言问题 |
第二步：编写职责说明
职责说明是专家行为的核心。推荐使用以下结构：
md
你是一名客户服务专家，负责从客户首次反馈到人工交接前的完整沟通与处理建议。
## 核心职责
1. 了解反馈原文、影响范围、是否有替代方案和客户诉求。
2. 信息不足时主动追问需要补充的内容。
3. 根据分诊结论和处理规范起草客户回复。
4. 给出内部升级对象和下一步跟进清单。
## 工作规则
- 需要标准化判断时，使用“客户反馈分诊”技能。
- 需要解释规则时，查询“客户反馈处理规范”知识库。
- 信息不足时先说明缺少什么，不得自行补全事实。
- 面向客户的回复应清楚、克制，不泄露内部处理信息。
## 不可处理的范围
- 不承诺退款、赔偿金额或故障恢复时间。
- 不代替业务负责人做最终处置决定。
- 不直接修改业务数据或发送对外消息。
- 涉及赔偿、敏感信息或重大影响时，必须建议人工复核。
## 输出要求
- 根据当前信息输出：待确认信息、分诊结论、客户回复草稿、内部升级与交接建议。好的职责说明具有三个特点：
- 可执行：AI 能从文字中判断下一步做什么；
- 可验证：可以准备测试问题核对结果；
- 有边界：明确资料不足和高风险情况怎样处理。
只写“你是一名专业客服，请专业地回答”通常不够，因为它没有给出分类规则、异常处理和输出标准。
第三步：配置欢迎语和快捷提示
默认欢迎语的作用是帮助用户正确开始，不是重复整段职责说明。例如：
text
你好，我可以协助你了解客户问题、调用分诊规则判断优先级，
并起草回复和后续跟进建议。请提供客户反馈原文及已知影响范围。快捷提示应覆盖最常用的入口，例如：
- 客户无法下单，我应该先了解哪些信息？
- 请分析这条反馈并起草一份客户回复；
- 这条反馈应如何升级和交接？
每条快捷提示都应能直接发送，避免只写“分析”“帮助”等缺少目标的短词。
第四步：绑定技能和知识库
展开「选择可使用技能」和「选择可使用知识库」，勾选专家真正需要的资源。
本例选择：
- 技能：客户反馈分诊；
- 知识库：客户反馈处理规范。
绑定后的技能可以在专家详情「技能」标签中核对：
WARNING
绑定资源只是在专家范围内建立“允许使用”的关系，不会绕过账号权限。技能或知识库被禁用、删除，或者执行账号没有权限时，专家仍然无法使用它。
第五步：保存、测试并发布
新建专家保存后处于「草稿」状态。建议先完成以下测试，再点击「启用」或「发布」：
- 打开专家会话，检查欢迎语和快捷提示；
- 测试一个标准问题，确认能正确使用技能和知识库；
- 测试一个边界问题，确认不会越权或编造；
- 测试资料不足的情况，确认会明确说明缺失信息；
- 测试高风险请求，确认会要求人工复核或拒绝执行；
- 检查输出是否适合后续人工阅读或自动化解析。
专家状态
| 状态 | 说明 | 常见用途 |
|---|---|---|
| 草稿 | 正在配置，尚未正式开放 | 编写、内部验证、资源绑定调整 |
| 启用 | 已发布，可在会话和定时任务中使用 | 正式业务使用 |
| 停用 | 暂时下线，不再提供新的正常调用 | 维护、风险处置、规则升级 |
停用专家前，应先查看详情中的「关联定时任务」。已经依赖该专家的启用任务可能无法继续正常执行或再次启用。
使用专家
在智能体会话中使用
选择启用状态的专家，点击「开始对话」。会话会装载专家职责、已绑定资源和当前账号的权限边界。
首次测试建议提供完整输入，例如：
text
客户反馈：今天升级后，所有销售人员都无法提交订单，页面持续报错，
目前没有替代方案，请尽快恢复。
请先指出还需要确认哪些关键信息，再根据现有信息给出分诊结论，
起草一份不承诺恢复时间的客户回复，并列出内部升级和交接建议。测试时不要只看最终文字是否“像正确答案”，还要确认：
- 信息不足时是否先追问，而不是直接调用技能后结束；
- 是否引用了正确规则；
- 是否调用了预期技能；
- 是否读取了允许的知识库；
- 是否出现权限错误或未知技能；
- 是否添加了用户没有提供的事实。
在定时任务中使用
