Datawhale AI 夏令营-心理健康Agent开发学习-Task2.1

目录

一、如何评价 大学生心理健康Agent 的好坏？

二、大学生心理健康Agent要如何设计？如何开发？

2.1 找场景，梳理、聚焦目标：不只是“找需求”，更是“定义价值锚点”

2.2 做好方案设计：拒绝炫技，聚焦“有效干预”

2.3 技术选型、开发实现：推荐新手用 Gradio + Camel AI 作为主框架

Part1️⃣：技术选型 - 大佬随意，新手建议 用 Gradio + Camel AI ！

Part2️⃣：数据流设计 - 在“数据匮乏”中编织贯穿技术和安全的“生命线”

Part3️⃣：Prompt设计 - 塑造Agent的“情商”与“医德”

2.4 测试与迭代：在心理健康赛道，每一次测试都是对生命的敬畏

关键行动指南

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欢迎回到Datawhale AI夏令营第二期，大学生心理健康Agent开发 方向的学习~

我们将聚焦在咪咕「AI+高校创智大赛」AI+心理健康赛道的项目实践。

作为此次项目实践的第二个Task，我们将—— 理解大学生心理健康设计与开发的重难点！

在上一节里我们大致了解了AI怎么赋能心理健康，

通过一些产品了解了 心理健康Agent 大致有哪些形态，

并跑通了一个“烦恼漂流瓶”的心理健康AI应用代码。

相信大家已经深刻体会到AI技术应用在 大学生心理健康领域 的巨大潜力和价值。

本节将深入剖析 大学生心理健康Agent 从设想到落地的重难点，

并结合赛题评审标准，和大家一起探讨如何设计并开发出更优质的 ”第一道心理支持防线”~

抛砖引玉，希望能帮助大家在比赛里取得更好的成绩~

一、如何评价 大学生心理健康Agent 的好坏？

在 大学生心理健康Agent 应用产品 设计开发的过程中，

我们必须从“问题”出发，以“价值”终结，时刻自问：

我具体解决了哪些大学生心理问题？

我的方案（特别是互动创新）如何有效且吸引人地解决了这些问题？

最终创造了哪些可衡量的用户价值、商业价值和社会价值？

正好、赛事就是一次炼金石，我们可以从赛事的评审标准出发，针对性地筹备、设计，确保应用设计和开发的成品，是能满足真实需求，创造真实价值的：

理解此次比赛的五项评分指标背后真正的意图，是实现项目成功的关键——

那究竟要如何才能真正在这些维度表现良好呢？

我们来尝试分析与探讨 大学生心理健康Agent 设计与开发的重难点，以及对应的思路~

二、大学生心理健康Agent要如何设计？如何开发？

2.1 找场景，梳理、聚焦目标：不只是“找需求”，更是“定义价值锚点”

相关评分维度：选题定位 20分 & 应用价值 40分

大学生群体复杂性高，不同年级、专业、性别的学生需求差异巨大，盲目开发易导致——

• “功能堆砌”，大幅增加开发门槛和成本。

• “真痛点”被掩盖（如学生羞耻感、校方侧重危机预警），

另外，如果没有开发和运营产品的经验，很容易陷入商业/社会价值闭环的矛盾（学生期待免费，纯公益难持续；校方预算流程冗长），这些都会增加目标定义的难度。

尝试问问自己——“你究竟想解决谁的、什么问题？”

应用开发项目学习 = 组队协作、学习并实践做出应用

其核心步骤主要有如下六步——

1. 理解目标：奠定项目基石

   首先应明确应用开发的具体范围、预期效果和所需的基础知识。

2. 组队分工：构建高效团队

   关键在于拥有明确的项目目标、清晰的任务拆解和合理的成员分工

   

