我们不妨换个角度，把 AI 里的这三种角色带入到一个熟悉的场景里，这样更容易理解。

想象一个餐厅。你走进餐厅，坐在座位上，准备点餐。这家餐厅有自己的规矩，有服务员来接待你，而你是来用餐的客人。

这时候，System、Assistant 和 User 就像这家餐厅里的三种角色：

• System 是餐厅的“经营方针”和“规则”——它决定这家餐厅是走高端路线，还是快餐模式；菜单里应该提供哪些食物；服务员该用什么方式接待客人，是正式的礼仪风格，还是随和的街头小吃店风格。它不会直接跟客人互动，但它影响着餐厅里的一切。

• Assistant 是“服务员”——他按照餐厅的规则来接待客人，听取客人的需求，然后提供服务。如果客人说“我要点一杯咖啡”，服务员会根据餐厅的规则来提供符合标准的咖啡，而不会随意乱来。

• User 是“客人”——他决定自己要吃什么，怎么点菜。他可以直接跟服务员对话，并且如果不满意，还可以进一步说明，比如“我要少糖”或者“你们有没有无咖啡因的选择？”

这三者如何互动，直接决定了整个用餐体验的好坏。如果餐厅的规则（System）很混乱，比如菜单上写的是“我们提供世界上最好的餐饮体验”，但没告诉服务员该怎么做，那服务员（Assistant）可能就会在执行时犹豫不决，甚至胡乱推荐。如果客人（User）点餐时表达不清，比如“我要来点好吃的”，那么服务员也很难提供精准的服务。

这时，我们可以看到，每个角色的作用都是不同的，但它们之间又彼此依赖。

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System：AI 运行的“世界规则”

System 的作用就像餐厅的管理层，它决定 AI 的“行为准则”。在 ChatGPT 里，这个角色的任务是制定 AI 该如何回答问题，以及它的风格、语气、立场。

如果 System 设定的是：“你是一个专业的法律顾问”，那么 Assistant（AI）在回答时，就会倾向于严谨、条理清晰，避免给出未经验证的法律建议。

如果 System 设定的是：“你是一名儿童故事作家”，那么 AI 就会开始用温暖、生动的语言来讲述故事，而不会冷冰冰地列出法律条款。

System 本身并不参与实际对话，它更像是一种“潜在的指令”，告诉 AI 应该如何运作。

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Assistant：AI 本体，负责“执行”

Assistant 是 AI 真正与人互动的部分，它的任务是听从 System 设定的规则，并根据 User 的问题来提供答案。

但它不会自己决定方向，它只是“执行者”。就像餐厅里的服务员，他不会自己决定菜单，而是按照餐厅的规则来提供服务。

如果 User 问：“你能帮我写一个商业计划书吗？”

• 在“法律顾问”模式下，Assistant 可能会回答：“商业计划书涉及多个法律和财务问题，建议你参考 XXX 法律条款。”

• 在“创业导师”模式下，Assistant 可能会回答：“当然，商业计划书通常包括市场分析、财务预测、竞争对手分析。我可以帮你起草一个框架。”

• 在“儿童故事作家”模式下，Assistant 可能会回答：“当然！想象有一个勇敢的小企业家，他决定开一家魔法糖果店…… ”

这里的差异不是 Assistant 自己决定的，而是 System 的设定让它变成了不同的角色。

Assistant 只是“服务员”，它不会违背餐厅的规则，但它会根据客人的需求来调整服务方式。

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User：AI 交互的“发起者”

User 其实就是这个系统的最终使用者，也就是输入问题的人。但 User 的作用并不只是问问题，而是决定整个对话的方向。

想象你走进餐厅，你可以说：“我要一份牛排”，也可以说：“有什么推荐的吗？”或者“我想吃点清淡的，你们有什么合适的？”

你的表达方式会影响服务员的应对方式。同样，在 ChatGPT 里，如果 User 提问很模糊，比如：

❌ “给我写点东西。”

Assistant 可能会犹豫，它不知道你想写什么，是文章、诗歌，还是代码？它可能会随便写点东西，但这往往不会是你想要的。

如果换成这样：

✅ “请帮我写一篇 1000 字的商业计划书，目标市场是年轻人，强调线上营销。”

这时候 Assistant 就能给出更精准的答案。

User 还可以通过“追问”或“修正”来调整 AI 的方向，就像餐厅的客人可以说：“这道菜有点咸，下次能不能少放点盐？”

有些人抱怨 AI 回答得不好，但很多时候，是他们的提问方式不清楚。User 不是一个被动的角色，而是一个“对话的掌控者”，只要不断调整输入方式，就能让 AI 变得更加精准。

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如何让 AI 变得更智能？让三者配合得更好

现在，我们已经明白了 System、Assistant 和 User 各自的角色。那么，如何让 AI 更好地服务于我们的需求？

第一步：优化 System 设定
如果你发现 AI 回答风格混乱，可能是 System 没有设定清楚。你可以直接告诉 AI：
“你是一位商业顾问，你的回答应该逻辑清晰、数据支持充分、并提供具体的可执行建议。”

这样，AI 的回答就会更符合你的预期。

第二步：优化提问方式
很多人输入问题时过于宽泛，比如：“帮我写个方案。”

更好的提问方式是提供详细信息，比如：“请帮我写一个关于新能源市场的商业计划，目标受众是投资人，需要包括市场趋势分析、竞争对手比较、SWOT 分析。”

第三步：迭代和调整
对 AI 的回答不满意？可以进一步调整：“这个回答太泛了，能不能加上 2024 年最新的数据？”

这样，AI 就能不断优化它的输出，让回答更精准。

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总结：AI 其实是“舞台上的三种角色”

• System 是舞台的设定者，决定 AI 的风格、语气、行为规则

• Assistant 是表演者，负责按照 System 规则来回答问题

• User 是导演+观众，他决定问什么、如何引导 AI，让 AI 按照他的需求来调整回答

真正让 AI 变得聪明，不是 AI 自己变聪明了，而是 User 变聪明了——他懂得如何设定 System，如何优化问题，如何调整 AI 的回答方式。

这三者的配合，就是 AI 交互的全部核心。

下次用 AI 时，不妨试试这些方法，看看能不能让它的回答更加符合你的需求。