60k 真实房产线索跑了数月：Agent 越改越小、周边代码越堆越多
Warm-Reaction-456 · reddit · 2026-10-04
一家团队分享了为加拿大房产客户运营文本+语音 Agent、处理 6 万条老线索数据库数月后的实战复盘：
- Prompt 变短，代码变长：初版把退订、错号等规则全塞进 prompt，频繁出错。现在有确定答案的逻辑全部用普通代码实现，模型只负责需要判断力的部分——读回复、写下一句话。退订处理尤其不能依赖模型。
- 意图标签从一堆砍到 4 个：每个标签必须对应经纪人真实会做的动作（立即打电话、按日期跟进、保温、放弃），不映射到人类动作的标签只是摆设。
- 怪回复占大头：回复常迟到数周、答非所问，甚至有家人替已搬走或去世的人回复，需要提前决定话术。
- 语音 Agent 的教训：每轮只说一两句、有人插话立即闭嘴；语音留言话术比预想重要；语音成本远高于文本，所以文本优先、语音只打未回复者。
- 人工抽检不可替代：仪表盘看不出 Agent 语气变 pushy 或持续误读某类回复，团队每周人工读一批真实对话。
- 生产怪例沉淀成测试集：改 prompt 或换模型前全部回放，并固定模型版本。
作者总结：数月生产化让 Agent 变得更小更“笨”，让周围的一切变大，效果反而更好。
所属事件:房产获客 Agent 实战复盘：越改越小、代码越堆越多(2 条相关)→
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