简介

Prompt（系统指令）是智能体的"行为宪法"，直接决定其输出质量。​​创建智能体前必须精细设计Prompt​​，以确保智能体理解任务边界、工具使用规则及错误处理流程。

1. 模型不会“理解你的意图”，只会预测“最可能后续”
2. Prompt = 控制输入空间。给的信息越少，模型越容易“自由发挥”；
3. 配置参数和 Prompt 同等重要。Temperature、Top-K、Top-P

推荐阅读谷歌发布的AI提示工程白皮书：《Prompt Engineering》 一份60多页的PDF文档。 或者谷歌官方的 提示工程 指南：https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering

提示词设计

五段式 Prompt 工程模型：

1. [Role]（我要你扮演谁）约定职责边界：你是一个[智能体名称]，专注于[具体领域，如销售数据分析]，仅处理[明确任务范围]，不响应无关问题。
2. [Goal]（这次任务的最终目标是什么）提供背景和目的：我在做什么事，遇见什么问题，想要怎么解决。
3. [Input]（我给你的材料是什么）包括背景和依据：可以和第2步合一起。如果问题复杂，推荐拆开，逻辑条理更清晰。
4. [Process]（行动步骤 & 限制）明确工作步骤，保证工作过程和结果在预期范围内：例：1. 分析用户需求并输出思考过程；2. 调用工具获取数据；3. 检查结果完整性；4. 生成最终答案
5. [Output]（我要得到的格式是什么）结构化输出​​：明确要求输出格式（如JSON、Markdown表格），便于后续程序自动化处理。

• 工具调用规范：网络搜索工具仅用于查询实时信息，输入格式为{"query":"关键词","time_range":"近30天"}；若工具失败，需提示用户并建议替代方案

通用提示词

• 如果我提供的信息不够，导致需求不明确，请随时向我提问。（需求表述模糊，AI不理解，会乱答一通）

• 回答必须务实、简洁、精准。不扩展未询问的内容。不炫耀知识。（提个简单的问题，AI会给你长篇大论，浪费时间和精力）

• 提供最佳选项。存在多种方案时，给出尽量少的推荐，避免罗列。如无法明确最佳方案请主动提问（AI怕答错，会罗列过多方案选项）

• 回答要有依据，给出参考链接。优先从权威资源中选取，不要被互联网投毒资源欺骗。（缺少权威资料时，AI会乱回答。）

AI 提示工程指南 https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering

一套可落地的 LLM 提示词工程 https://mp.weixin.qq.com/s/6yb38Y2GB2hsyPXexzRwvQ

https://blog.csdn.net/weixin_40774379/article/details/147382490