AI Agent的多步推理总是崩，怎么设计Prompt让它稳定点？

碰到过类似的问题，后来发现单纯靠system prompt不够，核心还是要把历史步骤显式地塞进每次的上下文里。比如每一步都让Agent输出一个结构化的“当前记忆摘要”，把之前的判断结果和下一步计划写清楚，这样它不太容易丢信息。另外可以试试把退款逻辑拆成子Agent，用主Agent做路由，而不是让单个Agent一口气处理完所有步骤，这样失误率会低不少。

我也碰到过类似的问题，后来试了在每一步输出里强制加上对当前任务状态的简短总结，比如“当前是第几步，已经完成什么，下一步要做什么”，效果好了不少。你可以试试把历史关键信息显式地写进每一轮的user message里，而不是只靠system prompt去记。另外，把“调用工具”这个动作拆成“先确认是否满足条件，再执行调用”两步，也能减少它跳步的概率。

可以试试在每步输出里强制加个“当前任务进度”的标记，像个进度条一样提醒它别跑偏。

这个问题太真实了，我最近也在折腾类似的东西，ReAct模式确实容易在第三步左右开始“失忆”，感觉像是模型把中间推理结果当成噪音给过滤掉了。我自己试下来比较有用的一个技巧是把历史对话和当前步骤用显式的分隔符标记出来，比如在system prompt里要求它每次输出前先复述一遍“当前任务阶段”和“已确认的信息”，相当于强制它把上下文写在输出里，而不是只靠隐式记忆。另外我还会把退款相关的参数（比如订单号）在第一步就让它用固定格式记录下来，后面每步都要求它引用这个字段，这样能减少跳步的概率。不过说实话，有时候模型还是会输出一堆解释而不是工具调用，我干脆在prompt里加了一条“如果检测到需要调用工具，必须直接输出JSON格式的调用指令，禁止任何自然语言解释”，效果稍微好一点。你试过把任务拆成多个独立子Agent吗？比如查订单用一个Agent，判断延迟和退款用另一个，通过编排层来传递结果，这样单步压力会小很多。

这个我太有同感了，ReAct模式在简单任务上确实香，但一旦涉及多步依赖就容易翻车。我这边踩坑后的一个土办法是：把历史关键信息显式塞进每一步的user message里，比如在调用退款前，用代码把“订单状态是延迟”这个结论拼成一段话重新喂给模型，而不是完全依赖它的内部记忆。另外，我在system prompt里加了个“每个工具调用前必须输出一句简短的推理摘要”的约束，强迫它把上下文压缩成一句话再行动，这样跳步概率低了不少。不过我也挺好奇，你用的模型版本是什么？有些小模型在长上下文保持上天生弱一些，换个大参数或者指令微调过的版本可能立竿见影。还有一点，你考虑过用LangChain的AgentExecutor里的early_stopping机制吗？它能控制模型在无效循环时主动停止，配合max_iterations设置，至少能避免它瞎编废话。当然，要是你的场景允许，把“申请退款”拆成两个独立Agent——一个只负责判断，另一个只负责执行——用外部状态机串联，效果会比单一Agent稳定得多，就是工程量大了点。

遇到过类似的问题，后来发现单纯靠prompt强调“记住历史”效果有限，核心是把每一步的中间结果显式地写进下一轮输入里。比如让Agent每次推理后把“当前状态+已执行步骤+下一步目标”打包成结构化数据传回，这样就算模型“失忆”，上下文也还在。另外你可以试试在system prompt里明确禁止输出非工具调用的内容，比如直接说“必须调用特定API才能回复”，能减少废话。不过最稳定的方案还是自己写一个简单的状态机逻辑在外层兜底，别全指望Agent自己规划。

我也遇到过类似的问题，ReAct模式在长链路上确实容易“失忆”。我试过一个办法：在每一步的prompt里显式地要求Agent输出当前步骤的“状态摘要”，比如“已查到的订单状态是XX，下一步需要调用退款接口”，这样上下文就强制保留在输出中了。另外，可以给每个工具调用加一个前置的“确认步骤”，比如让Agent先输出“调用退款接口，参数为XXX”再执行，能减少跳步。感觉核心是要把隐式推理变成显式结构化输出，不然LLM容易偷懒。

这个问题我也踩过坑，后来发现光靠system prompt不够，得在每次Agent输出后显式地把当前任务步骤和已完成的上下文塞回它的输入里。我试过用类似“当前进度：第2/3步，已获取订单状态为延迟，下一步需调用退款接口”这样的结构化提示，跳步和失忆的情况少了很多。另外可以给每个工具调用加个简短的前置说明，比如“现在执行退款操作，依据是订单号XXX的状态为延迟”，等于帮它理清逻辑链。对了，你用的模型是哪个？不同模型对长上下文的稳定性差别挺大的。

