晓蜜智能外呼

该技能调用阿里云晓蜜外呼机器人，向指定手机号码列表发起自动语音外呼，支持自定义话术场景，可批量处理数十至数千个号码，并实时追踪外呼任务进度。 当用户问题涉及「批量给客户打电话通知某件事」「自动外呼做满意度调查或回访」「用机器人拨打面试邀约或活动提醒」「从前置节点（如 CRM、简历筛查）获取号码后直接外呼」时使用该技能。

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。

前置条件

配置阿里云凭证

export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id"
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET="your-access-key-secret"

绑定外呼号码 ⚠️ 重要

必须申请并绑定外呼号码，否则无法进行外呼。详见 phone-number-setup.md。

执行清单

复制此清单并在执行时逐项打勾：

• 步骤 0: 校验前置条件 ⛔ BLOCKING — 未通过前禁止继续
  • 0.1 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 已配置
  • 0.2 已绑定外呼号码（未绑定则读取 phone-number-setup.md）
• 步骤 1: 获取外呼名单
  • 1A: 前置节点 → 提取号码 + 推断场景描述
  • 1B: 用户直接提供 → 收集号码、场景描述、任务名称
• 步骤 2: 验证数据
  • 2.1 电话号码格式正确（1开头11位）
  • 2.2 场景描述清晰明确
• 步骤 3: 向用户确认 ⛔ BLOCKING — 未收到明确确认前禁止执行任何外呼
• 步骤 4: 创建 taskInput.json（请读取 input-formats.md）
  • 4.1 盘点所有已知信息，作为 agentProfile.background 的素材
  • 4.2 构建完整 agentProfile ⛔ 必填 — 不要依赖自动推断，background 写得越详细通话质量越高
• 步骤 5: 执行外呼
• 步骤 6: 报告结果并执行交付检查

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步骤 0: 校验前置条件 ⛔ BLOCKING

在做任何事之前，先确认：

• ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 是否已配置？未配置则立即告知用户，停止执行。
• 是否已绑定外呼号码？未绑定则读取 phone-number-setup.md 引导用户完成申请，停止执行。

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步骤 1: 获取外呼名单

场景 A: 从前置节点获取（如简历筛查、CRM 查询等）

先执行前置步骤，从返回结果中提取电话号码，根据用户意图生成场景描述，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

收集以下信息：

• 电话号码列表（必需）— 中国大陆手机号（1开头11位）
• 外呼场景描述（必需）— 清晰描述外呼目的；脚本会自动从描述中推断 industry（行业）和 scene（场景类型）标准值，无需手动指定
• 任务名称（可选）

信息不完整时，向用户询问：

• "需要拨打哪些电话号码？"
• "这次外呼的目的是什么？"

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步骤 2: 验证数据

逐项检查：

• 这些号码是否都是 1 开头的 11 位数字？有没有明显格式错误？
• 场景描述是否足够具体，能让智能体理解外呼目的？

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步骤 3: 向用户确认 ⛔ BLOCKING

在执行前，必须向用户展示并等待明确确认：

准备执行外呼任务，请确认以下信息：

📋 任务信息
- 任务名称: [任务名称]
- 外呼场景: [场景描述]
- 智能体角色: [角色]
- 外呼目标: [目标]

📞 外呼名单（共 N 人）
1. [电话号码]
...

是否确认执行外呼？

• ✅ 必须等待用户明确确认后才能执行
• ✅ 用户不确认时，询问需要修改什么
• ❌ 不要在用户未确认的情况下自动执行

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步骤 4: 创建 taskInput.json

请读取 input-formats.md文件，根据已知信息构建 taskInput.json 文件。

关键原则：充分利用已有信息，不要只提取号码和简单描述。

首先盘点当前已知的所有信息，这些都应该作为 background 的素材：

• 对话上下文中提到的任何细节（时间、地点、条件、产品名称、活动内容……）
• 前置节点传来的数据（简历信息、CRM 字段、订单详情……）
• 被叫方的个人信息（姓名、职位、历史记录……）
• 用户明确说明的要求或限制

