AI Agent的多步推理总是崩，怎么设计Prompt让它稳定点？

试试把每个步骤的输出格式锁死成json，强制带上前一步结果，比口头强调管用得多。

我之前也踩过这个坑，后来发现单纯靠system prompt强调“记住历史”没用，得把关键状态显式写进每一步的prompt里，比如让模型每次输出前先复述一遍“当前订单状态+退款条件是否满足”。另外你试试把“调用退款接口”拆成两步，先让它输出一个“决策理由”的中间字段，再接工具调用，崩的概率会小很多。还有个偏方，就是给每一步加一个“强制校验”指令，比如“如果前一步没完成，输出ERROR”，能有效逼它不跳步。

这问题太真实了，ReAct模式在复杂任务上翻车基本是常态，我猜你遇到的不是“上下文丢失”，而是模型把推理链和工具调用混在一起了。你可以试试把每个步骤的“观察”和“行动”用结构化标签强制分隔，比如让模型输出固定的JSON格式，包含thought、action和action_input三个字段，这样即使它中间跑偏，系统也能截断错误输出，重新引导回正确路径。另外，别依赖模型自己记住历史，把关键状态（比如订单是否延迟）在每轮对话里显式写进prompt末尾，相当于给它一个“便签”，比让它自由回忆靠谱得多。还有一个坑是，退款接口这种高风险操作，最好加一个前置确认步骤，让模型先输出“确认申请退款，金额X元，是否执行”，而不是直接调API，这样就算它前面判断错了，也不会造成不可逆后果。我自己的经验是，把“跳步”问题转成“步骤计数”——在prompt里要求它每轮必须输出当前是第几步，总共需要几步，一旦超过预设步数就强制停止，至少能控制住失控的节奏。你试试把系统提示改成“你是一个严格按流程执行的机器人，每步只做一件事，且必须引用上一步的结果”，效果可能比“记住历史”这种模糊指令好很多。另外，如果模型还是偶尔废话，可以在代码层加个校验——如果输出不是合法工具调用格式，就原样把上一轮的状态重新发回去，逼它纠错，虽然笨但很管用。

这问题太真实了，我试过类似场景，光靠system prompt强调“记住历史”基本没用。后来发现关键是把每个步骤的结构化输出做明确限定，比如规定每一步必须输出“当前任务状态+下一步动作参数”，这样模型被迫把关键信息固化下来，而不是靠记忆。另外建议把退款这类关键动作拆成独立的子Agent，主Agent只负责判断和调度，减少上下文负担，比单纯堆Prompt稳定得多。

这问题太真实了，ReAct模式在复杂任务上确实容易“断片”。我觉得光靠system prompt强调记忆没用，关键得把每一步的中间结果显式写进上下文，比如让模型在每轮输出里强制带上“当前订单状态：XX，退款条件：满足/不满足”，这样它至少有个“便签”能翻。另外也可以试试把“调用退款接口”拆成独立子任务，先让Agent确认所有前置条件都满足再执行，不然很容易被长对话带偏。你现在的工具调用是走function calling还是纯文本格式输出？这俩对稳定性的影响差别挺大的。

说实话ReAct模式在复杂任务上确实容易翻车，我试过把每个工具调用的输入输出都强制塞回对话历史里，让模型每次决策前必须看到上一步的实际结果，而不是只靠它自己“记住”。另外可以在prompt里加一个“当前目标”的变量，每次循环都重新输出一遍原始用户问题和已完成步骤的摘要，这样能明显减少跳步。还有个小技巧是给退款这种关键动作加一个前置校验步骤，比如让模型先输出“确认用户要求退款，调用接口”，再真正触发工具，相当于给它一个缓冲带。

我之前也踩过这个坑，光是靠system prompt强调“记住历史”真没用，模型该忘还是忘。你可以试试把每一步的推理结果显式写进当前对话里，比如让Agent每次调用工具前先复述一遍“用户要退款，订单已延迟”，相当于给它个外部便签。另外，把工具调用的格式固定死，用JSON或函数模板，比让模型自由发挥稳定得多。还有个偏方，复杂任务拆成多个子Agent，每个只干一步，省得上下文串味。

