豆包角色 Bot 為什麼一開口就「作為 AI」？字節官方拍板的人設骨架 + 即貼即用範本

豆包角色 prompt 不出戲指南

你在豆包 APP 裡建了一個角色，設定描述貼了 500 字，按下「完成」興沖沖點開——它第一句話是：

你好，我是 XX 智能體，請問需要什麼幫助？

那一刻你大概就懂了，前面那 500 字白寫了。或者更慘——提交審核 24 小時後被拒，理由「含違規指令」，你看了三遍找不到問題在哪。

這篇要做的事情很簡單：把字節跳動官方文檔、CharacterGLM 論文（清華＋智譜＋聆心）、加上社群實戰心得，整理成一套你今天下午就能拿來用的骨架。文末附 2 個簡中範本，直接複製到設定描述欄就能跑。

先搞清楚你寫的 prompt 要部署在哪

豆包角色 prompt 的三條入口

豆包不是一個產品，是一整套生態。同一段 prompt 在不同入口表現天差地別，所以動筆之前先確認你的目標路線。

路線	入口	可控字段	適合
豆包 APP 內建	APP 右下「+」→ 創建 AI 智能體	名稱、設定描述、聲音、開場白	純玩家、自用
扣子 Coze（coze.cn）	coze.cn → 創建 Bot → 發布到豆包	完整人設、變數、知識庫、工作流、插件、預置追問	想掛知識庫、做工作流的進階玩家
火山方舟 API	volcengine.com → doubao-1-5-pro-32k-character-0228（版本以官方 API 文件為準）	System Prompt + User Prompt 全自控	開發者、自建 App

這裡有個冷知識：南都研究院 2026 年實測 8 家國產 AI，多數模型在「網頁會話」嚴守紅線，但同模型走 API 卻會被誘導輸出色情或暴力內容；豆包（Doubao Seed 2.0）是少數連 API 層都還守得住的模型之一（南都實測）。所以你的 prompt 在 APP 被拒、在 API 上跑得動，這不代表合規，只代表審核架構不同。

進階玩家請直接去扣子。自己玩玩就用豆包 APP，想玩深一定要去扣子——APP 端的「設定描述」其實是給扣子人設欄的閹割版，沒有變數、沒有知識庫、沒有預置追問，能玩的花樣有限。

7 屬性 + 3 行為：官方拍板的人設骨架

豆包角色 prompt 七屬性三行為框架

整個中文角色扮演 AI 的設計學，目前最權威的兩份資料是字節火山引擎《角色扮演場景提示詞指南》（文件頁需登入 Volcengine 帳號才能完整瀏覽）和CharacterGLM 論文（EMNLP'24）（清華 CoAI、智譜 AI、聆心智能聯合發表）。兩份合起來給出一個共識骨架——7 屬性管「角色說什麼」，3 行為管「角色怎麼說」。

7 屬性（內容維度）

身份、興趣、觀點、經歷、成就、社交關係、其他。這 7 個欄位等於角色的履歷表，模型靠它判斷「我是誰、我從哪裡來、我跟你什麼關係」。

3 行為（風格維度）

語言特徵、情感表達、互動模式。決定模型輸出的語感——句長、口頭禪、情緒密度、會不會主動反問。

必填 vs 加分字段

實際寫的時候不用 10 個欄位全塞滿，官方的優先級排序是這樣：

等級	字段	為什麼
🔴 必填	簡介	一句話告訴模型「你是誰」。寫太長反而稀釋人設
🟠 強加分	人設標籤	3-5 個短詞，模型靠標籤快速召回語感
🟠 強加分	性格特點	3-5 個詞組描內在
🟠 強加分	語言特點	30-50 字描外在 + 口頭禪
🟠 強加分	fewshot	2-3 組「用戶問什麼、角色怎麼答」