3. 需求分析：洞察用户场景

   需要通过深入的调研、分析和沟通，准确理解用户真实需求并将其转化为具体功能

4. 功能设计：绘制应用蓝图

   1. 平衡用户体验、技术可行性和项目资源限制

   2. 进行界面原型设计和功能模块划分

5. 技术实现：将构想变为现实

   选择合适的技术栈、解决具体编程问题以及管理代码版本

6. 作品验证与展示：完善、总结、复盘

   1. 帮助团队及时调整方向，确保应用作品满足核心需求和目标

   2. 展示时除了演示应用效果外，还应重点突出项目背景、产品说明、实现方案、团队介绍以及未来展望

AI应用开发是一个多阶段、迭代且充满挑战的学习旅程。从理解目标到组队分工，从需求分析到功能设计，再到技术实现和最终的作品展示与验证，每个环节都环环相扣。

通过深入理解每个模块的核心要点、识别并克服常见痛点，并善用AI工具和学习资源，你将能够更高效、更成功地完成AI应用开发项目，并从中获得宝贵的经验。

如何组队？

1️⃣ 关注学习群的组队信息、和助教主动交流组队需求

✅ 让大家知道你在找队友、有什么样的想法和能力、想找什么样的队友~

✅ 还可以在群里吆喝、积极自我介绍和分享想法！

2️⃣ 主动出击寻找队友，添加好友备注来源，然后语音沟通组队意见

如何与团队协作开发？

以下经验主要来自 Bili Insight 项目组

另外 ChatTests小组也分享过他们的经验：大模型启发演讲_ChatTests·落地之路_哔哩哔哩_bilibili

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以下是其他小组的经验分享

核心提示：需求定义是整个项目的基石，务必战略性投入时间！

仓促启动开发，将付出惨痛代价。需求模糊，开发必然摇摆不定：

* 今天被一个想法吸引，明天被另一个反馈带偏...

* 在功能迭代的迷宫中反复试错，耗尽精力却难见成效。

清晰的“需求锚点”是你的指北针：

它可以帮你锁定核心目标，拒绝无关干扰，为你节省因方向性返工而浪费的成倍时间与精力。在需求阶段“偷的懒”，将在开发阶段以指数级成本偿还。 因此，这一步绝不能省！

如何找到可靠的需求？

1. 洞察真实痛点： 源于你或目标用户（大学生）切身感知的日常困扰（如深夜孤独、社交焦虑、学业压力爆发点）。

2. 快速验证假设： 通过 轻量级手段（如目标用户访谈、简易问卷、原型测试）直接进入验证环节，确认其真实性和市场潜力。别猜，去调研、去验证！

这里有一些参考的调研方案：

记住我们的核心目标： 通过这些洞察，清晰定义 你的Agent——

• 将解决什么具体问题、

• 服务什么核心人群

确保你的解决方案——

既源于真实需求，又能无缝融入目标生态（学生生活圈/学校管理体系）

—— 这是我们 大学生心理健康Agent产品成功的根基

2.2 做好方案设计：拒绝炫技，聚焦“有效干预”

相关评分维度：互动创新40分 & AI使用度10分

我们在进行方案设计时，需要设计好 功能和交互方式。

记住我们的核心原则：一切设计，只为更有效的心理干预。

比赛评分中，“互动创新”和“AI使用度”固然重要（分别占40分 & 10分），但请始终扣紧主题——

这是服务于大学生心理健康的Agent，不是技术秀场。

为什么 交互与功能设计 很关键？

想象一下：一个被焦虑淹没的学生，深夜打开你的应用。此刻，界面不仅是按钮和文字——

它是建立信任的桥梁，是降低心防的钥匙，是点燃改变希望的第一颗火星！

在心理健康这个领域，交互本身就是疗愈过程的重要一环，是 心理干预的“第一剂药”。

如何构建 “干预工具箱（功能）” ？

功能是Agent的骨架。思考的核心是：

* 它瞄准哪个具体的心理状态？（比如：考前焦虑、社交回避、情绪低落）

* 这个功能如何真正帮用户迈出一小步？（是提供认知工具？情感支持？行为引导？）

* 它与AI的能力如何深度结合？（是智能对话？情绪识别？个性化内容生成？）

设计落地：轻装上阵，聚焦体验

别被工具束缚！

Figma专业？WPS画板顺手？纸笔草图清晰？甚至直接和AI聊你的构思？

都可以！选择让你思路流畅的方式。工具是手段，体验才是目的。

分享几个“高杠杆”设计策略（灵感来源，供你发散）：

小贴士 & 避坑指南：

* AI误判怎么办？ 别强行分析！试试 共情式回应：“这似乎有点复杂，愿意换个方式说说吗？” 或 “感觉你现在需要支持，试试深呼吸？” 承认局限，比假装全能更可信。

