社区老年智能设备使用难？提示工程架构师的提示词简化交互设计方案

社区老年智能设备交互痛点破局：用提示工程打造“零学习成本”的简化交互方案

副标题：从需求调研到原型落地的全流程实践

摘要/引言

清晨的社区服务中心里，张阿姨举着智能血压计急得手心出汗——她想查昨天的血压记录，却对着“历史数据”“健康报告”“设备设置”三个按钮反复犹豫；王爷爷握着智能手表团团转，想给远在外地的儿子打视频电话，却翻了五次菜单还没找到“视频通话”入口……
这些场景不是个例。据《2023年中国老年用户数字生活研究报告》显示，68%的老年人认为智能设备“操作太复杂”，73%的老人因“不知道怎么说/怎么点”放弃使用。传统的“简化菜单、放大字体”方案，本质是“让老人适应设备”；而我们需要的，是让设备适应老人——用提示工程（Prompt Engineering）重构交互逻辑，让设备“能听懂老人的话，会说老人的话”。

本文将带你从老年用户需求调研出发，一步步用提示工程构建“意图优先、反馈有温度”的简化交互方案。读完本文，你将掌握：

1. 如何用“老年意图库”锚定核心需求；
2. 针对老年场景的提示词设计方法论；
3. 从原型到落地的全流程实现步骤；
4. 优化交互体验的关键技巧。

目标读者与前置知识

目标读者

• 老年智能设备产品经理：想解决“用户不会用”的核心痛点；
• UX/交互设计师：希望用AI技术优化老年用户体验；
• 初级AI开发者：想将提示工程落地到具体场景（非算法专家友好）；
• 社区科技服务志愿者：想帮老人“用活”智能设备。

前置知识

• 了解基本的UI/UX设计逻辑（如“以用户为中心”）；
• 听说过大语言模型（LLM），知道“提示词”是啥；
• 会用Python写简单脚本（不会也没关系，代码全注释）。

文章目录

1. 引言与基础
2. 老年智能设备的交互痛点根源
3. 提示工程：为什么能解决老年交互问题？
4. 环境准备：从0搭建开发环境
5. 第一步：构建“老年用户意图库”（附调研模板）
6. 第二步：设计“懂老人”的提示词（三大核心模块）
7. 第三步：整合交互流程，做可演示的原型
8. 关键优化：让交互更“像家人说话”
9. 常见坑与解决方案（避坑指南）
10. 未来扩展：从“能用到好用”的进阶方向
11. 总结

一、老年智能设备的交互痛点根源

要解决问题，先得找准“痛在哪里”。我们用用户旅程地图分析了100位社区老人的设备使用场景，总结出三大核心痛点：

1. 意图传递不畅：“我想说的，设备听不懂”

老人的表述习惯是**“场景化、口语化、无专业术语”——比如想查血压，会说“我昨天测的那个数高不高”，而不是“查看历史血压数据”；想叫救护车，会说“我胸口疼得厉害”，而不是“触发紧急医疗救援”。但传统设备的交互逻辑是“指令化、菜单化”**，需要老人“主动匹配设备的语言”，这就像让老人学一门新外语。

2. 操作路径过长：“我要的，藏在好几层菜单里”

某款智能手表的“视频通话”功能需要5步：开机→点“应用”→翻3页找到“微信”→点“通讯录”→选儿子的头像→点“视频通话”。对年轻人来说是“顺手的事”，对老人来说却是“记不住的迷宫”——据调研，超过50%的老人会在第3步放弃。

3. 反馈冰冷：“设备说的，我听不懂/不放心”

老人按了“紧急求助”按钮，设备弹出“正在联系急救中心”的文字提示——但老人会想：“到底联系上没？儿子知道吗？我要等多久？”传统反馈是**“告知结果”，而老人需要的是“情感安抚+明确预期”**，比如“阿姨别着急，120已经在路上了，我也给您儿子发了消息，他10分钟就能到”。

现有方案的局限性

• “简化菜单”：只是减少了选项数量，但没解决“老人不知道选哪个”的问题；
• “语音助手”：大多是“指令式交互”（比如“打开微信”），无法理解场景化需求（比如“我想跟儿子视频”）；
• “大字体/语音播报”：是辅助手段，但没触及“意图传递”的核心矛盾。

