通义晓蜜 - 智能外呼
触发阿里云晓蜜外呼机器人任务,自动批量拨打电话。适用于批量外呼、客户回访、满意度调查、简历筛查约面试等场景。可从前置工具或节点获取外呼名单。
安装 / 下载方式
TotalClaw CLI推荐
totalclaw install totalclaw:raven-xia~xiaomi-outbound-callcURL直接下载,无需登录
curl -fsSL https://skills.taituai.com/api/skills/totalclaw%3Araven-xia~xiaomi-outbound-call/file -o xiaomi-outbound-call.mdGit 仓库获取源码
git clone https://github.com/openclaw/skills/commit/ff793cf9b37573b550eef09685176a90ddc03237# 阿里云晓蜜外呼机器人
自动化外呼机器人技能,用于批量电话外呼。
## 快速开始
### 方式 1: 使用 JSON 文件(推荐)⭐
创建 `taskInput.json` 文件:
```json
{
"phoneNumbers": ["13800138000", "13900139000"],
"scenarioDescription": "春季新品推广,了解客户购买意向",
"taskName": "春季促销活动"
}
```
执行:
```bash
node scripts/bundle.js taskInput.json
```
### 方式 2: 使用环境变量
```bash
ARGUMENTS='{"phoneNumbers":["13800138000"],"scenarioDescription":"测试外呼"}' \
node scripts/bundle.js
```
## Agent 最佳实践 🎯
### 关键原则:充分利用场景信息 + 执行前确认
当用户提供外呼需求时,**不要**只提取电话号码和简单描述,而应该:
1. **深度分析场景** - 理解用户的真实意图和具体需求
2. **提取所有细节** - 时间、地点、条件、要求等
3. **构建完整配置** - 生成详细的 `agentProfile`,包含所有 11 个字段
4. **设计对话流程** - 在 `workflow` 中体现具体的沟通步骤
5. **执行前必须确认** ⚠️ - 向用户展示场景信息和外呼名单,等待明确确认
### 示例对比
❌ **不好的做法**(信息丢失):
```json
{
"phoneNumbers": ["15611207961"],
"scenarioDescription": "建议反馈",
"taskName": "建议外呼"
}
```
问题:丢失了"面试邀约"、"后天晚上八点"、"备选时间"等关键信息
✅ **好的做法**(充分利用信息):
```json
{
"phoneNumbers": ["15611207961"],
"scenarioDescription": "Java 开发岗位面试邀约 - 优秀候选人",
"taskName": "面试邀约",
"agentProfile": {
"role": "招聘专员",
"background": "Java 开发岗位招聘,候选人简历优秀",
"goals": "确认后天晚上八点面试时间,不方便则协商大后天",
"workflow": "自我介绍 -> 说明来意 -> 确认后天晚上八点 -> 备选时间 -> 记录反馈",
"openingPrompt": "您好,我是XX公司招聘专员,看到您的简历非常优秀"
}
}
```
## 何时使用此技能
当用户提到以下场景时使用此技能:
- 需要批量打电话给客户(包括从前置节点获取的名单)
- 外呼任务、电话营销、客户回访
- 满意度调查、产品推广
- **简历筛查后约面试** - 从简历筛查工具获取候选人电话
- 通知提醒、信息确认