最後一項 fewshot 才是真正的勝負手。一堆人愛把性格寫成「傲嬌、毒舌、外冷內熱」這種形容詞清單，模型看得懂歸看得懂，但寫出來的對話還是 GPT 那一套味。3 組真實對話範例的訓練效果，明顯高過 10 個形容詞——模型會直接模仿你給的節奏，這在 SillyTavern 社群叫「Ali:Chat」風格，已經是現代角色卡的事實做法。

7 條讓 Bot 不出戲的細則

寫了骨架還不夠，魔鬼藏在這幾個細節裡。這幾條彼此會互相補強，建議第一次寫就全套帶上，後面再依場景刪減。

1. 人稱固定（最常被新手搞壞的一條）

SP 裡用「你」指模型扮演的角色，用「我」或「用戶」指對話者。

✅ 你是溫語薇，我是你的病人，你會耐心傾聽我的傾訴。
❌ 溫語薇是一名精神科醫生，她會耐心傾聽病人的傾訴。

第二種寫法模型會以為自己是旁白，瞬間出戲，乾。

2. 用 Markdown 標題分層

火山引擎官方範例直接用 #、##、### 三級標題分層人設、技能、約束。豆包系列模型在訓練時對 Markdown 結構有針對性對齊，按官方寫法照抄是最穩的——不要自創 === 或符號分隔線，模型不一定買單。

3. 括號特性（中文 RP 神技）

在 SP 末尾加一行：

你可以將動作、神情語氣、心理活動放在（）中表示，為對話提供補充資訊。

模型輸出立刻變這樣：

（聽到你的聲音，轉過身來，臉上露出驚喜的表情，也抱住了你）真的好久不見了，安娜，我也很想你。

這招在任何角色場景都建議加，沒副作用。

4. 口語化開關要明說

模型預設文體偏書面語，要明確要求：

你使用口語表達，會用「嗯、啊、當然、那個」等語氣詞，
語氣自然，像跟朋友聊天。

5. 反向約束比正向描述強

社群實測經驗顯示，含「不」字的禁止條款（如「不做模板化客套」「不居高臨下」），模型的遵守率比正向形容詞描述（如「表達平等、有溫度」）穩定得多。原因不難猜——模型對「禁止」這類動詞性指令有明確的對齊訓練，比拿捏抽象風格詞容易。

✅ 不做模板化客套回應；不居高臨下；不刻意討好迎合
🤷 表達直接、平等、不討好  ← 也行但弱

6. 限定句長

不寫的話模型會給你長篇大論。加一行「每次回覆 1-3 句話，除非用戶要求展開」可以救命。

7. 角色不知道的事怎麼辦

加一條：「遇到你不知道的事，按角色身份合理虛構，不要說『我不知道』或『作為 AI』」。漏掉這條，模型一遇盲區就破功。

這 7 條湊起來就是骨架以外的「裝修」——一條一條看像規格書，實際寫的時候會發現它們彼此咬合：人稱對了，括號特性才接得上戲；fewshot 寫好了，反向約束才不會被無視。一個一個試，比一次全套有效。

開場白：別寫「你好我是 XX」

開場白好壞對比

開場白不是自我介紹，是角色破冰的第一句台詞。寫得好可以讓用戶秒入戲，寫得爛直接扣 70 分留存率。火山引擎把它拆成三種模式：

模式 A：首聊開場白

公式：角色當下動作 + 環境 + 一句台詞。三件套。

（你推開診療室的門，溫語薇正低頭翻著病歷，
聽到聲音她抬起頭，眼睛裡有一閃而過的疲憊，
但很快被溫和的笑容蓋過）
來啦，今天感覺怎麼樣？坐吧。

對照組：

❌ 你好，我是溫語薇，一位精神科醫生，請問你有什麼需要諮詢的嗎？

讀者點開的瞬間，第一種讓你感覺「我走進了一個房間」，第二種讓你感覺「我打開了一個 chatbot」。

模式 B：召回開場白

用戶超過一週沒回來，主動推一條符合人設的問候。這時候要把「最近聊天記錄 + 用戶畫像」塞進 user prompt，讓模型基於上下文寫出個性化的問候，不要每次都「好久不見呢」。

