多步推理任务中，如何设计Prompt让Agent不跳步骤？

我之前也踩过这个坑，单纯靠prompt约束步骤真的容易翻车。后来我试了在每步输出前加一个类似“检查点”的指令，比如强制要求先输出“提取到的关键信息：”再进入下一步，效果会稳一点。不过如果流程特别复杂，LangGraph确实更靠谱，把步骤硬编码成节点，至少不会跳逻辑。你那个合同审核的场景，关键信息提取一旦漏了，后面风险比对基本白搭，所以外部控制可能更一劳永逸。

可以在system prompt里加个“先输出提取结果再继续”的指令，配合链式调用逻辑会更稳。

说实话你这个情况太典型了，我之前做类似的合规审核也翻过车。我试下来感觉单纯靠prompt约束步骤确实不太靠谱，模型注意力一分散就容易跳步。后来我用LangGraph把“提取信息”单独设成一个节点，强制输出结构化数据再传给下一步，效果稳定很多。另外你可以在few-shot里故意放一个跳步后出错的例子，让模型看到后果，有时候比正面强调步骤更有用。

建议试试在prompt里让Agent每一步都必须输出一个固定格式的中间结果，比如“提取信息：xxx”，这样它想跳也跳不了。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt让大模型老实按步骤走确实不太靠谱。后来我把每个步骤拆成独立的API调用，前一步的输出格式化后作为后一步的输入，虽然代码重写了不少但效果稳多了。你也可以试试把“提取信息”的结果做成一个JSON schema强制输出，这样模型想跳也跳不过去。LangGraph确实是个好选择，但如果你只是临时demo，自己写个简单的状态机成本更低。

试试在每一步输出前加个“确认格式”，比如让agent先输出“提取结果：”再继续，我这么搞后跳步少了很多。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt描述步骤确实不够稳，尤其是长链条任务。后来试了用chain-of-thought加结构化输出，比如让Agent每做完一步就输出一个“步骤状态标记”，再配合正则校验，效果好了不少。不过如果任务流程特别固定，LangGraph那种显式DAG控制确实更靠谱，能彻底杜绝跳步，就是搭建成本高一点。你合同审核这种场景，我觉得可以先用伪代码式的step-by-step指令，再加上输出格式约束试试，不行再上外部框架。

说实话你这个情况我也踩过坑，光靠prompt硬约束确实不稳定，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我的经验是，与其把所有指令堆在system里，不如把每个步骤拆成独立的prompt，用代码逻辑串起来——比如第一步输出结构化JSON，第二步再拿这个JSON去问模型，这样它想跳也跳不了。另外，你可以在每一步的prompt里加一句“如果不基于上一步的结果，请直接回答无法继续”，能有效逼它按顺序走。至于LangGraph，我觉得如果你不打算上复杂的状态机，其实没必要，简单用个for循环调用API就够。还有个野路子：把“提取信息”的结果要求成固定格式，比如必须输出“条款编号：xxx，关键字段：xxx”，如果格式不对就自动重试，效果比few-shot稳定多了。最后想问下，你试过在输出修改建议前，强制让它先复述一遍比对结果吗？有时候这一步能起到刹车作用。

流程控制别全靠prompt，LangGraph那种显式节点真的稳，合同审核这种活儿值得上强度。

prompt写得再好也架不住模型放飞，试试把提取结果强制塞进下一步的输入里。

这问题我太有同感了，之前做类似抽取任务也踩过这个坑。后来我发现光靠prompt提醒顺序其实挺脆弱的，Agent一遇到长文本就容易“偷懒”跳步。你可以试试把“提取信息”这一步直接变成一个独立的输出节点，比如要求它先单独输出一个JSON格式的中间结果，然后再基于这个结果做后续分析，这样结构上就卡死了。至于LangGraph，如果你流程特别固定，确实值得上，但要是想快速验证，我建议先把prompt改成“先输出一个表格，再写分析”这种强格式约束，效果可能比单纯写步骤要好不少。

说实话你这情况太典型了，我也踩过类似的坑。光靠prompt约束步骤确实不稳定，尤其模型在长上下文里容易“走捷径”。我建议你把“提取信息”这一步的输出做成强制结构，比如让它先输出一段固定的json格式，再基于这段json做风险比对，这样等于给Agent设了个物理关卡。另外LangGraph那种外部流程控制确实更可靠，尤其适合合同审核这种对逻辑链要求高的场景，prompt里写步骤是软约束，图结构才是硬约束。我自己的经验是，先拿几个真实案例跑一遍，把最容易跳步的那个环节单独抽出来做子任务，比反复调prompt效率高多了。

