自动追问功能通常是指一个系统能够根据用户的问题和上下文自动生成相关的问题，以便获取更多信息或深入了解某个话题。在设置智能体的配置信息以实现这一功能时，可以遵循以下步骤：
定义追问规则：根据业务需求和对话场景，定义何时以及如何发起追问。例如，如果用户的问题不包含足够的信息来提供准确的答案，或者如果需要更多细节来提供个性化的建议。
配置上下文理解：智能体需要能够理解对话的上下文，包括用户的问题、之前的对话历史以及任何相关的主题或领域特定的信息。
设计问题生成算法：开发或集成一个算法，用于根据当前对话上下文生成追问问题。这可能涉及到自然语言处理（NLP）技术，如语言模型、意图识别和实体识别。
设置追问策略：确定追问的策略，例如，是否需要在每次对话中追问，或者只在特定情况下追问。
集成机器学习模型：如果追问功能需要更高级的理解能力，可能需要集成预训练的机器学习模型，如BERT、GPT等，来增强语言理解能力。
实现反馈机制：设置机制以收集用户对追问问题的反馈，以便不断优化追问策略和问题生成算法。
测试和调整：在实际对话中测试自动追问功能，并根据测试结果进行调整。确保追问问题的相关性和有效性。
用户界面集成：在用户界面中集成自动追问功能，确保它能够无缝地与用户的交互流程集成。
隐私和合规性：确保自动追问功能遵守相关的隐私法规和最佳实践，尤其是在处理个人数据时。
持续监控和优化：持续监控自动追问功能的表现，并根据用户反馈和系统性能进行优化。
在技术实现上，可以通过编程方式设置智能体的配置文件或数据库中的相关参数，来控制追问功能的行为。例如，可以创建一个配置文件，其中包含追问的触发条件、问题模板、用户反馈处理规则等，并在智能体的代码中读取这些配置来执行相应的追问逻辑。
请注意，自动追问功能的设计和实现可能需要跨学科的知识和技能，包括人工智能、机器学习、自然语言处理和软件开发等。