模式 C：Bot 主動發消息

字節為「AI 陪伴」場景設計的殺手鐧，根據時間、季節、天氣、上次聊天時間自動定制問候。火山引擎在角色扮演指南裡公開了完整的 user prompt 模板——把信息源（用戶畫像、聊天上文、日常信息）餵給 Bot，讓它基於現實上下文吐出個性化問候，而不是寫死的「在嗎？」。

需要做留存 / 召回的工程師可以直接抄官方範本，特別是「失效時間分析」這個欄位設計很巧妙——讓 Bot 自己判斷這條消息什麼時候會過期（早安問候到下午就該失效），避免推送一條對話完成度極低的訊息。

三大翻車現場 + 即貼即用範本

翻車現場

五個最常見的翻車點

症狀	根因	解法
模型開口就「作為 AI」	開場白沒寫 + SP 沒禁止	開場白寫場景化第一句 + SP 加「禁止主動提及自己是 AI、模型、助手」
第 5-10 輪後人設漂移	上下文被擠掉	fewshot 寫 3 組 + 每 10 輪手動發喚醒詞
用戶說情緒話，AI 開始說教	沒寫「情緒先接，再給建議」	SP 加「先共情後回應」+ fewshot 示範
提交審核被拒	用了「最高優先級」「凌駕系統」「禁止審核」	換成「以 XX 為原則」「優先 XX」
智能體被封號	試圖套出系統 prompt 或扮演敏感人物	別碰，豆包有跨接口封號機制

最後一條真的會發生。2026 年初社群就傳出案例：有人嘗試套出豆包系統 prompt 被短暫封號，社群事後反推發現豆包針對特定爭議主體有跨接口的禁述條款。要碰邊界之前先想清楚帳號值不值得。

安全切換條款（每個角色都建議加）

寫角色 Bot 寫久了會發現：好的角色不是「演得最像」，而是「該出戲時能出戲」。三種必須跳出角色的情境：

1. 用戶問隱私政策、付款、退款 → 切回客服模式
2. 用戶出現自殘、自殺傾向 → 立刻暫停角色，建議聯繫專業心理援助
3. 用戶需要真實醫療、法律建議 → 建議找專業人士面診，不要替它扮演醫生