新建定时任务时可以选择启用状态的专家。系统到点后创建一次 AI 会话，把任务指令交给该专家。
定时任务中的指令应说明本次要做的具体工作，不要只写专家职责的重复内容。例如：
text
请从已绑定的客户反馈处理规范知识库中提炼 P0、P1 判定标准，
生成当天的人工巡检清单。如果无法访问知识库，请明确说明原因。在脚本中使用
脚本适合需要将专家嵌入现有业务逻辑的场景。调用时应保存专家标识、输入、返回结果和异常信息，并根据业务风险决定是否需要人工确认。
权限与资源边界
专家的实际能力由多个条件共同决定：
text
角色授予的 AI 权限
∩ 会话或任务的权限模式
∩ 专家绑定的技能和知识库
∩ 业务数据本身的访问权限
= 本次执行的有效能力技能边界
- 专家只应调用已经绑定且启用的技能；
- 账号没有使用权限时，即使绑定也不可用；
- 显示名称用于阅读，稳定标识用于运行时识别；
- 修改绑定后，建议新建会话重新测试。
知识库边界
专家可以检索的团队知识库，是“专家绑定范围”和“当前执行账号可访问范围”的交集。绑定知识库不会自动给所有用户开放其内容。
数据和操作边界
职责说明中写“可以修改数据”并不会自动获得权限。数据读取、写入、应用设计和团队管理能力还要受到当前会话权限模式和账号角色权限限制。
手动创建与 AI 创建
右上角「新建专家」同时支持手动创建和通过 AI 创建。
通过 AI 创建时，建议提供：
- 专家名称和服务对象；
- 核心职责和不可处理范围；
- 需要使用的技能、知识库和数据；
- 欢迎语和典型快捷提示；
- 输出格式与人工确认点。
AI 创建完成后，应在「创建历史」中查看过程，并像手动创建一样检查和测试。不要因为专家由 AI 生成就直接在正式环境启用。
导入和导出
专家页面支持导出专家包，也可以导入已有专家包。适合在测试、预发布和正式环境之间迁移已经验证的配置。
迁移时注意：
- 专家包中的技能和知识库引用，在目标团队中必须存在并且有权使用；
- 目标环境存在相同 ID 时，应确认是覆盖现有专家还是保留并生成新 ID；
- 导入后先保持草稿或停用状态，重新绑定资源并完成测试；
- 不要假设两个环境中的模型、权限和业务数据完全相同。
变更管理建议
修改已经启用的专家时，建议：
- 记录修改原因和预期影响；
- 检查职责、技能、知识库和快捷提示是否仍然一致；
- 查看关联定时任务和脚本调用；
- 使用固定测试集进行回归；
- 用不同权限角色分别验证；
- 确认后再重新启用或推广。
重大变更可以复制为新的专家或先在测试环境验证，避免直接影响正在运行的定时任务。
局限和注意事项
- 专家是行为和资源配置，不代表每次输出都绝对一致。
- 专家不会自动获得没有绑定或没有授权的资源。
- 专家不能用提示词绕过角色、数据和会话权限。
- 技能、知识库和模型发生变化时，同一个问题的结果可能变化。
- 已打开的旧会话可能仍保留先前上下文，资源变化后应新建会话测试。
- 高风险业务不能只依赖自然语言结果，应设置人工复核或确定性校验。
- 定时任务调用专家会消耗模型资源，并可能执行真实外部或数据操作。
常见问题
专家保存后不能在会话中选择
检查专家是否仍是草稿或已停用、当前账号是否有专家使用权限，以及页面是否已经刷新。
专家找不到已经绑定的技能
检查技能是否启用、绑定是否保存、账号是否有权限，并确认提示或技能说明使用了正确的技能标识。修改后新建会话再测试。
专家无法检索知识库
检查文档是否处理成功、知识库是否绑定、当前账号是否有访问权限，以及知识库配置是否正常。
同一个专家，不同成员得到的资料不同
这是权限隔离的正常结果。实际知识范围取决于每个执行账号有权访问的资源，不是专家绑定范围的简单复制。
专家停用后，定时任务异常
启用的定时任务如果绑定了专家，该专家必须仍然可用。恢复专家前先确认停用原因；如果专家已经下线，应编辑任务并选择替代专家，或者停用任务。
修改专家后结果没有变化
关闭旧会话并新建会话，确认使用的是最新专家；同时检查技能包版本、知识库处理状态和任务指令是否仍引用旧规则。