然后再问自己：

• 这次外呼的核心目的是什么？被叫方需要做什么决定或回答什么问题？
• 如果对方拒绝或不方便，有备选方案吗？
• 根据场景，智能体应该扮演什么角色？（招聘专员、销售顾问、客服专员……）
• 开场白说什么最自然？对方接起电话的第一句话应该是什么？

所有已知信息都应填入 agentProfile.background，让机器人在通话中有据可依，而不是凭空发挥。

scenarioDescription 填写原则：

• 用简洁的中文描述外呼目的，例如："面试邀约"、"满意度回访"、"AI产品体验邀约"
• 脚本会自动根据描述关键词推断 industry（行业）和 scene（场景类型）标准值，无需手动指定
• 支持推断的关键词示例：

关键词	推断 industry	推断 scene
面试、招聘、简历	HR	interview_invite
保险、理财、金融	finance	product_promotion
教育、培训、课程	education	enrollment
医疗、体检、预约	healthcare	appointment
快递、物流、订单	ecommerce	delivery_notify
客服、回访、满意度	service	survey
销售、产品、推广	retail	product_promotion
通知、提醒	general	notify
其他	telecom	survey

执行：

node scripts/bundle.cjs taskInput.json

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步骤 5: 执行外呼

用户确认后执行：

# 标准用法（推荐）
node scripts/bundle.cjs taskInput.json

参数说明：

参数	说明	使用场景
taskInput.json	JSON 文件路径	主要输入方式
--instance-id <id>	指定已有外呼实例 ID	复用实例，避免重复创建
--script-id <id>	指定已有话术脚本 ID	复用话术，避免重复生成
--no-interactive	禁用交互式输入	自动化脚本、CI/CD 场景

查询子命令：

子命令	说明	用法
query	查询任务组整体进度	node scripts/bundle.cjs query <instanceId> <jobGroupId>
query-jobs	查询各 Job 详细结果（分页）	node scripts/bundle.cjs query-jobs <instanceId> <jobGroupId> [--page N] [--size N] [--status Succeeded]
get-recording	获取单通录音下载链接	node scripts/bundle.cjs get-recording <instanceId> <jobId>

技能执行时自动完成：验证输入 → 创建实例 → 检查绑定号码 → 生成话术 → 创建任务组 → 启动外呼

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步骤 6: 报告结果

向用户报告：

• 外呼任务已启动
• 任务组 ID（jobGroupId）
• 拨打的电话数量

遇到错误时，请读取 troubleshooting.md。

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步骤 7: 安排结果查询

外呼任务启动后，用定时任务的功能来安排一个 30 秒后的一次性任务，在隔离会话中查询进度并通知用户：

• 任务名称：外呼结果查询-<jobGroupId 前 8 位>
• 触发时间：30 秒后
• 任务内容：执行 node scripts/bundle.cjs query <instanceId> <jobGroupId>，根据结果决定下一步：
  • running / partial → 再安排一个 60 秒后的查询
  • completed → 向用户汇报结果，询问是否需要下载录音进行分析

安排好后立即向用户回复，不要等待外呼完成：

✅ 外呼任务已启动！

📋 任务信息
- 任务组 ID: <jobGroupId>
- 实例 ID: <instanceId>
- 外呼数量: N 人

⏰ 我将在 30 秒后自动查询进度，完成后主动通知你。

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交付前检查

执行完成后，逐项确认再向用户报告：

• 任务组 ID 已获取（jobGroupId 不为空）
• 实际拨打数量与名单数量一致
• 已告知用户在 阿里云晓蜜控制台 查看外呼结果
• 如有号码验证失败，已向用户说明哪些号码被跳过及原因

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常见场景示例

需要参考具体场景时，请读取 scenarios.md。

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注意事项

1. 合规使用 — 确保外呼行为符合相关法律法规，获得用户同意
2. 号码隐私 — 妥善保管客户电话号码，避免泄露
3. 费用控制 — 外呼服务会产生费用，注意控制调用频率
4. 测试优先 — 建议先在测试环境验证，再用于生产

参考链接

• 阿里云晓蜜控制台
• 阿里云晓蜜文档