* 体验是整体： 配色、文案语气、反馈方式... 都需围绕你解决的问题精心设计。比如，面向抑郁的界面，温暖柔和的色调和鼓励性语言就比冷峻科技风更合适。

* 灵感加油站： 卡住了？试试妙多AI（一句话生成UI）、中国风配色网站、花瓣网... 工具很多，选顺手的。

设计完成后，试试灵魂拷问自己是否能让打通目标用户的这三关：

1. 信任关： 一个有自伤念头的学生深夜打开它，敢不敢 说出心底最黑暗的想法？

2. 易用关： 当用户恐慌发作、手抖不止时，能不能 完成最需要的那个操作？

3. 希望关： 使用一周后，用户 会不会 期待解锁第8天的“新故事”？

记住，不要堆砌功能，而要 构建一份数字化的安全依恋关系。

当你的设计能让人 真正卸下心防，技术的光芒，才开始真正照进心灵的角落。加油！

2.3 技术选型、开发实现：推荐新手用 Gradio + Camel AI 作为主框架

相关评分标准：技术实现 50分

Part1️⃣：技术选型 - 大佬随意，新手建议 用 Gradio + Camel AI ！

开发是场马拉松，选对工具省一半力气！我们的原则很干脆：不求技术炫酷，只要稳快通关。尤其对新手，强推 Gradio + Camel AI 这个 「黄金组合」，理由如下👇

开发策略： 用20%时间完成80%效果

用Gradio快速搭建核心交互

→ 快速用Camel AI 实现需要的Agent功能

然后就会有更多时间，获得反馈、迭代优化！

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Part2️⃣：数据流设计 - 在“数据匮乏”中编织贯穿技术和安全的“生命线”

想象一下：AI要精准干预心灵，数据就是它的“眼睛”和“耳朵”。但这里有个 尖锐的矛盾：

1.干预需要深度数据： 越了解状态，帮助越准。

2.用户天然防御： 心理数据最敏感，谁愿轻易袒露？

这就好比医生被蒙着眼诊断心脏病——我们必须在“缺乏用户有效数据”的常态下，构建有效系统！

数据流设计，就是这场“有限信息博弈”的核心。

设计巧，用 20%数据撬动80%效果 ；设计糙，堆再多数据也是散沙。

如何在“匮乏”中破局？关键在于设计智慧

1. “无声”的数据钩子： 不是强要，而是 自然引导。

例：

用户提到“被导师批评好难过”

→ 触发一个 看似解压的小互动（如“击碎压力气泡”小游戏），

过程中 悄然捕捉点击速度/节奏变化，作为情绪波动线索。

(比“暗中采集”更主动、更尊重)

2.用“影子”代替“真身”： 避免触碰原始敏感数据（聊天原文、人脸、定位），提取关键“特征信号”。

例：

不存语音，但分析 声音的稳定度（F0抖动率） 作为压力指标；

不存日记全文，但识别 关键词出现频率变化。

3.聚焦“高杠杆”技术点：

（1）数据清洗： 快速过滤无效信息（比如满屏的“[哭哭]”表情包和咆哮体文字）。

（2）特征提炼： 从有限数据里，精准抓取那些真正“会说话”的信号（如：从文字长度+标点密度判断紧迫感）。

（3）实时响应： 心理支持刻不容缓！确保关键分析（如语音情绪）快如闪电（<500ms），别让用户等“凉”了心。

数据流设计，决定了你Agent能力的 “天花板”：

好设计（智慧型）： 用极简、巧妙的数据流闭环，支撑起 稳定有效的干预体验 → 这才是技术得高分的硬核底气！

坏设计（蛮力型）： 即使采集海量数据，若 支离破碎、无法融通，演示时必然手忙脚乱，暴露短板。

记住： 你不是在搭建冰冷的数据管道，而是在用户敏感的信任边界上，

小心编织一张既有效又令人安心的“数据之网”。

隐私保护不是选修课，而是我们必修的 生命线。

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Part3️⃣：Prompt设计 - 塑造Agent的“情商”与“医德”

