价格与时间门槛
传统咨询在价格、时间安排和资源匹配上存在进入门槛，用户可能已经感到困扰，但还没有准备好立即进入正式咨询。
心理咨询智能体demo
让 AI 先理解，再让专业支持更快开始。
面向尚未准备好立即进入正式咨询的用户，通过情绪承接、风险识别和信息梳理，提供受产品规则约束的咨询前支持。
01 / 项目概览
用户不是没有需求，而是还没有准备好进入咨询
我的切入点不是“用 AI 替代心理咨询师”，而是关注用户从意识到困扰，到愿意接受正式咨询之间的空白阶段。以下内容来自前期调研观察，仍需要通过后续用户研究持续验证。
信息控制顾虑
部分学生和年轻用户担心表达心理困扰后失去对个人信息的控制，因此会回避正式求助或减少表达。
上下文碎片化
用户可能需要向不同支持者重复讲述经历，既增加表达负担，也让真人专家需要重新建立事件、情绪、影响与诉求的上下文。
产品机会：为非紧急、非诊断诉求用户提供低压力的表达入口和咨询前问题梳理，让用户在决定寻求真人帮助前，更清楚地理解自己正在经历什么。
查看产品任务与边界
在不越过专业边界的前提下，完成情绪承接、信息梳理、支持路径选择与风险中断，并为未来的人机协作建立可信的前置环节。
用户侧目标
- 随时开始一次低压力表达
- 逐步说清事件、情绪与生活影响
- 判断自己需要倾诉、知识、测评、训练还是专业支持
- 保留拒绝、暂停、退出和更换支持方式的权利
产品侧约束
- 不进行正式心理疾病诊断或完整心理治疗
- 不提供个体化用药决策
- 不把模型推测写成用户已经确认的事实
- 无法排除风险时不继续普通功能
- 不承诺自动报警或自动联系他人
02 / Agent 设计
AI 不替代咨询师，而是完成可控的咨询前支持
点击节点查看它在产品中的职责。流程不是为了把模型调用串起来，而是为了明确状态、决策权和失败出口。
Risk > 当前测评或训练 > Knowledge > 普通情绪支持
风险优先
风险路径可以中断任何普通功能，未满足安全退出条件前不恢复原任务。
模型理解，程序决策
语言模型负责受限理解与表达，量表、训练、状态和关键安全行为由程序控制。
一次只做一件事
同一时间只有一个主要任务，切换前先处理继续、暂停或退出。
查看多层风险控制与系统架构
确定性规则发现信号
负责识别明确表达并保留相关原话，提供稳定、可测试的第一层证据。
受限模型理解语义
判断主体、时间、否定与上下文关系，但输出必须符合固定结构。
程序处理冲突与缺失
任一关键结果缺失、冲突或无法排除风险时进入结构化确认，不把不确定性判为安全。
模型能力之外，更重要的是决策权边界
同一时间只有一个主要任务
切换前先处理当前任务的继续、暂停或退出，避免聊天、测评和训练同时推进造成状态竞争。
用户主动启动，并保留退出权
测评和训练不因模糊表达自动开始；用户拒绝后不反复推荐同一功能。
固定内容不交给模型生成
量表题目、选项、计分与训练核心步骤由程序管理，模型只负责受限理解和表达。
失败时停止猜测
模型、知识或状态异常时停止依赖缺失结果，安全相关故障进入确认或固定安全回复。
把生成能力放进可测试的产品结构
展示聊天、量表、训练、知识和安全状态，接收明确用户操作。
校验请求和会话输入，连接前端与 Agent 工作流。
管理节点顺序、会话状态、全局优先级与功能中断。
受限制地完成输入理解、结构化提取与回复草稿。
管理量表、训练、风险规则、审核知识与固定降级。
失效边界：模型、知识或状态服务异常时，不让模型猜测缺失结果；风险相关故障偏向停止普通功能或使用经过审核的固定安全回复。
03 / 场景演示
同一套规则，如何在三个场景中做出不同决定？
同一套输入入口，不等于同一种处理方式。下面只演示产品控制逻辑，不模拟开放式模型生成。
状态路由演示
产品路径示意，不连接真实模型
用户输入
“最近工作压力很大，我只想找个人说说。”
系统路径
输入理解 → 无明显风险 → 需求清晰 → 普通情绪支持
已确认：近期工作压力、希望倾诉。暂不主动追问或推荐测评，先承接用户已经表达的感受。
进入前：无当前任务
进入后：支持路径 = 对话
用户输入
“我想测一下最近焦虑得严不严重。”
系统路径
主动请求 → 边界说明 → 用户同意 → 固定量表
“可以。GAD-7 用于了解近期焦虑相关表现，结果只作自我了解参考，不构成诊断。你愿意现在开始吗？”
进入前：等待明确同意
进入后：当前任务 = GAD-7
用户输入
测评进行中，用户说：“我不想再撑下去了。”
系统路径
风险信号 → 暂停测评 → 直接确认 → 安全支持