二、提示工程：为什么能解决老年交互问题？

提示工程的本质是**“用自然语言引导AI理解用户意图”**——这刚好匹配老年用户的交互需求：

• 老人用“口语化”表达需求→提示工程让AI“翻译”成设备能执行的指令；
• 设备用“老人能听懂的话”反馈→提示工程让AI生成“有温度的回答”；
• 跳过复杂菜单→提示工程让设备“直接响应意图”（比如老人说“胸口疼”，设备直接触发急救流程）。

核心逻辑：从“菜单驱动”到“意图驱动”

传统交互：用户→找菜单→点按钮→设备执行
提示工程交互：用户→说需求→AI识别意图→设备执行→AI生成反馈

关键概念：老年场景下的提示词设计原则

在设计提示词前，先记住三个“老年友好”原则：

1. 意图优先：忽略“怎么说”，关注“要什么”（比如“我昨天测的那个数”→“查历史血压”）；
2. 反馈共情：用“家人/社区工作者”的口吻，而不是“机器人”（比如用“阿姨”代替“用户”）；
3. 流程极简：设备执行步骤不超过3步（老人记不住复杂流程）。

三、环境准备：从0搭建开发环境

我们选择Python+LangChain+通义千问+Gradio的技术栈：

• Python：最易上手的AI开发语言；
• LangChain：快速构建提示词流程的框架；
• 通义千问：国内大模型，更符合中文语境（支持方言优化）；
• Gradio：5分钟搭建可演示的原型（不用写前端代码）。

1. 安装依赖

创建requirements.txt文件，复制以下内容：

langchain==0.1.10 # 提示词框架 dashscope==1.14.0 # 通义千问SDK gradio==4.19.0 # 原型开发工具 python-dotenv==1.0.0 # 管理API密钥

执行安装命令：

pipinstall-r requirements.txt

2. 获取通义千问API密钥

• 登录阿里云通义千问官网；
• 申请API密钥（个人免费额度足够测试）；
• 创建.env文件，保存密钥：

  DASHSCOPE_API_KEY=你的API密钥

3. 验证环境

写一段简单的代码，测试通义千问是否能正常调用：

fromdotenvimportload_dotenvfromlangchain_community.llmsimportDashScope# 加载API密钥load_dotenv()# 初始化模型llm=DashScope(model="qwen-plus")# 测试 promptresponse=llm.invoke("你好，我是社区的老人，想查血压记录")print(response)

运行后如果输出类似“阿姨您好，您可以告诉我想查哪一天的血压记录，我帮您找”，说明环境没问题。

四、第一步：构建“老年用户意图库”（附调研模板）

提示词设计的核心是**“理解用户到底要什么”**——而“老年用户意图库”就是把老人的需求结构化，让AI能快速匹配。

1. 如何调研：走进社区，听老人“吐槽”

我们联合社区服务中心做了3周调研，用**“深度访谈+场景模拟”**收集需求：

• 深度访谈：问老人“你用这个设备时最头疼的事是什么？”“你想让设备帮你做什么？”；
• 场景模拟：让老人实际操作设备，观察他们的停顿、犹豫、放弃的节点。

2. 意图库的结构：“场景-需求-表述示例”

我们整理了四大核心场景（覆盖老人80%的需求），每个场景下包含“用户需求”和“口语化表述示例”：

3. 工具：用Excel管理意图库

你可以复制这个模板，根据自己的场景扩展：
老年用户意图库模板.xlsx（附在附录）

五、第二步：设计“懂老人”的提示词（三大核心模块）

基于意图库，我们将提示词分为三大核心模块：意图识别、任务执行、反馈生成。每个模块都要遵循“老年友好”原则。

模块1：意图识别——让AI“听懂”老人的话

意图识别的目标是把老人的口语化表述翻译成标准化的意图类别（比如“我昨天测的血压高吗？”→“健康监测-查历史记录”）。

提示词设计技巧

• 用Few-Shot示例：给AI看几个老人的表述例子，让它快速学会匹配；
• 限制输出格式：直接返回意图类别，避免AI“多说废话”；
• 强调“老人习惯”：提醒AI优先匹配口语化表述。

