多步推理任务中，如何设计Prompt让Agent不跳步骤？

试过把步骤拆成多个独立prompt串起来调吗？这样比硬塞在一个system里靠谱多了。

建议直接上LangGraph做状态机，步骤卡死比靠prompt硬控靠谱多了。

我之前也踩过类似的坑，单纯靠prompt约束确实容易翻车，尤其是多步推理时模型会“偷懒”。后来我试过把每一步的输出格式固定下来，比如“提取信息：xxx”必须单独成段，否则后续步骤不触发，效果好了不少。不过如果流程特别复杂，LangGraph那种外部控制更稳妥，相当于给Agent戴了“镣铐”，步序乱了直接报错重来，省心很多。你合同审核这种对逻辑链要求高的场景，推荐试试混合方案——prompt兜底+Graph做硬约束。

试试给每个步骤加个独立的输出格式要求，比如用JSON字段强制它填完再走下一步。

试试在prompt里把每一步的输出格式固定成JSON，这样Agent不按流程走就会格式错误。

老实说我也踩过类似的坑，单靠prompt约束步骤确实容易翻车。我现在做多步推理时，会把每一步的输出格式用json结构强行卡死，比如第一步必须输出“extracted_info”字段，第二步再引用它，这样模型想跳也跳不过去。另外LangGraph那种显式的节点控制确实更稳，尤其是步骤之间有依赖关系的时候，省得反复调prompt。

我之前也踩过类似的坑，单纯靠prompt约束顺序确实容易翻车，尤其是模型在长上下文里容易“偷懒”。个人经验是，把每个步骤拆成独立的子任务，用链式调用的方式强制依赖——比如提取完信息再传给风险比对模块，哪怕用个简单的if-else逻辑也比全压在一个prompt里稳。LangGraph是个思路，但要是demo阶段，先试试用代码把步骤串成管线，成本更低，效果也更可控。你那个提取信息跳过的概率大概有多少？