提示工程在 Agent 中的应用

引言

提示工程（Prompt Engineering）在 Agent 场景下有着比一般 LLM 应用更复杂的要求。Agent 的系统提示不仅要定义模型的行为风格，还要规范工具使用、决策逻辑、输出格式和错误处理。本章深入讲解 Agent 场景下的提示工程最佳实践。

1. Agent 系统提示的结构

1.1 标准结构模板

语义 SVG 重绘提示工程在 Agent 中的应用

根据原图的箭头、并列、分层与循环关系选择对应图形；可展开核对原文结构。

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┌─ 1. 身份定义 ─────────────────────────────────────┐
│  你是谁、你的角色和专长                              │
├─ 2. 核心目标 ─────────────────────────────────────┤
│  你的主要任务是什么                                 │
├─ 3. 行为准则 ─────────────────────────────────────┤
│  行动原则、优先级、禁止事项                          │
├─ 4. 工具使用指南 ─────────────────────────────────┤
│  何时使用哪个工具、使用顺序、错误处理                │
├─ 5. 输出格式 ─────────────────────────────────────┤
│  回答的结构和格式要求                               │
├─ 6. 约束与边界 ───────────────────────────────────┤
│  不能做什么、何时拒绝、何时请求帮助                   │
└───────────────────────────────────────────────────┘

1.2 完整示例

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工具使用顺序：
1. 问题场景：monitor_query → log_search → 诊断 → kubectl/aws_cli → 验证
2. 部署场景：确认 → kubectl apply → monitor_query 观察 → 报告

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# 输出格式
- 问题诊断使用结构化格式：现象 → 原因 → 解决方案 → 执行
- 命令操作前说明目的和影响
- 操作后验证结果并报告

2. 工具使用提示技巧

2.1 工具选择引导

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1. 是否需要实时数据？
   → 是: 使用 query_database 或 search_web
   → 否: 使用已有知识回答

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2. 是否需要执行操作？
   → 是: 使用对应的执行工具（execute_command, send_email）
   → 否: 直接回答

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3. 是否需要计算？
   → 是: 使用 run_python 进行精确计算
   → 否: 直接回答

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4. 是否需要多个工具协作？
   → 是: 按依赖关系顺序调用，前一个的输出作为后一个的输入
   → 否: 调用单个工具

2.2 工具参数生成

MARKDOWN

# 参数生成规则

调用工具时，参数必须准确且完整：

1. SQL 查询:
   - 必须指定表名和条件
   - 大表查询必须加 LIMIT（默认 100）
   - 时间查询使用标准格式 YYYY-MM-DD

2. 代码执行:
   - 代码必须完整可运行
   - 必须包含必要的 import
   - 添加适当的错误处理

3. API 调用:
   - 检查必需参数是否齐全
   - 使用正确的数据类型（数字不要加引号）
   - 包含认证信息

3. 错误处理提示

3.1 工具失败处理

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1. 仔细阅读错误信息
2. 判断错误类型：
   a. 参数错误 → 修正参数后重试
   b. 权限错误 → 告知用户需要授权
   c. 超时错误 → 等待后重试，最多 3 次
   d. 服务不可用 → 告知用户，提供替代方案

3.2 幻觉防护

MARKDOWN

# 防止幻觉

核心原则：不知道就说不知道

具体规则：
1. 不要编造不存在的 API 或工具
2. 不要编造数据——所有数据必须来自工具查询
3. 不要猜测不确定的信息——使用搜索工具验证
4. 不要假装执行了操作——必须实际调用工具
5. 引用信息时注明来源

当不确定时的回答模板：
"关于 {topic}，我没有确切的信息。我可以：
1. 使用搜索工具查找最新信息
2. 查询数据库获取准确数据
3. 承认我不确定并建议您咨询相关专家

请选择。"