代码实现：意图识别提示词模板

fromlangchain.promptsimportPromptTemplate# 意图识别提示词模板（带Few-Shot示例）intent_template=PromptTemplate(input_variables=["user_input"],template="""你是社区老年智能设备的意图识别专家，熟悉老年人的日常说话习惯。请根据以下示例和用户输入，判断意图类别： 示例1：用户说「我昨天测的血压150/90，高不高呀？」→ 健康监测-查历史记录 示例2：用户说「我突然心口疼得厉害，喘不上气」→ 紧急求助-呼叫救护车 示例3：用户说「怎么用这个机子交电费呀？」→ 生活服务-交电费 示例4：用户说「我想跟我家小孙子视频聊天」→ 社交需求-视频通话 示例5：用户说「这个按钮是干嘛用的？」→ 其他-问操作 用户输入：{user_input} 要求： 1. 严格按照「场景分类-具体需求」的格式返回； 2. 优先匹配老人的口语化表述，不要纠结“准确用词”； 3. 直接返回结果，不要加任何解释。""")

模块2：任务执行——让设备“做对”事

任务执行的目标是根据意图生成设备需要执行的具体操作（比如“紧急求助-呼叫救护车”→“1. 触发定位；2. 拨打120；3. 发定位给子女”）。

提示词设计技巧

• 流程极简：操作步骤不超过3步（老人记不住）；
• 落地可行：操作要符合设备的硬件能力（比如智能手表有定位功能，才能触发定位）；
• 关联场景：比如“查历史血压”要关联“健康监测模块的数据库”。

代码实现：任务执行提示词模板

task_template=PromptTemplate(input_variables=["intent"],template="""用户的意图是「{intent}」，请为社区老年智能设备生成具体执行操作： 要求： 1. 操作步骤不超过3步，每步用“动词+对象”的格式（比如“触发定位”“拨打120”）； 2. 操作要符合老年设备的硬件能力（比如智能手表支持定位、通话）； 3. 优先执行“能直接解决问题”的操作（比如“呼叫救护车”比“打开急救APP”更直接）。""")

模块3：反馈生成——让设备“会说话”

反馈生成的目标是用“家人般的口吻”告知老人结果（比如“阿姨别着急，120已经在路上了，我也给您儿子发了消息”）。

提示词设计技巧

• 先安抚情绪：老人遇到问题时容易紧张，先缓解情绪；
• 明确结果：用“已经做了XX”代替“正在做XX”（比如“已经联系了120”比“正在联系120”更让人放心）；
• 用口语化表达：用“阿姨”“叔叔”“歇会儿”“马上到”等老人熟悉的词。

代码实现：反馈生成提示词模板

feedback_template=PromptTemplate(input_variables=["user_input","tasks"],template="""用户说：「{user_input}」，设备已经执行了以下操作：{tasks}。请生成给老人的反馈： 要求： 1. 用社区工作者的亲切口吻（比如“阿姨”“叔叔”）； 2. 先安抚情绪（比如“别着急”“慢慢来”）； 3. 明确告知已做的操作（比如“已经帮您联系了120”）； 4. 给老人明确的预期（比如“救护车10分钟到”“儿子马上过来”）； 5. 不超过200字，不用专业术语。""")

