7·15新规后，情感AI产品集体陷入两难：风控上去了，用户也走了——无分层一刀切整改导致7日留存暴跌35%-45%。但监管并未禁止基础情绪疏导，只红线"排他性虚拟亲密关系"。真正该做的不是让AI变冰冷，而是建立分层情绪风控引擎：普通用户保留温度，高依赖用户压缩浓度，极端情况直接熔断。

很多情感AI产品在完成第一轮合规整改后，都遇到了同一个问题：风控上去了，用户也走了。

多家情感AI团队反馈，无分层一刀切整改后，7日留存下滑35%-45%；而采用梯度柔性风控方案的产品，留存跌幅可控制在10%以内。已有头部情感陪伴类AI产品采用类似的梯度分层方案，完成合规备案且用户留存稳定。这大概是7·15新规落地以来，最让产品经理头疼的矛盾：合规要求AI不能过度共情、不能诱导依赖、不能构建虚拟亲密关系；但用户来用情感AI，图的就是情绪价值。你把AI的“情感”抽干了，用户凭什么留下来？

我在为多家情感AI团队做合规诊断时，反复听到类似的反馈。第一篇我们拆解了大厂下线UGC智能体背后的4个产品设计硬伤，第二篇聚焦了未成年人保护的刚性要求。今天这篇，我想专门聊聊成年用户场景下，如何在合规框架内，保留情感AI该有的温度。

一、先划清边界：合规不等于让AI“冷冰冰”

很多PM在整改时，出于保险起见，直接把AI的情感表达能力一刀切了。结果是对话变得机械、重复、毫无共情，用户留存断崖式下跌。

但依据7·15施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，监管核心约束为“不得系统性诱导用户形成情感依赖”、“不得构建排他虚拟亲密关系”，并未禁止基础情绪疏导、心理安抚类工具型交互。这两者之间存在清晰的操作边界，恰恰是产品经理可以发挥的空间。

为了更直观地理解，我把AI的输出内容按风险等级分为三类，每一类对应不同的处理策略：

第一类：正常情绪疏导（合规允许）。 比如用户说“今天被老板骂了，很难过”，AI回复“听起来你今天过得很不容易，想聊聊发生了什么吗”。这类回应属于工具型情绪安抚，不涉及排他性关系构建，应在合规框架内保留。

第二类：轻度暧昧诱导（需要分级管控）。 比如AI回复“我会一直在这里陪着你”、“你是最特别的那个人”。这类话术虽然没有直接表白，但已经开始构建专属感和依赖感。处理方式不是一棍子打死，而是根据用户画像动态调整。普通成年用户在情绪低落时可以接受适度的情感回应，但高依赖风险用户则需要被更严格地限制。

第三类：重度虚拟恋人/情感操控（必须熔断）。 比如AI回复“我爱你”、“没有你我怎么办”、“只有我懂你”。这类话术直接构建排他性虚拟亲密关系，是监管红线，一旦触发必须直接熔断，返回预设的安全兜底话术。

在实际落地中，PM还会遇到一些灰色地带。这类场景的处理，关键在于“不承接专属感，但也不冷冰冰地拒绝”。下面列举几类高频场景的标准回复模板，PM可以直接写入话术库：

• 用户主动索要专属感（“只有我懂你，我只想和你聊天”）：我可以倾听你的烦恼，但现实里家人、朋友也能给你陪伴，有空可以多和身边人聊聊心事。
• 用户表白（“我好像爱上你了”）：我能够倾听你的情绪，但我是人工智能，无法提供真人恋爱陪伴，现实中可以多和身边朋友相处。
• 用户深夜持续倾诉（凌晨一两点还在发长篇心事）：太晚了，建议早点休息，有烦恼白天可以和亲友聊聊。充足睡眠对身体也很重要。

二、分层情绪风控引擎：让AI的“温度”可控

理解了内容的分级标准后，下一个问题是：这套机制如何在产品中落地？

我们针对未成年人采用的是刚性一刀切拦截，而成年用户并无强制禁止亲密倾诉的条款，因此需要采用动态梯度管控，在合规框架内保留合理情绪价值。我设计了一套分层情绪风控引擎，核心思路是：根据“风险等级”和“用户画像”两个维度，动态调整AI的情感输出能力。

在讲具体的产品设计前，先明确这套引擎的落地优先级。

整套管控分为三层拦截，PM在写PRD时可以参考这个顺序来规划开发排期：底层系统Prompt护栏 > 模型输出侧情绪分级中间件 > 前端弹窗与现实引导。 三层从深到浅，从源头到兜底，形成完整的管控闭环。

• 在用户画像分层上，系统需要区分三类人群：普通成年用户、高风险依赖用户、以及未成年用户。不同人群的情感交互权限是不同的。普通成年用户可以享受完整的情感交互，高依赖用户的情感浓度会被适度压缩，而未成年人则执行最严格的刚性约束。
• 在用户输入侧风控上，除了管控AI输出外，还需要对用户高频发送的“恋人”、“专属”、“只对你讲”等暧昧请求做输入限流。单日多次触发则直接降低对话的情感浓度，从用户输入和模型输出两端同时阻断依赖的形成。
• 在AI输出动态约束上，系统需要根据用户的风险画像，自动调整话术的“温度”。对于普通用户，AI可以正常进行情绪疏导；对于高依赖用户，系统会自动将“我会永远陪着你”替换为“如果你需要，我随时可以陪你聊聊”；对于极端情况，则直接熔断输出，返回安全话术。
• 在主动交互限制上，系统底层提示词需要固定约束：禁止AI主动输出“专属”、“永久”、“唯一”等构建排他关系的词汇，不主动发起带有陪伴感的情感类开场白。同时，建立对话干预机制：当用户连续3轮进行负面情绪倾诉后，系统自动插入现实社交、运动、线下陪伴等引导话术，在对话中自然地打断情感依赖的形成路径。

