## 那一行绿字

2026 年 4 月的时候，我在 Rokid 眼镜里看到一行绿字。

“风险等级：高风险。诈骗类型：冒充身份转账诈骗。”

对面的人还在让我转钱

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没有延迟
直接打断

这种场面不多



## 为什么要做这件事

我做这个智能体，不是因为AI很火

是因为一个很具体的事情

一个朋友，在通话里被一步步带走。先是客服，再是账户异常，最后是转账测试

他说那时候，没有任何东西提醒他现在危险

我不想做一个查诈骗的工具

那种已经很多了

我要的是，在事情还没发生的时候，插进去


## 项目本身

我在灵珠平台建了这个东西

名字很直接：反诈守护助手

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没有包装
也不需要包装

输入只有三种，语音、图像、对话

就这些。


## 核心难点

难点不在输入，在判断

诈骗识别这件事，说白了不是找关键词，是看组合。

转账本身不危险，但如果同时出现验证码、马上操作、不要告诉别人，那就是另一回事。

我把这些组合写成触发条件，不是规则。

我给这个智能体定了一个死规矩，输出必须有风险等级、诈骗类型。

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## 规则是手写的，不是学出来的

我写了一整套回复逻辑。不断改、删词、重写、再测。没有自动优化，全手动。

有一次测试一段聊天内容：“帮我收一笔钱，我转你再给别人。”模型一开始判断：低风险。

我当时就停了，这明显不对，这是典型中转。

于是我加了一条逻辑：涉及代收+转发，直接提级。再测，变成高风险。

这种规则我写了很多，但不完整。截至目前，没有完整方案。也不可能有。



## 图像输入

我开了图像输入，首轮自动拍照，这是关键。

用户不会主动截图，但眼镜会看。

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有一次在地铁里测，旁边的人在聊天，“我是你领导，现在不方便接电话。”

经典话术，眼镜扫到，提示弹出来。

但问题也出来了，那不是我的对话。系统分不清是不是用户本人。这个问题，现在没有解。



## 语音与延迟问题

语音也一样。通话转写有延迟，1 到 2 秒。

这 2 秒里，钱可能已经转了，没有办法彻底解决，只能提前判断。



## 输出设计

我试过把输出压到最短，只留两行。

“高风险。不要操作。”

不够。用户会问为什么，必须解释，哪怕只是一句。

“对方索要验证码。”

这一句就够。



## 工具选择

插件我只开了两个，拍照、搜索。

搜索其实用得不多，诈骗判断不靠联网，靠经验。

但这个经验，是我写进去的。不是模型自己长出来的。

我不太信模型会自动学会这些，至少现在不信。



## 开场白的取舍

开场白我写了很久。一开始很长，后来删，再删。只留下核心意思。

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## 一个关键问题：已经转账怎么办？

有用户问过我一个问题：“如果我已经转账了呢？”

这也是我后来补上的一条工作流。

我把它单独拆出来，不再只判断有没有风险，而是判断损失是不是已经发生。

如果用户说“我已经转账了”“验证码发过去了”“银行卡给他了”，智能体会立刻进入补救流程：停止继续操作、保留证据、联系银行止付、拨打 96110 或 110。

## 补救工作流的设计

我后来在灵珠平台里加了这个工作流

因为反诈不能只在事前提醒，也要在事情已经发生时，告诉用户下一步该做什么。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/54972f8041d154694643ee40de5bcec7.png)

进入工作流界面后，我首先选择添加一个大模型节点

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/f815102ac90508599314efb09ac3bd3f.png)
## 输入设计

我把输入拆成了两类。

**第一类是文字输入**
变量名设置为 input，变量值引用开始节点里的 USER_INPUT。

它接收用户主动输入的文字，也接收语音转写后的内容。

比如用户说“我已经转账了”“验证码已经发给他了”“被骗了怎么办”，这些内容都会进入这个变量。

**第二类是图片输入**
变量名设置为 image，变量值引用开始节点里的 USER_INPUT_IMAGE。

它接收眼镜拍到的画面，比如聊天页面、转账页面、二维码、收款账户、短信验证码页面等。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/e2361c05b6185536d1d5868789587c78.png)

这样做的原因是，反诈场景不能只看用户说了什么，也要看眼镜看到了什么。

用户可能没有明确说“我被骗了”，但画面里已经出现了转账页面、陌生二维码、验证码短信或收款账户，这些都可能成为风险判断依据。

## 系统提示词与判断逻辑

系统提示词里，我让模型优先判断风险是否已经发生。

如果识别到用户已经转账、已经提供验证码、已经交出银行卡、身份证或人脸信息，就不再只做普通风险提醒，而是进入补救引导。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/0178d8aae4fd9f238e6a071f468ee6b8.png)
## 输出结构设计

输出部分我只保留一个文本结果

变量名是 output，类型是 String

这个结果会直接传给结束节点，返回给用户

输出内容固定包含：
风险状态、风险等级、风险原因、补救建议和眼镜提醒短句

保证用户看到的不是一段泛泛解释，而是马上能执行的下一步操作

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/be7bdc28c2beb75a2db819313d6bc646.png)
## 运行与测试

现在，我在输入框里模拟用户已经遭遇诈骗后的情况，可以看到，工作流成功运行

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/ed17e87b613a152a94362ce97c403500.png)
## 实际效果演示

我们现在实际演示看一下，如果转账了，智能体所给出的补救措施

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/1a4306320fa92ba4fc215ef7c67a6ed6.png)


有一次测试一段聊天内容：“帮我收一笔钱，我转你再给别人。”模型一开始判断：低风险。

他还在让我转钱，但AI眼镜已经判了高风险

诈骗发生时，最可怕的不是话术多逼真，而是身边没有任何东西及时提醒你停下。这个反诈守护助手，就是为那一刻准备的。

人工智能

安全

物联网

2026年智能反诈守护助手通过Rokid眼镜实时识别诈骗风险，结合语音、图像和对话分析诈骗组合特征，提供即时风险预警。当检测到"验证码+转账"等危险信号时，立即弹出高风险警示。针对已发生的诈骗，智能体自动启动补救流程，指导用户止付报警，实现事前预警与事后补救的无缝衔接。

验证码

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