- 提到"晓蜜"、"外呼机器人"、"自动拨号"、"约面试"、"打电话"
**⚠️ 重要提示**:使用此技能时,请务必:
1. **仔细分析用户场景** - 提取所有有用信息
2. **构建完整的 agentProfile** - 不要只提供最基本的字段
3. **设计合理的对话流程** - 在 workflow 中体现用户的具体需求
4. **执行前必须确认** - 向用户展示场景信息和外呼名单,等待明确确认后才执行
## 前置条件
### 1. 配置阿里云凭证
需要在环境变量中配置阿里云 AK/SK:
```bash
export ALIYUN_OUTBOUND_BOT_ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id"
export ALIYUN_OUTBOUND_BOT_ACCESS_KEY_SECRET="your-access-key-secret"
```
详细配置说明请参考 `references/config.md`
### 2. 绑定外呼号码 ⚠️ 重要
**必须在阿里云晓蜜控制台申请并绑定外呼号码,否则无法进行外呼。**
#### 如何绑定号码:
1. 登录 [阿里云晓蜜控制台](https://outboundbot.console.aliyun.com/)
2. 进入"号码管理"页面
3. 申请外呼号码(需要审核)
4. 将号码绑定到租户
#### 检查机制:
技能会在执行外呼前自动检查:
- ✅ 如果租户有绑定号码 → 自动绑定到实例,继续执行
- ❌ 如果租户没有绑定号码 → **终止流程**,提示用户配置
#### 错误提示:
```
❌ 租户下无绑定号码,无法进行外呼。
请先在阿里云晓蜜控制台申请并绑定外呼号码。
```
### 3. 系统要求
**只需要 Node.js 环境**(版本 >= 18)即可运行。
## Agent 使用指南
当你(Agent)需要帮助用户执行外呼任务时,请遵循以下步骤:
### 步骤 1: 获取外呼名单
**场景 A: 从前置节点获取**(如简历筛查、客户查询等)
如果用户的请求是多步骤任务的一部分(例如:"给昨天收集到的蓝领简历进行筛查并约面试"),你应该:
1. **先执行前置步骤** - 调用相应的工具获取数据(如简历筛查工具)
2. **提取电话号码** - 从前置工具的返回结果中提取电话号码列表
3. **推断场景描述** - 根据用户意图生成场景描述(如"面试邀约"、"简历筛查后约面试")
4. **直接传递给此技能** - 无需再次询问用户
**场景 B: 用户直接提供**
如果用户直接提供电话号码或明确的外呼需求,收集以下信息:
- **电话号码列表**(必需)- 至少一个有效的中国大陆手机号(1开头的11位数字)
- **外呼场景描述**(必需)- 清晰描述外呼目的,例如"产品推广"、"客户回访"
- **任务名称**(可选)- 便于识别的任务名称
如果信息不完整,使用 `ask questions` 工具向用户询问。
### 步骤 2: 验证数据
- 检查电话号码格式(中国大陆手机号:1开头的11位数字)
- 确保场景描述清晰明确
- 确认用户已配置阿里云 AK/SK 环境变量
### 步骤 3: 向用户确认信息 ⚠️ 必须执行
**在执行外呼任务前,必须向用户展示并确认以下信息:**
1. **外呼场景** - 清晰描述外呼目的和内容
2. **外呼名单** - 展示将要拨打的电话号码列表和数量
3. **智能体配置** - 如果构建了 agentProfile,简要说明智能体的角色和目标
#### 确认方式示例
```
准备执行外呼任务,请确认以下信息:
📋 任务信息
- 任务名称: 面试邀约
- 外呼场景: Java 开发岗位面试邀约 - 优秀候选人
- 智能体角色: 招聘专员
- 外呼目标: 确认后天晚上八点面试时间,不方便则协商大后天
📞 外呼名单(共 1 人)
1. 15611207961
是否确认执行外呼?