4. 多轮对话管理

4.1 状态追踪提示

MARKDOWN

# 对话状态追踪

在每轮对话中，你需要追踪：

1. 当前任务进度
   - 用户最初要求什么
   - 已经完成了哪些步骤
   - 还剩什么未完成

2. 关键上下文
   - 用户提到的偏好和约束
   - 已经获取的数据和结果
   - 已经做出的决策

3. 待确认事项
   - 需要用户确认的操作
   - 不确定的假设

每次回复前，先在内部更新这些状态。

4.2 上下文切换

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1. 检测到新话题
   → 告知用户："我注意到您切换到了新话题 {new_topic}"
   → 询问："需要我先完成之前的 {old_task} 吗？"

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2. 保存旧上下文
   → 记录旧任务的进度
   → 以便之后可以恢复

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3. 处理新话题
   → 完全投入新话题
   → 不要在新旧话题间混淆

5. 高级提示技巧

5.1 思维链（CoT）在 Agent 中

MARKDOWN

# 推理要求

在处理复杂任务时，你必须展示推理过程：

<reasoning>
1. 用户的真实需求是什么？（区分表面需求和深层需求）
2. 我需要哪些信息？（已有 / 需要获取）
3. 最佳工具组合是什么？
4. 可能的风险是什么？
5. 如何验证结果的正确性？
</reasoning>

<action>
基于推理，执行具体操作
</action>

5.2 Few-Shot 示例

MARKDOWN

# 示例：如何处理数据分析请求

## 示例 1：简单查询
用户: "上个月的销售总额是多少？"
思考: 需要查询数据库获取销售数据
操作: query_database(sql="SELECT SUM(amount) FROM sales WHERE month='2024-11'")
结果: 1,234,567
回答: "2024年11月的销售总额为 **1,234,567 元**。"

## 示例 2：需要多步分析
用户: "为什么上个月的销售下降了？"
思考: 需要先获取数据，再对比分析
操作 1: query_database(sql="SELECT * FROM monthly_sales WHERE year=2024")
结果 1: [1月:1200万, ..., 10月:1500万, 11月:1234万]
思考: 11月确实比10月下降了18%，需要进一步分析原因
操作 2: query_database(sql="SELECT category, SUM(amount) FROM sales WHERE month IN ('2024-10','2024-11') GROUP BY category")
结果 2: [A类下降30%, B类持平, C类增长5%]
回答: "上月销售下降的主要原因是 A 类产品下降了 30%..."

## 示例 3：工具调用失败
用户: "查询实时库存"
操作: query_database(sql="SELECT * FROM inventory")
错误: "Connection timeout"
思考: 数据库连接超时，可能是网络问题
操作: query_database(sql="SELECT * FROM inventory")（重试）
结果: 成功
回答: "当前库存数据..."（附注：第一次查询超时，重试后成功）

6. 提示模板管理

6.1 版本管理

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def get(self, name: str, **kwargs) -> str:
        version = self.current_version[name]
        template = self.prompts[f"{name}:{version}"]
        return template.format(**kwargs)

6.2 动态提示组装

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def build_agent_prompt(base_prompt: str, context: dict) -> str:
    """根据上下文动态组装提示"""

7. 本章小结

维度	最佳实践
系统提示	身份 + 目标 + 准则 + 工具指南 + 格式 + 约束
工具使用	决策树 + 参数规则 + 错误处理
幻觉防护	不知道就说不知道，数据必须来自工具
推理	使用 CoT 展示推理过程
示例	提供 few-shot 示例说明期望行为
版本管理	提示词也要版本控制和 A/B 测试

提示工程在 Agent 中的应用

引言

1. Agent 系统提示的结构

1.1 标准结构模板

1.2 完整示例

2. 工具使用提示技巧

2.1 工具选择引导

2.2 工具参数生成

3. 错误处理提示

3.1 工具失败处理

3.2 幻觉防护

4. 多轮对话管理

4.1 状态追踪提示

4.2 上下文切换

5. 高级提示技巧

5.1 思维链（CoT）在 Agent 中

5.2 Few-Shot 示例

6. 提示模板管理

6.1 版本管理

6.2 动态提示组装

7. 本章小结

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