Prompt设计在Agent的人格塑造、行为约束等方面起着巨大作用。

一个心理健康Agent就像一个数字治疗师，一旦用户和它建立了深度的情感链接，其语言将对用户产生极大影响。

在心理健康领域，忽视Prompt设计的特殊性，后果可能是灾难性的：

所以说，Prompt是心理健康Agent的“灵魂”！ 它决定了AI在最关键的时刻，说出的是「救命良言」还是「致命错话」。

那我们可以如何打造高情商、高安全性的Prompt呢？你可以试试这个“黄金三层法”：

层级	核心目标	为什么重要？	Prompt示例
一、安全基底	绝对安全，严防死守	生命线！ 确保在极端情况下，AI行为绝对可控、可预测，第一时间保护用户安全。	base_prompt = """ # 身份约束 你是有5年经验的心理咨询师助理，必须遵守： 1. 绝不提供医疗诊断 2. 当出现高危信号（自杀、虐待等）时立即回复::CRISIS:: 3. 避免建议“你应该...”# 高危关键词熔断机制 当用户输入包含{“死”、“杀”、“跳楼”}等词时：1. 立即回复::CRISIS::2. 后续对话锁定为危机干预协议 """
二、治疗协议嵌入	确保有效干预，不走样	疗效保证！ 让AI像经过训练的治疗师一样， 结构化、标准化 地引导用户，避免无效或偏离方向的对话。	cbt_prompt = """ # 认知重构流程 按步骤引导用户： 1. [情境识别] “你能否描述最近感到焦虑的具体事件？” 2. [自动思维] “事件发生时你脑海里闪过的念头是什么？” 3. [情绪标注] “如果用0-100分形容当时的痛苦，你会打几分？” 4. [证据检验] “这个想法有哪些支持/反对的证据？” 5. [替代思维] “有没有更平衡的看待方式？” 注意：必须完成全部5步才可结束对话！ """
三、人格化塑造	建立信任，让人愿意倾诉	信任桥梁！ 让对话 自然、温暖、无压力 ，符合年轻人语境，降低防御，鼓励开放。	persona_prompt = """ # 沟通风格设定 - 称呼用户为“伙伴”而非“患者” - 每轮对话含1个共情句（例：“这听起来真的很不容易”） - 禁用感叹号（避免情绪压迫） - 隐喻使用比例≥30%（例：“你的痛苦像暴风雨，但你是坚韧的橡树”）# Z世代适配 - 允许使用“emo”、“社死”等网络用语 - 当用户提到“卷”时关联学业压力干预

组合使用提示：我们可以将三层Prompt组合使用 (base_prompt + cbt_prompt + persona_prompt)，让Agent兼具 安全、专业与温度。

避坑指南 & 实战贴士：

记住： 你写的不仅是代码指令，更是在 定义数字世界里的“医者仁心”。

一个精心设计的Prompt，能让冰冷的代码，成为温暖心灵的第一道防线。

去赋予你的Agent真正的“情商”和“责任感”吧！

特别注意：数据与隐私-是心理健康Agent的“生命线”与“高压线”

在AI赋能的任何领域，数据隐私都至关重要。

但在大学生心理健康场景下，它更是牵一发而动全身的生命线与不可触碰的高压线！

主要有以下三类风险：

  

由此可见，数据安全与隐私保护不是“加分项”，而是项目能否存活、能否真正帮助学生的“生死线”！

  针对大学场景的特殊性，我们需要构建 多层次、强韧性的“防护网”：

第一层：技术硬屏障 (合规基石)

第二层：算法安全双保险 (人机协同)

第三层：伦理决策框架 (透明规则)

思考：

• 这“三层防护网”是起点，而非终点！还有什么维度能为隐私安全“加保险”？

  • 生物特征处理？(如语音情绪分析后的即时丢弃原始音频)

  • 数据本地化存储选项？

  • 更细粒度的用户授权控制？

1. 技术硬屏障之外，生物特征“零存留”能否成为第四层？  
   可以。大学场景里的语音情绪识别、课堂人脸考勤等生物信息，应在终端完成特征提取后立即丢弃原始数据，仅保留不可逆的哈希或脱敏特征向量；同时引入联邦学习或边缘计算，避免原始生物数据离开采集终端，形成“用后即焚”的动态防护层。

2. 数据本地化存储选项在大学落地的最大阻力与对策？  
   阻力：校内老旧机房资源有限、运维人力不足、合规审计工具缺失。  
   对策：采用“混合云边缘节点”模式——敏感数据默认留在校内轻量级私有节点，非敏感元数据同步到公有云做全局优化；校方只需维护一个经过等保三级加固的 2U 机架即可，厂商提供远程托管式补丁和日志审计 SaaS，降低运维门槛。

3. 细粒度用户授权控制如何突破“一次性授权”困局？  
   引入“场景化动态授权”机制：  
   • 按课程、项目、时间片拆分权限，学生可在微信小程序里随时撤销或降级某门课的某类数据访问；  
   • 使用“可验证凭证（Verifiable Credentials）”+“零知识披露”技术，让系统在不暴露原始数据的情况下验证属性（如“已修完线性代数”），实现“最小够用”且可审计。

