如何在扣子配置用户画像标签实现个性化对话推荐

想让扣子智能体在对话中精准识别用户偏好、自动调用兴趣标签生成定制化推荐内容，而不是每次都要手动说明“我喜欢科技类、讨厌长篇大论”？关键就在于把用户画像标签真正嵌入推理上下文。下面这套四种嵌入方式，覆盖了从数据库拉取到权重重调、再到会话级缓存和临时标签的全路径，基本能应对大多数场景。

通过/label指令从外部数据库拉取结构化画像

这一步适用于已有用户行为数据库（如MySQL、PostgreSQL或飞书多维表格）的团队，能实现毫秒级动态注入最新标签。

操作上只有三步。首先，在智能体「人设与回复逻辑」中，插入一行指令：/label user_id={{user.id}}。该指令会在每次请求前自动触发，向你配置的数据源发起查询。

然后，确保你的后端API已部署并返回标准JSON格式，字段必须包含tags数组，例如：{"tags": ["AI工程师", "rust初学者", "拒绝营销话术"]}。特别提醒：若返回空数组或字段名不是tags，OpenClaw将跳过本次注入——不会报错，但也不会生效。

最后，扣子会把tags数组中的每个字符串作为独立标签，自动拼接到系统提示词末尾，形如：“用户标签：AI工程师，rust初学者，拒绝营销话术”。后续大模型节点即可直接引用这些短语，生成风格匹配的回复。

在AGENTS.md中定义权重规则调控字段影响

当多个标签同时存在却重要性不同时，比如“新手”应优先覆盖“AI工程师”，就必须靠权重规则干预模型注意力分配。这里有两种常见写法。

方法一：显式加权语法
在AGENTS.md中写入：weight: { "newbie": 1.8, "pro_user": 0.6, "rust初学者": 1.2 }。数字越大，对应标签在上下文中被模型采样的概率越高。

方法二：条件屏蔽语法
添加规则：exclude_if: { "newbie": ["pro_user"] }。这意味着一旦检测到newbie标签，pro_user标签将被临时屏蔽，避免冲突指令干扰输出。

注意：AGENTS.md文件需放在智能体工作区根目录，且必须是UTF-8无BOM编码。修改后需点击「重载配置」按钮，否则变更不生效——这个细节很容易被忽略。

利用USER.md进行会话级缓存注入

这是最轻量、最稳定的静态画像方式，适合个人开发者或小团队快速上线。流程也很直接。

第一步：进入扣子智能体编辑页 → 点击右上角「更多」→「下载工作区」，解压后找到USER.md文件。

第二步：用文本编辑器打开，按YAML格式填写字段，例如：

preferred_topics: [前端性能优化, WebAssembly]
communication_style: technical_with_code_snippets
timezone: Asia/Shanghai

第三步：将改好的USER.md拖回扣子工作区上传，系统会自动覆盖。无需重启，下一次对话即生效——但注意，仅对新开启的会话生效，当前正在进行的对话不会刷新。

通过QClaw图形界面实时添加临时标签

当你正在调试某条特定对话流，或需要为某位VIP用户临时开启“高敏感度模式”，这个方式最灵活。操作步骤：

1. 登录QClaw管理后台，选择对应智能体实例。
2. 在左侧导航栏点击「会话标签」→「新建临时标签」。
3. 输入键值对，例如键填mood、值填frustrated，勾选「仅本次会话有效」。
4. 返回扣子预览窗口，发送任意消息触发重载。此时模型上下文里会多出一行：“当前会话临时标签：mood=frustrated”，所有后续回复都会据此调整语气与内容密度。

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