我也遇到过类似的问题，ReAct模式在长链路上确实容易“断片”。我试过在每一步的Prompt里显式地把上一步的关键输出（比如订单状态和判断结果）拼接回去，类似“当前上下文：{上一步结论}，接下来请调用xxx”，效果比单纯强调“记住历史”要好。另外，可以试试把退款逻辑拆成两个子步骤，先输出“确认延迟”再触发工具，不要让它一步决策，能减少跳步。你用的是哪个模型？GPT-4或者Claude 3.5对这种多步推理的稳定性会好不少。

试试把每个步骤的中间结果显式写进prompt，像“上一步查到的订单号是xxx”，强制它引用。

试试在每步输出前加个“当前任务状态”的总结，强制模型把关键信息再复述一遍。

试试把每个推理步骤拆成独立的函数调用，强制Agent分步执行，上下文用变量传参。

试试把每个步骤拆成独立的prompt循环，用外部变量记录中间结果再喂回去，这样它不容易跑偏。

这个问题太有同感了，ReAct模式一复杂确实容易“失忆”。我自己的经验是，别只靠system prompt，试着把“历史关键信息”显性写进每一步的输入里，比如在每次调用工具前，都让Prompt强制把之前的推理结果和当前步骤需要的数据拼接成一段摘要，相当于手动帮它做短期记忆。另外，我还会在工具调用时加一个“确认步骤”，让Agent输出一个格式化的JSON，里面包含“当前意图”和“依赖的前置信息”，这样能有效减少它跳步的概率。你用的模型是哪个？不同模型的上下文注意力方差挺大的，有些模型对长链推理天生更稳定。

这种多步任务崩掉太真实了，我自己也踩过类似的坑。后来我的办法是在每个关键步骤后加一句明确的“继续下一步”指令，比如“请继续执行退款申请”，同时把历史关键信息（像订单号、是否延迟）用固定格式写进每一步的输入里，相当于帮它手动“提词”。另外，可以试试把ReAct的“思考-行动-观察”循环拆得更细，比如给一个示例模板，让它每一步都严格按照“当前状态：xxx，下一步动作：xxx”来输出，跳出格式就重试，这样跳步和失忆的情况会少很多。

这问题太真实了，ReAct模式在复杂任务里确实容易“断片”，尤其是上下文一长模型就开始自己编故事。我自己的经验是，光靠system prompt里强调“记住历史”效果有限，因为模型本质上还是靠注意力机制在局部窗口里做预测。可以试试在每一步都显式地让Agent输出“当前状态摘要+下一步行动计划”，比如要求它在调用退款接口前，先输出一个类似“用户要求：查订单、判断延迟、申请退款；当前已完成：订单状态已获取（延迟中）；下一步：调用退款接口”的结构化记忆块。这样相当于把隐式记忆变成了显式文本，模型不容易跑偏。另外，你提到“跳步”的问题，我猜是Agent试图一步到位推理出最终结果，这时候可以给它加一个“禁止省略中间工具调用”的约束，比如在prompt里写“每个工具调用前必须输出三个字段：当前目标、已获信息、待执行动作”，强制它按步骤来。还有个小技巧是给每个步骤的回复加一个XML标签，比如...，这样模型更容易区分不同阶段的历史输出，减少“失忆”。不过说实话，如果任务链条太长，不如干脆把多步拆成多个单步Agent，用代码来控制流程流转，反而更稳定。

试试把中间步骤结果显式写进prompt里，比如每步都强调“上一步你查到了XX，现在要基于此做下一步”。

你这情况太真实了，ReAct模式在复杂任务里确实容易“失忆”，我试过在每一步的prompt里显式拼接上一步的执行结果和当前目标，比如“上一步你查询到订单状态是X，现在需要根据这个结果决定是否调用退款接口”，效果比单纯靠“记住历史”好很多。另外可以试试给每个工具调用加一个强制输出模板，比如“请以{“action”: “refund”, “params”: {...}}的格式返回”，减少模型自由发挥的空间。

这个问题我也踩过坑，ReAct模式下模型确实容易在中间步骤“断片”。我后来试了个笨办法：在每一步tool call的output里强制加一个“当前任务进度摘要”字段，让Agent每执行完一步都得看一眼这个摘要再决定下一步，相当于手动给它续命上下文。另外system prompt里别只写“逐步思考”，最好给个step-by-step的JSON格式范例，告诉它每一步输出必须包含“当前目标”和“下一步动作”，能明显减少跳步。你们用的模型是哪个？不同模型对长上下文的容忍度差别挺大的，换gpt-4-turbo或者claude-3-sonnet试试可能直接解决。

试试把“历史记录”直接塞进每一步的user message里，别只靠system prompt，效果会稳很多。