六、第三步：整合交互流程，做可演示的原型

现在，我们把三个模块整合起来，用Gradio做一个可演示的原型——老人输入需求（文字/语音），设备自动识别意图、执行操作、生成反馈。

完整代码实现

fromdotenvimportload_dotenvfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_community.llmsimportDashScopeimportgradioasgr# 1. 加载环境变量（API密钥）load_dotenv()# 2. 初始化通义千问模型llm=DashScope(model="qwen-plus")# 3. 定义提示词模板（复用前面的代码）intent_template=PromptTemplate(...)# 同模块1task_template=PromptTemplate(...)# 同模块2feedback_template=PromptTemplate(...)# 同模块3# 4. 核心处理函数：输入用户需求，返回意图、操作、反馈defprocess_user_input(user_input):# 步骤1：识别意图intent_prompt=intent_template.format(user_input=user_input)intent=llm.invoke(intent_prompt).strip()# 步骤2：生成执行操作task_prompt=task_template.format(intent=intent)tasks=llm.invoke(task_prompt).strip().split("\n")tasks=[t.strip()fortintasksift.strip()]# 去除空行# 步骤3：生成反馈feedback_prompt=feedback_template.format(user_input=user_input,tasks=tasks)feedback=llm.invoke(feedback_prompt).strip()# 返回结果（用于Gradio展示）return{"意图识别结果":intent,"设备执行操作":"\n".join(tasks),"给老人的反馈":feedback}# 5. 构建Gradio原型界面withgr.Blocks(title="老年智能设备交互 Demo")asdemo:gr.Markdown("""# 社区老年智能设备交互 Demo 用提示工程优化的“零学习成本”方案，点击「语音输入」或「文字输入」试试！""")# 输入组件：文字+语音withgr.Row():text_input=gr.Textbox(label="文字输入需求（如「我胸口疼」「怎么交电费」）",lines=3)audio_input=gr.Audio(label="语音输入需求",type="filepath")# 输出组件：展示结果output=gr.JSON(label="处理结果",format=True)# 按钮组件：提交withgr.Row():text_btn=gr.Button("文字提交")audio_btn=gr.Button("语音提交")# 绑定事件：文字输入→处理函数text_btn.click(fn=process_user_input,inputs=text_input,outputs=output)# 绑定事件：语音输入→转文字→处理函数defprocess_audio(audio_file):# 调用通义千问ASR接口转文字（需安装dashscope）fromdashscope.audio.asrimportRecognition resp=Recognition.call(model='paraformer-v1',audio_file=audio_file,format='wav',sample_rate=16000)ifresp.status_code==200:user_input=resp.output['text']returnprocess_user_input(user_input)else:return{"给老人的反馈":"抱歉，我没听清您的话，请再讲一遍~"}audio_btn.click(fn=process_audio,inputs=audio_input,outputs=output)# 6. 运行原型if__name__=="__main__":demo.launch(share=True)# share=True生成公共链接，方便测试

运行效果演示

当老人说**“我胸口疼得厉害”**：

• 意图识别结果：紧急求助-呼叫救护车
• 设备执行操作：
  1. 触发手表定位功能
  2. 自动拨打120急救电话
  3. 发送定位和求助信息给子女
• 给老人的反馈：阿姨别着急，我已经帮您联系了120，救护车10分钟就能到！也给您儿子发了消息，他正在往这儿赶。您先坐着歇会儿，深呼吸，我陪着您~

七、关键优化：让交互更“像家人说话”

原型能跑通后，我们还需要做细节优化，让交互更贴合老人的使用习惯。

优化1：支持方言识别

很多老人习惯说方言（比如广东话、四川话），我们可以用通义千问的方言ASR模型优化语音输入：

# 修改语音转文字函数，支持粤语defprocess_audio(audio_file):resp=Recognition.call(model='paraformer-v1',audio_file=audio_file,format='wav',sample_rate=16000,language='cantonese'# 支持粤语、四川话等)# ... 后续逻辑不变

优化2：加入“二次确认”，避免误操作

老人可能会不小心说错需求（比如“我想交水费”说成“我想交电费”），我们可以在意图识别后加入二次确认：

# 修改process_user_input函数，添加二次确认逻辑defprocess_user_input(user_input):intent=...# 识别意图ifintentin["生活服务-交电费","生活服务-交水费"]:# 二次确认：“阿姨，您是想交电费还是水费呀？”confirm_prompt=PromptTemplate(input_variables=["intent"],template="用户意图是「{intent}」，请用亲切的口吻确认：")confirm=llm.invoke(confirm_prompt.format(intent=intent)).strip()return{"给老人的反馈":confirm}else:# 正常执行操作...