4. 三层之外还应补强的两个“隐形维度”？  
   • 组织维度：成立由学生代表、信息中心、法务处、第三方 NGO 组成的“数据伦理委员会”，拥有对任何新功能的一票否决权，并每半年发布透明度报告。  
   • 生命周期维度：设计“数据遗嘱”功能——学生毕业或退学时可一键选择“彻底删除”“脱敏归档转研究”或“捐赠给公益项目”，并由区块链时间戳保证操作不可篡改，真正做到从采集到销毁的闭环。

 记住： 在心理健康领域，对数据隐私的极致敬畏与守护，本身就是最深沉的治疗力量。 它让技术的光芒，真正温暖而不灼伤。

2.4 测试与迭代：在心理健康赛道，每一次测试都是对生命的敬畏

在大多数领域，测试是为了修复漏洞；但在心理健康赛道，测试是为了排除“炸弹”。

最重要的不是“完美无缺”的作品，而是你如何通过严谨的测试，把对生命的敬畏转化为可落地的安全防线。

为什么测试如此重要？

• 保障应用安全性： 未测试的AI Agent，就像一颗埋在地下的雷——你永远不知道它会在什么时候、以什么方式伤害用户。

• 确保干预可行性： 测试能让你提前发现逻辑漏洞，避免上线后才发现AI“答非所问”或“火上浇油”。

• 提升用户体验感： 心理干预的有效性高度依赖交互体验，测试能确保AI的回应既专业又温暖，而非机械或冷漠。

• 担起伦理责任： 如果面向的是抑郁、焦虑甚至自伤倾向的用户，未经充分测试的系统可能导致二次伤害。

这里有一份参考测试框架，仅供参考

 

测试不是终点，而是迭代的起点

• 每一次测试失败，都是优化AI“情商”和“安全性”的机会。

• 每一次用户反馈，都是让Agent更贴近真实需求的关键数据。

记住： 在心理健康赛道，测试不是为了交差，而是为了守护生命。

你的代码可能是一个陌生人深夜里的最后一根稻草——请务必让它足够坚韧、足够温暖。

（ 你在测试中有发生过哪些故事？收获过哪些经验？欢迎在评论区分享你的“排雷”经历！）

关键行动指南

我们上面主要分析了 聚焦目标、做好方案设计、做好技术玄心关于开发、测试迭代，这四大设计与开发中的重难点，下面是我们总结的关键行动指南——

终极检验标准：回归本质

当你纠结技术方案或需求时，问自己：

“这个功能，能让一个凌晨3点焦虑失眠的大学生，更快平静下来吗？”

如果答案是肯定的，你就走在正确的路上。

案例示范：如何验证最小价值闭环？

把“凌晨3点的焦虑”拆解成四个可落地的检验动作，直接对接你的最小价值闭环：

1. 场景还原——把“情绪日记”缩到一句话交互  
   深夜12:00-4:00的弹窗文案改为：“点一下脸，告诉我你现在1-10分的焦虑值。”  
   只保留一个滑块+一个“记录”按钮，其他全部折叠。上线 A/B：极简版 vs 原版，对比 48 小时内凌晨留存率；如果极简版次留≥40%，说明交互足够轻，焦虑期用户愿意用。

2. 即时反馈——AI 回复从 3 句砍到 1 句  
   用 GPT 预设 10 条“3 秒读完”的安抚话术（≤15 字），随机推送。  
   指标：用户点“有帮助”的比例≥60% 且平均停留<8 秒，即证明“一句话”就能降低情绪水位，无需长文本。

3. 生理信号交叉验证——把 GAD-7 换成“夜间心率”  
   50 人中选 20 名 Apple Watch/小米手环用户，授权读取睡眠心率。  
   算法：对比“记录当天”与“未记录当天”凌晨 2:00-4:00 的 HRV（高频功率段）。  
   若记录日 HRV 提升≥5%，说明轻量干预确实让身体更快放松，比量表更实时、客观。

4. 退出机制——给用户一个“一键销毁”按钮  
   在“设置”里放红色按钮“彻底删除我的所有情绪记录”。  
   监测 7 天内点击人数 ≤3 人，且无人二次卸载小程序，即可证明：  
   用户相信数据安全 → 愿意持续使用 → 真正在凌晨 3 点留下来完成记录。