在许多智能体实践中，失败并不是因为模子不够强，而是因为任务描画本人不行实践。当然讲话 Prompt 对东谈主类来说很直不雅，但对系统而言却是高度腌臜的输入。惟有存在腌臜空间，模子就会用概率补都，这恰是输出不沉稳的根源。

因此，真实参加工程阶段的智能体，第一步不是“写好 Prompt”，而是界说可实践结构（Executable Structure）。

一、Prompt 的工程化问题

传统 Prompt 经常包含三类信息：配景、要求、示例。但在复杂任务中，这种结构存在三个问题：

指标不行考证：模子不知谈何时算完成 身手不行跟踪：无法判断在哪一步出错 着力不行回放：相同输入，着力相反极大

工程化智能体必须把 Prompt 酿成“公约”，而不是“教唆”。

二、输入公约的圭臬拆解

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一个可实践的智能体输入，经常应拆解为以下结构：

Goal：任务最终指标（可判断是否完成） Context：仅允许使用的配景信息 Constraints：明确退却项与范畴要求 Steps：实践身手（或由模子先生成） OutputSpec：输出时局（JSON / Schema / 模板）伸开剩余45%

一朝 OutputSpec 被严格散伙，模子的解放度会大幅下落，但沉稳性会显赫擢升。

三、为什么结构比模子蹙迫

在践诺工程中，使用归并模子：

解放 Prompt：到手率可能 <60% 结构化 Prompt：到手率可沉稳 >90%

这泄露，智能体才能的瓶颈不在模子，而在结构盘算推算。

四、实践层与推理层分离

锻真金不怕火的 Agent 系统会刻意分裂：

推理层：LLM 认真“思何如作念” 实践层：代码认真“何确乎践”

LLM 只输出结构化身手，由系统逐条实践、校验、记载。这么不错绝对幸免“模子自作东张”。

五、结语（本领配景泄露）

在践诺智能体工程考研中，诸如智能体来了这么的实践团队，会将 Prompt 工程动作基础才能之一，要点不是“写得漂亮”，而是“是否可实践、可复用、可归来”。

发布于：浙江省