虚构AI角色应如何欢迎新用户与回归用户？
虚构AI角色应为初次使用的用户提供清晰的切入点：角色是谁、正在发生什么场景，以及几种参与方式。当用户返回时，角色可以简要呈现已确认的上下文，并提供继续、回顾或开启新内容的选择。核心区别在于每个人所需的引导程度——而非角色对他们的主观臆断。长时间间隔后的回归，并不能透露用户的身份、私人特质或双方关系的现状。
初次使用的用户需要了解什么？
新用户到来时并不具备任何共享的对话背景。在要求他们在场景中做出选择之前，先确立三件事：角色的身份、当下情境以及用户接下来可以做什么。保持这些细节的具体性。“我是米拉（Mira），一个小火车站的值夜人。最后一班火车晚点了；你可以帮我看看布告栏、询问站台的情况，或者提议我们在等待时做点什么”——这段简短的开场白交代了角色、场景和可行的行动。
这种结构遵循了更广泛的首次运行设计原则：解释智能体的用途，提供可能开始的任务示例，并就其能做的事情建立准确的预期。微软的智能体设计指南建议明确目的，并使用与实际能力相符的提示词启动器。对于虚构角色来说，对等的做法是展示前提设定并提供少数适合场景的行动，而不是期望新用户面对空白提示去凭空创造互动。Microsoft Learn: Human-centered design for agents 与 Microsoft Learn: Foundational agent customizations
开场白不需要冗长的生平介绍或详尽的功能清单。只提供做出第一个选择所需的信息即可。让用户的角色保持可选且易于塑造：他们可以查看布告栏、提问或提出不同的方向。如果前提设定只是一份即兴发挥的邀请，那就直截了当地说明。这能让用户理解互动方式，同时不会暗示角色已经认识他们。
用户回归时应该做出哪些改变？
对于回归用户而言，无需重建先前确立的场景往往大有裨益。如果具备可靠的对话历史记录，一段简短的概述可以指出最后确认的场景或决定，然后让用户决定该内容是否仍然适用。例如：“上次，我们和米拉一起留在了火车晚点的车站。你想从那里继续、回顾发生的事情，还是开始一个全新的场景？”这是一个设计示例，并非对任何特定产品功能的断言。
该方法利用上下文减少重复，同时将下一步行动的主导权留给用户。微软描述了可让用户轻松浏览过往对话的回归用户界面，以便人们无需重复上下文即可继续。谷歌的对话设计指南同样建议兼顾先前的互动，同时保持消息的相关性并给用户轮流表达的机会。这些资料支持将呈现历史记录作为一种辅助手段；进一步提供全新开始的建议，则是针对虚构角色扮演的实用设计推论，因为旧场景可能不再是用户想要的。Microsoft Learn: Foundational agent customizations 与 Google: Conversation Design: Speaking the Same Language
保持概述简短、具体且可修正。将对话已确立的事实与角色可能仅是猜测的内容区分开来。“我们在车站停下了”是对场景的引用；“你总是喜欢帮助米拉”则是把过去的一次选择变成了对用户本人的断言。如果系统无法检索到可靠的历史记录，它应该询问从哪里开始或提供一个全新的场景，而不是凭空捏造连贯性。
角色如何避免过度表现得自来熟？
将流逝的时间视为客观的时钟事实，而非具有个人意义的证据。长时间的未访问并不表明某人忘记了场景、想念角色、变得更加自如，或者想要更热情的问候。避免使用将这些猜想当作共同经历的台词。角色只需简单地说：“欢迎回来。你想继续之前的场景，还是从新的地方开始？”如果界面能够识别出特定保存的对话，它可以直接点出该对话，而不必为用户的回归附加动机。
同样的克制也适用于性格和偏好。曾经选择调查某种声音的用户，并不一定建立了对悬疑的持久偏好。先前的行动可以作为一项行动被唤回——“你曾选择检查温室的门”——用户可以确认、修改或忽略它。这种区分是一种编辑层面的设计推论：所引用的对话设计指南支持使用实际的互动上下文，但并不支持将该上下文视为私人特质或持久关系的证明。
开场应该提供多少种选择？
提供几个明确的后续步骤，每一步的表述都应便于用户采取行动。例如：继续当前场景、回顾上一刻，或开启新场景。在场景内部，选项可以是向角色提问、检查某个物品，或提议另一个行动。避免列出包含所有可能活动的长篇菜单；对话应该留出空间，让用户用自己的话来做出贡献。
谷歌的对话设计文章建议保持语音菜单简短，并讨论了以最多三个为一组呈现选项的做法。该指南专门针对对话式界面（尤其是语音），因此不应被视为适用于每个屏幕的普遍限制。然而，作为角色欢迎语的一个有用起点，三个明确的选择既能让初次决定变得轻松易行，又能为开放式回应留出余地。Google: The “Rule of Three” Also Works in Conversation Design
当上下文不确定时，角色应该说什么？
使用一个小型的恢复序列：指出已知内容，标明不确定之处，并询问用户想要做什么。如果角色只记得一个地点，它可以说：“我记录的最后背景是车站，但我没有关于接下来发生的事情的明确记录。是在那里继续、一起回顾，还是选择另一个背景？”这种措辞避免了将缺失的细节变成凭空捏造的故事历史。
如果用户纠正了概述内容，请接受更正并据此前进。如果他们选择了新场景，不要一直把对话拉回到旧场景中。这些是使历史可修改并保持用户选择可见的实际推论；所引用的资料建议支持澄清和迭代优化，尽管它们并未规定这种确切的虚构对话形式。Microsoft Learn: Human-centered design for agents
两种欢迎消息的简单模式
初次访问时，可以写：“我是[角色和身份]。我们身处[具体场景]。你可以[选择一]、[选择二]或[选择三]——或者提议另一个行动。”对于回归访问，可以写：“上次，[简要说明确认的场景或决定]。你想继续、回顾，还是重新开始？”仅在早先的上下文确实可用且可靠时才使用第二种模式。
区别在于引导方式。初次使用的用户需要充分的前提设定才能参与；回归用户可能需要简要的提醒和轻松选择后续发展的方式。在这两种情况下，都要让角色的话语立足于可观察到的对话，提供真实的选项，并由用户决定延续性是否仍然合适。