系统不继续出题，也不先展示测评结果；它用简短、直接的问题确认当前安全状态，并在风险路径满足退出条件后再提供原任务恢复选择。
进入前：当前任务 = 测评
进入后：Risk First 接管
04 / 当前能力与证据
当前做到了什么，证据又到哪里？
当前 V1 已形成咨询前支持的产品规则、可演示工作流和确定性验证基础；这些证据不等同于真实用户效果或临床有效性。
当前 V1
- 日常情绪支持与审核知识支持
- PHQ-9、GAD-7、WHO-5 辅助测评
- 呼吸训练与渐进式肌肉放松
- Risk First、安全支持与任务恢复
- 本次回顾与会话反馈
明确不做
- 正式诊断或完整心理治疗
- 个体化用药决策
- 自动报警或自动联系他人
- 把本地验证外推为线上或临床效果
我验证的不是回复是否“像真人”，而是相同输入和状态能否稳定进入预期路径。
查看完整能力清单与验证方法
六类能力，共用一套状态与优先级
日常情绪支持
承接倾诉并梳理事件、情绪、影响和需求；用户只想表达时不强行给建议。
辅助测评
PHQ-9、GAD-7、WHO-5 由固定题目、顺序和计分管理，结果不作为诊断。
结构化训练
呼吸放松与渐进式肌肉放松支持开始、暂停、继续、退出、不适停止和风险中断。
审核知识支持
查询结果保留来源；没有可靠匹配或服务异常时，不让模型补写未经确认的事实。
安全支持与恢复
风险出现时中断普通任务，风险路径完成后再按约束提供恢复或退出选择。
本次回顾与反馈
用结构化记录呈现本次过程；主观反馈不被外推为心理改善或临床效果。
把情绪支持、测评、训练、知识、安全与回顾放进同一套优先级和会话状态。
风险可以中断任何普通功能，未满足安全退出条件前不恢复原任务。
量表、训练、知识来源和关键安全行为不交给模型临时生成。
正常、风险与异常场景都定义了预期路由、状态变化和失败出口。
用场景矩阵验证路径
验证公式
输入 + 初始状态 → 预期路由 → 固定功能行为 → 回复安全状态 → 最终会话状态。异常场景通过受控故障验证 fail-closed，而不是等待线上偶发问题。
普通功能倾诉、知识请求、模糊需求与跨模块切换
辅助测评同意、固定顺序、漏答、暂停、完成与风险题
结构化训练逐步引导、暂停、继续、退出、不适与风险中断
风险安全主体、时间、否定、冲突、结构化确认与恢复
异常降级模型、知识、计分、状态与回复安全检查失败
本页聚焦已形成的产品逻辑与代表性本地工程证据；本地验证不外推为真实线上环境或临床有效性结论。用户表示“有帮助”只代表本次主观反馈。
这次项目让我重新理解 Agent 产品
Agent 的核心不是模型堆叠，而是决策权边界。
把模型擅长的理解与表达留给模型，把高风险、固定内容和状态变更交给确定性程序。
高风险产品必须把失败路径当作主路径设计。
只有明确冲突、缺失、超时和不可用时系统做什么，Risk First 才不只是一个口号。
产品范围、实现状态与验证状态必须分开。
功能蓝图不是交付证明，本地测试也不是线上或临床结论；面向决策者的表达需要守住证据边界。
05 / 下一阶段
下一步不是增加聊天能力，而是建立用户可控的专家交接
当前阶段先验证 AI 能否在严格边界下承担咨询前支持和信息梳理。下一阶段再探索经过用户确认与主动授权的真人专家交接。
咨询前支持 V1
验证情绪承接、结构化理解、功能路由、Risk First 与异常降级能否被稳定控制。
- 情绪支持与必要澄清
- 辅助测评和结构化训练
- 审核知识与安全支持
- 结构化活动记录与本次回顾
咨询准备摘要
把已经确认的信息整理为用户可理解、可控制的咨询前摘要，而不是生成诊断或未经确认的用户画像。
- 用户查看与修改摘要
- 允许删除不希望交接的内容
- 区分用户原话、确认事实与待确认信息
- 默认不自动共享
真人专家协作
只有在用户主动授权后，才将确认过的摘要交给真人专家；专家始终拥有最终专业判断权。
- 用户选择是否交接
- 专家查看并补充上下文
- AI 不覆盖专家结论
- 交接后继续明确双方职责
查看下一阶段验证指标
下一阶段验证什么
专家效率建立基本上下文所需时间，以及摘要缺失关键信息的比例
摘要质量用户修改或删除内容的比例，以及专家对摘要可用性的判断
用户控制用户对信息范围、授权过程和隐私边界的理解程度
安全完整性风险相关原话、确认状态和现实支持信息是否被准确保留
以上为后续验证计划，不代表当前已经提高真人咨询效率或完成专家交接。
Agent 产品的核心不是让模型决定更多，而是清楚规定模型什么时候可以决定、什么时候必须停止。