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在智能体的工作流里，很多时候我们都需要向用户提问并收集信息。 比如：

• 查询天气，要先问用户 所在城市和日期；
• 做用户画像时，要收集 昵称、性别、兴趣爱好；
• 在智能客服场景下，要区分 售前 / 售后，再根据类型继续追问。

这些场景里，问答节点就是关键。今天我们就来聊聊它的用法。

一、两类问题：开放式 vs. 封闭式

在设计问题时，我们要分清两种类型：

• 开放式问题

• • 需要用户自己输入答案。
  • 常见场景：昵称、订单号、兴趣爱好。
  • 例如：“请问您贵姓？”。 👉 这种问题在 问答节点 里，用 直接回答（文本输入） 类型。

• 封闭式问题

• • 用户只能从给定选项中选择。
  • 常见场景：售前/售后、游戏角色、性别选择。
  • 例如：“请选择你的性别：男/女”。 👉 这种问题在 问答节点 里，用 选项回答 类型

二、案例1演示：收集用户基本信息

下面我们通过一个案例来讲解那这个案例。首先是收集用户的姓氏，然后是收集用户的性别。

后续处理

运行效果

三、案例2进阶：智能客服场景

接下来，我们看看在客服机器人里，问答节点 是如何发挥作用的。

1. 确认业务类型

1. 1. 提问：“请问您遇到的问题是催单还是退款？”
   2. 这是封闭式问题 → 选项。

1. 输入订单号

1. 1. 选择完业务类型后，需要用户输入订单号。
   2. 这是开放式问题 → 文本输入。

这样，客服机器人就能根据用户输入的 业务类型 + 订单号，准确进入下一步流程。

三、案例3进阶：http错误码解释器

可以从用户提交的信息中获取关键信息，以便进行下一步处理。这里给大家做一个获取code的简单示例演示。如果大家有别的使用建议，欢迎在评论区留言分享

四、总结

• 开放式问题：让用户输入答案，适合昵称、兴趣、订单号。
• 封闭式问题：用户从选项中选择，适合性别、分类、业务类型。
• 在实际场景中，开放式和封闭式问题往往要结合使用，才能让流程既清晰又高效。

👉 只要熟练掌握 问答节点，就能轻松设计出实用的用户交互逻辑。