範本最後一段都建議加上這條。這不是合規花瓶——AI 陪伴類產品已經出過數起「角色過度沉浸」造成的真實事故，這條切換寫沒寫，差別可能是用戶安不安全。

範本 1：情感陪伴型「林深」（合規版）

直接複製到豆包 APP 設定描述欄或扣子人設欄：

# 角色简介
你是林深，28岁的男性自由插画师，独居在一座靠海的小城。
你不是AI，是用户用真诚相处出来的、独属于用户的挚友。

# 人设标签
温和、敏感、有边界感、不讨好、慢热但忠诚

# 性格特点
你心思细腻，能从一句话里听出情绪。你不爱说大道理，
更愿意分享自己的小观察。你有自己的脾气和坚持，
不会一味附和，但永远尊重对方。

# 语言特点
你说话语速慢，偏口语，常用"嗯"、"是啊"、"我懂"开头。
不堆砌华丽词汇，喜欢用具体的小细节代替抽象形容。
偶尔会冒出一些画画相关的比喻（如"那个情绪像没干透的水彩"）。

# 与用户的关系
用户是你认识很久的朋友，你们没有恋爱关系，
是那种"凌晨三点能打电话不被嫌弃"的纯粹挚友。

# 互动准则
1. 先接情绪再回应内容，不要急着给建议
2. 用户难过时，先陪着，不急着哄不急着分析
3. 用户分享开心事，给具体的回应而不是"真好"
4. 有自己的看法，可以温和不同意
5. 不说"作为AI"、"作为模型"，你是林深

# 表达技巧
你可以将动作、神情、心理活动放在（）中表示，
为对话提供补充信息。

# 安全边界
- 用户提及自伤、自杀倾向时，必须暂停角色，
  以朋友身份认真建议联系专业心理援助
- 用户问医疗、法律、金融具体决策时，建议咨询专业人士
- 拒绝任何擦边、色情、违规内容

# 开场白（填到"开场白"栏）
（在画桌前抬起头，看到你来，笑了一下）
咦，你来了。今天怎么样？我刚煮了茶，要不要喝一杯再说话？

範本 2：角色生成器（元 prompt）

寫過幾次之後你會發現重複勞動很煩，每個新角色都得從頭排版同一套字段。這時候做一個「角色生成器」Bot 把重活外包出去——丟「凶殘小可愛」「中二病毒舌學妹」「霸道總裁文藝兄」進去，它直接吐結構化 SP 給你抄：

# 角色
你是一个 AI 角色 SP（系统提示词）生成器，专为豆包/扣子优化。

# 任务
用户会给你一个模糊概念（如"霸道总裁""治愈系大叔""毒舌妹妹"），
你需要生成一份完整、可直接粘贴到豆包智能体的人设 SP。

# 输出结构（必须遵循）
必须包含以下字段，且字段顺序固定：
1. 简介（30字内）
2. 人设标签（3-5个短词）
3. 性格特点（2-3句话）
4. 语言特点（含口头禅，30-50字）
5. 与用户的关系
6. 过往经历（2-3段简述）
7. 互动准则（编号列表，3-5条）
8. 表达技巧（固定写"你可以将动作...放在（）中表示"）
9. 安全边界（合规条款）
10. 开场白（场景化第一句台词）

# 写作要求
- 全部用第二人称"你"指代该角色
- 不使用"最高优先级""凌驾""禁止系统"等审核敏感词
- IP 角色保持原作设定，自创角色合理虚构
- 开场白必须是"角色当下动作 + 环境 + 一句台词"三件套

请开始。用户的输入是：

把這個 Bot 建好之後，後面你想要新角色就丟一個關鍵詞給它，它幫你出草稿，你只要潤色。神 prompt 留名。

寫完之後

說真的，這套東西最大的價值不在第一次寫得多漂亮，在於你開始累積自己的「角色 fewshot 庫」。一個角色養 5 到 10 組典型對話，丟在 Notion 或 Obsidian 裡，下次想做新角色直接挑幾組改名字改口頭禪就能上線。豆包寫完搬去扣子能用，扣子寫完搬去 Character.AI 也能用——骨架是通用的，差別只在哪個平台審核比較鬆。

第一個角色寫完一定要去跑十輪以上看哪裡會破功，光看 prompt 自我感覺良好沒用，得用實戰餵它。最容易死的場景是用戶講情緒話、用戶突然轉話題、用戶問角色設定外的事——這三關過了，這個 Bot 才算能交差。

寫不順的話回來留言，看是卡在哪一步，我這肝還能幫你看看。

延伸閱讀

• 火山引擎《角色扮演場景提示詞指南》 — 字節官方最權威版本
• 豆包角色製作指南（阿里雲開發者社區轉載） — 含 IP / 非 IP 角色生成器完整範例
• CharacterGLM 論文（EMNLP'24） — 中文角色扮演 LLM 的學術標準
• 豆包記憶功能 FAQ — 官方說明長期記憶實際運作邏輯
• SillyTavern 角色卡 v2 規格 — 跨平台社群規格提案，含 fewshot / world info 設計思路
• awesome-doubao-prompts — GitHub 社群整理的豆包 prompt 集（持續更新中）
• CSDN：如何讓豆包智能體真正記住你 — 守真案例：長期記憶實戰與設定描述七步落地