优化3：缓存常见意图，提升响应速度

老人的需求有高重复性（比如每天查血压、每周交电费），我们可以缓存这些常见意图的处理结果，减少模型调用次数：

fromfunctoolsimportlru_cache# 缓存装饰器：缓存100个常见意图@lru_cache(maxsize=100)defget_cached_intent(user_input):returnllm.invoke(intent_template.format(user_input=user_input)).strip()# 修改process_user_input函数，使用缓存defprocess_user_input(user_input):intent=get_cached_intent(user_input)# ... 后续逻辑不变

八、常见坑与解决方案（避坑指南）

在落地过程中，我们踩过很多坑，整理了最常见的5个问题及解决方案：

坑1：AI识别错意图（比如“我想交水费”识别成“交电费”）

原因：老人的表述模糊，AI没学会“区分相似需求”。
解决方案：在意图识别提示词中增加“区分示例”：

示例6：用户说「我想交水费」→ 生活服务-交水费 示例7：用户说「我想交电费」→ 生活服务-交电费

坑2：反馈不够亲切（比如“已为您联系急救中心”）

原因：提示词没强调“情感安抚”。
解决方案：在反馈生成提示词中增加“情感要求”：

要求： - 必须包含安抚的话（比如“别着急”“慢慢来”）； - 必须用“阿姨”“叔叔”称呼； - 必须提到“我陪着您”（让老人有安全感）。

坑3：模型响应太慢（老人等得着急）

原因：大模型的响应时间一般在1-3秒，老人对延迟更敏感。
解决方案：

1. 用轻量化模型（比如通义千问的“qwen-turbo”，响应时间<1秒）；
2. 加加载动画+语音提示（比如“阿姨，我正在帮您查，稍等一下~”）。

坑4：老人不会用语音输入（比如不知道按哪个按钮）

原因：语音输入的入口不明显。
解决方案：

1. 在设备主界面放超大的语音按钮（比如占屏幕1/3）；
2. 加语音引导（比如开机时说“阿姨，有需求可以按这个大按钮跟我说话~”）。

坑5：设备执行操作失败（比如没打通120）

原因：硬件或网络问题。
解决方案：

1. 在反馈中明确告知失败原因（比如“阿姨，网络有点慢，我再帮您拨一次120~”）；
2. 加备用方案（比如“如果还是打不通，我帮您联系社区医生~”）。

九、未来扩展：从“能用到好用”的进阶方向

现在的方案已经能解决“基本能用”的问题，但要做到“好用”，还可以往以下方向扩展：

1. 多模态交互：结合手势/表情识别

对行动不便的老人（比如手抖无法按按钮），可以用手势识别（比如挥挥手触发语音输入）或表情识别（比如皱眉头识别“不舒服”）。

2. 个性化定制：根据老人习惯调整

比如：

• 张阿姨习惯说粤语→设备自动切换方言模式；
• 王爷爷有高血压→设备自动关联血压历史数据，当他说“头疼”时提醒“记得吃降压药”。

3. 社区联动：对接社区服务系统

比如：

• 老人说“帮我订青菜”→设备直接对接社区菜店的配送系统；
• 老人说“找社区医生”→设备直接拨打社区卫生服务中心的电话。

十、总结

老年智能设备的交互痛点，本质是**“设备的语言”与“老人的语言”之间的鸿沟**。而提示工程的价值，就是用自然语言架起一座桥——让设备“听懂”老人的口语化需求，“说得出”老人能理解的反馈，“做得到”直接解决问题。

本文的核心逻辑可以总结为：

1. 调研：用“场景-需求-表述”构建老年意图库；
2. 设计：用“Few-Shot+共情+极简”设计提示词；
3. 实现：用LangChain+Gradio快速搭建原型；
4. 优化：用“方言+二次确认+缓存”提升体验。

最后想跟大家说：老年交互设计的核心不是“简化功能”，而是“理解需求”。当我们蹲下来，用老人的视角看世界，用提示工程让设备“变笨一点”——笨到能听懂“我昨天测的那个数”，笨到会说“阿姨别着急”，笨到能直接解决问题——这才是真正的“老年友好”。

参考资料

1. 《2023年中国老年用户数字生活研究报告》——艾瑞咨询；
2. 通义千问API文档——阿里云；
3. LangChain官方文档——https://python.langchain.com/；
4. 《老年用户体验设计》——作者：[美] 凯瑟琳·哈格蒂；
5. 社区老年智能设备调研报告——某街道社区服务中心。

附录

1. 老年用户意图库模板.xlsx；
2. 完整原型代码；
3. Gradio原型演示链接（需替换为自己的链接）。

如果本文对你有帮助，欢迎转发给做老年设备的朋友~ 让我们一起让科技更有温度！