以下是关于陪练 AI 机器人的 workflow 配置思路：
选择合适的预训练大模型作为基础 可以使用基础模型、对话模型等，根据需求选择合适的模型 通过 API 接口调用大模型的能力 设置机器人的人格和背景知识 根据需要为机器人设置不同的人格特点和背景知识 让机器人扮演不同类型的”顾客”角色 开发对话交互流程 设计机器人与用户之间的对话流程和交互逻辑 可以使用工作流引擎等工具来可视化定义和管理对话流程 集成语音交互能力 如果需要语音交互，可以集成语音识别和合成的能力 提升对话的自然性和沉浸感 实时监测和优化 实时监测用户与机器人的对话情况和学习效果 根据反馈数据持续优化对话流程和机器人行为 支持多场景应用 可以将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景 根据场景需求定制不同的机器人角色和对话流程总的来说，陪练 AI 机器人的 workflow 配置需要充分利用大模型能力，设计贴合实际需求的机器人角色和对话流程，并通过实时监测和优化不断提升应用效果。这需要综合运用 AI、工作流等技术手段。