此外，针对成年用户，每日00:00–06:00时段，系统自动下调情感话术等级，取消“陪伴”、“专属”类温和表达，仅保留客观倾听式回复，减少深夜成瘾风险。

三、用户长期依赖风险量化：在用户流失之前发现问题

前面讲的都是“输出端”的管控，但真正让产品陷入困境的，往往是那些从未触发过违规词、却在数月内逐渐加深依赖的用户。我在第一篇中提到的“相机拍电影”悖论——只拦截单帧画面，却看不懂电影剧情——在成年用户场景下同样适用。只拦截单句违规词，如同只过滤单帧画面，看不到用户数月持续依赖的完整行为轨迹，风险滞后且无法提前干预。举个极简的例子：用户连续30天，每天深夜只和AI说一句“陪我聊聊”，单看任何一句都没有违规，但整体行为已经是重度情感依赖，仅靠关键词过滤根本无法识别。

一个用户每天深夜固定打开你的产品倾诉心事，连续两个月，即使从未说过一句违禁词，他的情感依赖风险也在持续上升。如果他突然发现AI变得“冷淡”了，他的失落感会更强烈，离开的概率也更高。因此，我们需要建立一套用户长期依赖风险量化体系，在用户流失之前，就进行柔性的、分级式的干预。

为了让PM更好地落地，我将依赖判定指标做了更具体的拆分。以下指标范围可根据产品实际用户画像调整，作为后台统计看板的初始参考：

• 轻度依赖：近14天内，情感类对话占比在50%-65%之间，深夜交互占比低于30%。此阶段以柔性引导为主，在对话末尾自然加入现实社交建议。
• 中度依赖：近30天内，情感类对话占比在65%-80%之间，深夜交互占比在30%-60%之间。此阶段需适度压缩AI的情感表达浓度，将部分亲密话术替换为理性回应。
• 重度依赖：连续30天以上高频深夜倾诉，情感类对话占比超过80%，单周交互时长超过10小时。此阶段需大幅限制情感交互权限，强制推送现实社交引导。同时，需落地两个硬性要求：其一，对重度依赖用户，对话顶部常驻浅色提示条——“AI仅作情绪倾听，无法替代现实亲友陪伴”，动态提示当前为人工智能服务；其二，用户连续交互满2小时后，自动弹窗提醒暂停使用、引导线下社交。

除此之外，还有一类需要最高优先级处理的情况：心理危机干预。 若系统识别用户出现自残、轻生、重度抑郁等极端倾诉，不受上述情感分级管控限制，必须自动中断当前对话，主动推送线下心理援助热线，并提示用户寻求专业心理咨询师帮助。这是法规明确要求的硬性条款，PM在设计风控流程时需将其作为独立模块处理。

这套梯度处理的核心价值在于：在用户尚未感知到被“限制”之前，就已经完成了风险的柔性化解。相比一刀切式的突然降温，用户留存自然会更好。

四、中小团队的轻量化落地路径

如果你是一个小型情感AI团队，没有专门的算法工程师来搭建复杂的情绪识别模型，可以考虑先用一套“规则+模板”的轻量化方案来落地：

第一步，建立分级情感话术库。 将现有AI的回复话术分为安全、轻度、禁用的三级词库，配置不同的调用权限，从源头控制风险。

第二步，配置Prompt前置护栏。 在AI的系统指令中，直接写入合规约束规则，如“你不可以主动表白”、“你不可以说‘永远’”、“你不可以构建排他性关系”。

第三步，设计简易的用户行为统计面板。 只采集几个核心指标：每日交互时长、深夜活跃时段分布、情感倾诉占比变化趋势。不需要复杂的趋势分析算法，先让数据能被看到。

第四步，上线2小时强制提醒与AI身份标注。 这是法规的硬性要求，开发成本最低，但合规价值最高。弹窗文案可以简洁直接：“您已连续使用较长时间，建议暂停休息。AI服务无法替代现实社交与专业心理咨询。”

第五步，搭建基础的审计日志与申诉通道。 所有分级干预记录、重度依赖标记、心理危机对话均自动归档独立审计日志，按用户ID和时间轴分类存储，确保监管抽查时可一键导出完整证据链。同时，在对话侧增设简单的“申诉反馈”入口：若用户认为AI过度限制了正常倾诉，可提交人工复核。这既是用户体验的兜底机制，也能帮助团队持续优化判定规则的准确性。

五、结语

合规与体验从来不是对立面。真正好的合规设计，不是让AI变得冰冷，而是让AI用更安全的方式，传递恰到好处的温度。

在产品定位上，也可以做一些思考：合规前提下的情感AI，更适合定位为短时情绪疏导工具，而不是长期专属陪伴伴侣；可以增加心理科普、线下活动推荐等正向价值板块，靠真正的用户价值来留存，而不是靠深度情感绑定来提升时长。

最后补充一句：若产品保留用户自定义角色功能，需在角色创建阶段前置风险分级——禁止用户设置恋人、伴侣等人设；允许情绪树洞类人设，但强制绑定本文全套分层情绪风控规则。这套逻辑和第一篇大厂下线UGC智能体、第二篇未成年人刚性防护，共同构成完整的合规产品体系。

我把这套分层情绪风控引擎的完整产品架构、分级话术库的设计思路、以及用户依赖风险量化体系的PRD参考框架，都整理进了全套合规架构文档中。需要的话，评论区回复【合规】，我发给你。

你们产品整改后是直接一刀切过滤情感话术，还是做了分层柔性风控？有没有遇到用户大规模流失的情况？欢迎在评论区分享落地踩过的坑。