Parlant能够让AI真正遵循指令的核心原理在于其 智能体行为建模（Agentic Behavior Modeling, ABM） 架构，这是一个结构化的行为控制系统。
核心原理
1. 结构化指令系统
与传统自由形式的提示工程不同，Parlant使用 细粒度指南（Guidelines） 系统：
- 每个指南包含明确的条件（condition） 和 行动（action）
- 指南以结构化方式存储，而非混合在系统提示中
- 支持启用/禁用、标签分类和元数据管理
2. 智能匹配机制
Parlant通过多层次的指南匹配系统确保指令的精准执行：
- 观察性指南：分析当前情境是否满足特定条件
- 行动性指南：确定需要执行的具体行动
- 消歧处理：当多个指南可能适用时进行智能选择
- 客户依赖性处理：根据不同客户特征调整行为
3. 动态上下文感知
系统能够实时理解对话上下文：
- 分析交互历史、客户信息、上下文变量
- 考虑活跃的旅程（Journeys）和术语表（Glossary）
- 评估当前会话状态和已应用的指南
4. 强制执行与解释性
Parlant不仅识别适用指南，还确保其被执行：
- 执行跟踪：记录哪些指南已被应用，避免重复
- 结果分析：验证AI响应是否符合指南要求
- 决策解释：提供每个决策的详细理由和依据
5. 批量处理优化
系统采用高效的批量处理策略：
- 将指南分类处理以提高效率
- 使用重试机制和温度调节确保稳定性
- 支持异步并行处理大规模指南集
技术实现
在代码层面，这个原理通过以下组件实现：
- 指南存储：guidelines.py 定义了指南的数据结构和存储接口
- 匹配引擎：guideline_matcher.py 实现核心匹配逻辑
- 策略系统：generic_guideline_matching_strategy.py 提供不同的匹配策略
- 批量处理：observational_batch.py 处理观察性指南的批量匹配
这种架构让Parlant能够在保持AI灵活性的同时，确保其行为严格符合业务规则和用户期望，解决了传统LLM应用中行为不一致和难以控制的问题。
