群发是把同一句话推给很多人，私信是把不同的话说给同一个人——这两件事看似都属于"主动触达"，对话逻辑却完全相反。群发追求覆盖量，能容忍措辞固定；私信一旦让对方察觉到"这是模板"，转化基本就断了。AI智能私信模块解决的，正是后半句：让每一段一对一对话尽量贴着真人节奏走，并在合适的时机把业务自然带出来，而不是开口就推。
对话由本地 AI 驱动，业务在节奏里带出
模块的对话生成依赖本地 Ollama 运行的 AI 模型，由它来逐句组织回复内容。和"踩到关键词就回固定话术"的脚本不同，AI 会结合上下文判断该说什么，因此同一个开场问题，面对不同的对方表述，回复也会有差别。
为了避免"上来就推销"这种最容易被反感的行为，模块用几个参数把推业务这件事约束在节奏里：
- 推业务阈值（句）：对话累积到设定的句数后，AI 才会开始往业务方向引导，前面的句子用于建立基本对话氛围；
- 记忆句数：AI 会保留最近若干句的对话作为上下文，让回复能接得上前文，而不是每句都像重新开始；
- 发送间隔随机：每条消息之间的等待时间在区间内随机，模拟真人打字、思考的停顿，而非整齐划一地秒回。
这三项配合的结果，是把"何时说、记多少、隔多久"交给可调的规则，而不是一律照本宣科。具体阈值和句数应结合自己的话术长度去试，模块只提供可设置的位置，不替你决定数值。
单账号串行与风控自处理
私信场景下，账号安全比对话本身更脆弱。模块在执行层面做了几处约束来降低风险：
- 单账号串行：同一个账号同一时间只处理一段对话，不并发地同时和多人聊，避免行为过于密集；
- 超时控制：单次对话或单步等待超过设定时间会中止，不让流程无限挂着；
- 频率限制自动重试：触发平台的频率限制时，模块不会直接放弃，而是按规则自动重试；
- 账号冷却随机：账号在一轮工作后进入随机时长的冷却期再继续，错开固定节律；
- 自动补回未读：对方在冷却或间隔期间发来的新消息不会被漏掉，模块会自动把未读补回到对话流程里继续应答。
这些机制的共同目标，是让一个账号的对外行为在时间分布上更接近真人，而不是呈现出脚本特有的规律性。需要说明的是，这些只是降低账号风险的工程手段，并不构成任何"绝对安全"的承诺，平台规则本身仍是不可控因素。
AI 风格与人设可自定义
AI 说什么、以什么身份说，由你预先设定。模块开放了几个维度让对话有统一的"人设"，而不是每个账号都讲一套话：
- 我是谁：给 AI 一个明确的身份定位；
- 核心产品：要推介的业务主体；
- 能解决的问题：业务对应的真实价值点，供 AI 在对话中引用；
- 话术引导：希望 AI 朝哪个方向带、用什么语气。
设定得越具体，AI 的回复越贴合你的实际业务；设定含糊，AI 就只能给出泛泛的对话。这部分基本决定了私信内容的质量，值得在正式跑量前多打磨几轮。
整体来看，这个模块更适合愿意先把人设和话术调清楚、再让 AI 接管对话节奏的使用方式；如果只想批量推同一句广告，群发类模块会更直接。
Q： 推业务阈值设多大合适？
A：模块只提供可设置的入口，不预设标准答案。阈值偏小会让 AI 过早提及业务、显得急；偏大则铺垫太长、效率低。建议结合自己话术的铺垫长度，从一个相对保守的句数起步再调整。
Q： 对方在冷却期间发来的消息会丢吗？
A：不会。模块有自动补回未读的机制，账号处于冷却或发送间隔期间收到的新消息，会在恢复后被纳入对话流程继续应答，而不是被直接跳过。