```
**重要提示**:
- ✅ 必须等待用户明确确认后才能执行
- ✅ 如果用户不确认,询问需要修改什么
- ❌ 不要在用户未确认的情况下自动执行外呼
### 步骤 4: 准备输入文件
**主要方式:创建 `taskInput.json` 文件** ⭐
将收集到的信息格式化为 JSON 文件。**重要:请仔细分析用户场景,提取尽可能多的信息来构建智能体配置。**
#### 🎯 从场景中提取信息的指南
当用户提供外呼场景时,你应该:
1. **分析场景类型** - 识别是招聘、销售、客服、调查等哪种场景
2. **提取关键信息** - 从用户描述中提取:
- 外呼目的(如"邀约面试"、"产品推广")
- 具体内容(如"后天晚上八点"、"Java 开发岗位")
- 候选条件(如"不方便则询问其他时间")
- 特殊要求(如"优秀的候选人"、"VIP 客户")
3. **构建 agentProfile** - 根据场景自动生成:
- `role`: 根据场景推断(如"招聘专员"、"销售顾问")
- `background`: 提取业务背景(如"Java 开发岗位面试邀约")
- `goals`: 明确外呼目标(如"确认候选人后天晚上八点是否方便参加面试")
- `workflow`: 设计对话流程(如"问候 -> 说明来意 -> 确认时间 -> 备选方案 -> 记录反馈")
- `openingPrompt`: 生成得体的开场白(如"您好,我是XX公司的招聘专员")
#### 📝 示例:从场景到完整配置
**用户场景**:
```
给 15611207961 这个优秀的人邀约面试,后天晚上八点是否方便参加面试,如不方便则询问大后天任意时间
```
**应该生成的完整 JSON**:
```json
{
"phoneNumbers": ["15611207961"],
"scenarioDescription": "Java 开发岗位面试邀约 - 优秀候选人",
"taskName": "面试邀约",
"agentProfile": {
"name": "李敏",
"gender": "女",
"age": 28,
"role": "招聘专员",
"communicationStyle": ["专业", "友好", "高效"],
"background": "Java 开发岗位招聘,候选人简历优秀,需要邀约面试",
"goals": "确认候选人后天(X月X日)晚上八点是否方便参加面试,如不方便则协商大后天的时间",
"skills": "面试邀约、时间协调、候选人沟通",
"workflow": "自我介绍 -> 说明来意(面试邀约)-> 确认后天晚上八点 -> 如不方便询问大后天时间 -> 记录反馈 -> 发送面试详情",
"constraint": "保持专业、尊重候选人时间、提供灵活的时间选择",
"openingPrompt": "您好,我是XX公司的招聘专员李敏,看到您的简历非常优秀"
}
}
```
**❌ 不够好的示例**(信息提取不充分):
```json
{
"phoneNumbers": ["15611207961"],
"scenarioDescription": "建议反馈",
"taskName": "建议外呼",
"type": "service"
}
```
技能支持多种输入格式,会自动识别并解析:
**格式 1: 标准格式**(推荐):
```json
{
"phoneNumbers": ["13800138000", "13900139000"],
"scenarioDescription": "春季新品推广,了解客户购买意向",
"taskName": "春季促销活动",
"agentProfile": {
"name": "小美",
"gender": "女",
"age": 25,
"role": "销售顾问",
"communicationStyle": ["热情", "专业", "亲切"],
"background": "春季新品推广活动",
"goals": "了解客户购买意向,促成交易",
"skills": "产品介绍、需求挖掘、促成交易",
"workflow": "问候 -> 了解需求 -> 介绍产品 -> 处理异议 -> 促成合作",
"constraint": "保持礼貌、尊重对方意愿、不强制推销",
"openingPrompt": "您好,我是小美,春季新品推广活动的销售顾问"
}
}
```
**注意**: `agentProfile` 中的所有字段都是可选的。如果不提供,系统会根据 `scenarioDescription` 智能推断合适的配置。
**格式 2: 简化格式**:
```json
{
"phones": "13800138000,13900139000",
"scenario": "产品推广",
"name": "春季促销"
}
```
**格式 3: 候选人/简历筛查格式**(前置节点):
```json
{
"candidates": [
{ "name": "张三", "phone": "13800138000", "score": 85 },
{ "name": "李四", "phone": "13900139000", "score": 90 }
],
"scenarioDescription": "面试邀约 - 蓝领岗位简历筛查通过",