这问题太典型了，ReAct模式在长链路上确实容易“断片”。我试过最管用的办法是每次工具调用后，强制把当前的结论摘要和下一步计划回填到对话里，相当于给它做一个外部记忆锚点，而不是指望它自己记住。另外你可以在prompt里加个“只输出JSON动作”的硬约束，把“废话”直接堵死，一旦输出非结构内容就自动重试，稳定很多。不过想确认下，你这边是用的固定温度还是采样？如果温度偏高，也可能加剧跳步。

说实话ReAct在这种场景翻车太常见了，我猜你多半是没把工具调用格式固化到模型的条件反射里。与其在system prompt里反复念叨“记住历史”，不如把每一步的输入输出直接塞回当前对话，比如每次工具返回后强制追加一句“根据以上最新状态，下一步必须调用的函数是”，并且把候选函数列表压缩到极短，让它没机会发散。另外你那个“查订单+判断延迟+退款”其实是个天然状态机，完全可以拆成两个Agent接力，第一个只输出结构化结论（比如JSON：是否延迟），第二个拿到这个结论后才被允许调用退款接口，中间不要给模型自由发挥的空间。还有个野路子是把历史关键信息用特殊符号标记，像“订单状态:延迟”这种，放在每轮user消息最前面，比它自己从长篇上下文里找靠谱得多。最后建议你给模型加个“硬约束”：如果当前需要调用工具，输出必须只包含函数名加参数，任何解释性文字直接算失败并重试，这样能治它说废话的毛病。你可以先试试把温度调到0.1，再把历史压缩成最近两轮加摘要，崩的概率至少能降一半。

说实话你这个问题太典型了，我踩过一模一样的坑。后来发现光靠system prompt施压没用，得把历史关键信息直接“喂”到当前这一步的输入里，比如每次调用工具前把订单号和延迟判断结果显式拼接进去，而不是指望模型自己回忆。还有个土办法是给每步加个“前置校验”指令，让它先复述上一步结论再行动，虽然啰嗦但确实能把跳步率降下来。你试试把工具调用的输出格式卡死，比如强制要求以“ACTION: refund, order_id=xxx”这种纯代码形式返回，能明显减少废话。

说实话这问题太典型了，ReAct一长就失忆基本是通病。我试过最管用的法子是把每个步骤的输入输出都显式塞回prompt里，比如强制要求“上一步结果是xxx，现在基于此执行下一步”，相当于手动给它搭个记忆脚手架。另外别指望它自己记，干脆把工具调用的返回结果截断后原样贴进下一轮对话，比在system里喊口号管用十倍。还有个坑是别让它自由发挥，每一步都限定成“只能输出JSON动作或最终答案”，能有效治跳步。你试试把条件判断也拆成单独工具，比如先调用“检查是否延迟”再根据结果决定调不调退款，别让它一步内做太多逻辑。

试试把每个工具调用的结果强制写回一个固定的“工作记忆”字段，比如让Agent每次输出前都先复述一遍当前状态，像“订单已查，状态延迟，下一步需要调用退款接口”，这样即使前面丢了，最后一步也能捡回来。另外别太指望system prompt，多把步骤拆成独立子任务，每个子任务只负责一件事，失败就重试那个子任务，比让Agent一口气走完靠谱多了。

这问题太真实了，ReAct模式在长链路任务上确实容易“断片”。我自己的经验是别光靠system prompt施压，试着把每个步骤的输入输出都明确写进对话历史，比如让Agent每做完一步就强制总结成“当前状态：订单已查，状态延迟，下一步调用退款接口”，给它一个显式的“记忆锚点”。还有就是别让它自由发挥，把工具调用的格式限定得死一点，用few-shot给两个完整的多步推理例子，比任何“记住历史”的指令都管用。你试过在每轮回复前加一个“基于以上信息，下一步唯一可执行的动作是”这样的约束句式吗？对防止跳步挺有效的。

试试把ReAct的Thought/Observation显式落到scratchpad里，每步都强制模型先复述当前状态再决定下一步，光在system里喊“记住历史”基本没用。我踩过的坑是工具调用失败后模型直接摆烂，后来加了few-shot示例教它怎么从错误里恢复。退款这种关键步骤最好单独拆成子任务，别让一个prompt串到底。