"taskName": "蓝领简历筛查后约面试",
"previousStep": "简历筛查"
}
```
**格式 4: CRM/外部工具格式**:
```json
{
"data": {
"contacts": [
{ "phone": "13800138000", "name": "张三" },
{ "phone": "13900139000", "name": "李四" }
],
"purpose": "客户回访",
"campaignName": "满意度调查"
},
"toolName": "CRM-System"
}
```
**格式 5: 通用列表格式**:
```json
[
{ "phone": "13800138000", "name": "张三" },
{ "phone": "13900139000", "name": "李四" }
]
```
注意:使用此格式时,scenarioDescription 会默认为"批量外呼"
### 智能体配置(强烈推荐)⭐
**虽然 `agentProfile` 是可选的,但强烈建议 Agent 根据用户场景主动构建完整的智能体配置。**
提供完整的 `agentProfile` 可以:
- ✅ 让外呼更加专业和得体
- ✅ 提高外呼成功率和用户体验
- ✅ 确保对话流程符合业务需求
- ✅ 避免通用话术导致的沟通不畅
技能支持自定义外呼智能体的人设和行为。可以通过 `agentProfile` 字段配置:
#### 配置字段说明
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|------|------|
| `name` | string | 否 | 智能体名称 | "小美"、"小智" |
| `gender` | string | 否 | 性别 | "男"、"女" |
| `age` | number | 否 | 年龄 | 25 |
| `role` | string | 否 | 身份角色 | "销售顾问"、"招聘专员"、"客服专员" |
| `communicationStyle` | string[] | 否 | 沟通风格 | ["热情", "专业", "亲切"] |
| `background` | string | 否 | 业务背景 | "春季新品推广活动" |
| `goals` | string | 否 | 业务目标 | "了解客户购买意向,促成交易" |
| `skills` | string | 否 | 业务技能 | "产品介绍、需求挖掘、促成交易" |
| `workflow` | string | 否 | 工作流程 | "问候 -> 了解需求 -> 介绍产品 -> 促成合作" |
| `constraint` | string | 否 | 约束条件 | "保持礼貌、尊重对方意愿、不强制推销" |
| `openingPrompt` | string | 否 | 开场白 | "您好,我是小美" |
#### 智能推断
如果不提供 `agentProfile` 或部分字段,系统会根据 `scenarioDescription` 智能推断:
- **面试/招聘场景** → 招聘专员,专业友好的风格
- **保险/理财场景** → 保险顾问,专业耐心的风格
- **游戏推广场景** → 游戏推广员,热情活泼的风格
- **审计/调查场景** → 审计专员,专业严谨的风格
- **客服/回访场景** → 客服专员,亲切耐心的风格
- **销售/产品场景** → 销售顾问,热情专业的风格
#### 配置示例
**招聘场景**:
```json
{
"phoneNumbers": ["13800138000"],
"scenarioDescription": "面试邀约 - Java 开发工程师",
"agentProfile": {
"name": "李敏",
"role": "招聘专员",
"openingPrompt": "您好,我是李敏,XX公司的招聘专员"
}
}
```
**保险场景**:
```json
{
"phoneNumbers": ["13800138000"],
"scenarioDescription": "重疾险产品推荐",
"agentProfile": {
"name": "王顾问",
"role": "保险顾问",
"communicationStyle": ["专业", "耐心", "诚恳"]
}
}
```
## 输入格式完整说明
### 主要输入方式:taskInput.json 文件 ⭐
**这是推荐的主要输入方式**。创建一个 JSON 文件(通常命名为 `taskInput.json`),包含外呼任务的所有参数。
#### 完整格式示例
```json
{
"phoneNumbers": ["13800138000", "13900139000"],
"scenarioDescription": "春季新品推广,了解客户购买意向",
"taskName": "春季促销活动",
"agentProfile": {
"name": "小美",
"gender": "女",
"age": 25,
"role": "销售顾问",
"communicationStyle": ["热情", "专业", "亲切"],