试试把每个步骤设成独立变量，让AI填完一个再给下一个，卡住不填就报错，这比写死prompt稳多了。

合同审核这种活儿，光靠prompt太玄学，直接上LangGraph绑流程吧，省心还不会跳步。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt硬约束确实不稳，尤其合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。后来我改成让它在每一步输出前先强制打一个“步骤标记”，比如【提取信息】开头，再配合few-shot里故意放一个错误跳步的负面例子，效果会稍好点。但说实话，如果流程容错要求高，还是建议上LangGraph这类工具把步骤变成硬节点，prompt只负责单步决策，这样至少不会断链。

prompt写得太“命令式”反而容易被模型忽略，你可以试试把步骤拆成独立的子任务，比如让Agent先只输出“提取结果”到缓存，再基于这个缓存做下一步分析，用变量传递来卡顺序。我自己用类似办法做数据清洗，比纯文案提示词稳定多了，不过合同审核逻辑更复杂，估计还得配合外部状态管理才彻底。

你提到的“不稳定”我太懂了，few-shot有时候多了反而干扰，模型会模仿示例的语气而不是顺序。我建议把步骤编码成JSON格式的中间输出，比如要求它先返回一个含“key_info”字段的字典，再做下步，这样结构上就有约束力。另外可以试试在每步结尾加个“确认”词，比如“继续”，让模型自己给自己递进信号，比纯指令好用点。

说实话，prompt再怎么调也扛不住

试试把每步输出要求成固定JSON格式，模型不填完就报错，比纯文字约束稳得多。流程复杂的话LangGraph确实更保险，Prompt再调也就那样。

说实话你这个场景我踩过一样的坑，光靠prompt约束顺序确实不牢靠，尤其合同条款这种长文本，模型注意力一分散就跳步了。我后来是把“提取信息”单独拆成一个子任务，用结构化输出（比如强制JSON格式）让它先填完字段才进入下一步，效果比在system里写步骤稳得多。另外LangGraph这种外部控制我个人觉得值得上，毕竟审核场景容错率低，流程硬绑定+每步校验比纯靠模型自觉靠谱。你试试在每步之间加一个“确认输出”的检查节点，看跳步概率会不会降下来。

说实话你这个情况我太懂了，之前做类似的信息抽取流程也踩过这个坑，模型对“步骤”的理解跟咱们完全不一样，它觉得能直接跳过就绝不废话。我觉得问题可能出在system prompt里的“步骤”只是个抽象描述，对Agent来说没有硬性约束力，它更倾向于用最短路径完成最终目标。

我自己试下来，一个比较有用的做法是把每个步骤的输出格式强行结构化，比如让它在第一步必须输出一个JSON字段叫“关键信息”，第二步再输出“风险点”，这样它为了生成合法的最终结果，就不得不先把中间状态补上。另外你也可以试试把“提取信息”这一步伪装成“不允许跳过的验证关卡”，比如在prompt里写“如果未生成第三步的中间表格，则整个回答无效”，这种威胁式的措辞有时候比单纯强调顺序管用。

至于LangGraph，我觉得如果你的流程真的需要百分之百稳定，那确实该上，毕竟prompt再调也是概率性的，合同审核这种场景容错率太低。不过在那之前，你可以先试试把few-shot的示例改成“错误示范+正确示范”的对比，让它明白跳步会产出什么烂结果，有时候让模型看到反面案例比正面引导更有效。最后想问下，你现在的few-shot是放在user消息里还是assistant消息里？我怀疑位置不同效果差挺多的。

说实话你这个场景我太有同感了，之前做类似的合规审查demo时也被跳步坑过，后来发现光靠prompt约束其实是在跟模型的内隐习惯对抗，效果特别看运气。我自己试下来觉得比较稳的做法是给每一步设置一个强制输出标记，比如在system里明确要求“先输出JSON格式的提取结果，再输出风险点”，这样模型至少在结构上没法跳过中间层。另外你也可以试试把“提取信息”这一步拆成独立的子任务，用两次调用喂给模型，第一次只做提取，把结果存下来，第二次再拿提取结果去比对风险，这样从根本上杜绝了跳步的可能。至于LangGraph那类外部流程控制，我觉得如果业务逻辑特别固定、步骤又不可妥协，那真的值得上，毕竟外部状态机比模型自我约束靠谱得多，合同审核这种场景出错代价太高。不过你如果只是想快速验证demo，可以先试试把few-shot里的示例改成“反面案例+修正说明”，就是故意展示一个跳步的错误输出然后纠正，有时候比正面例子更管用。还有个小技巧，就是在每一步之间插入一个需要“确认”的伪动作，比如“请复述你刚提取的关键信息”，模型为了完成任务往往会多走一道流程。话说回来，你那个风险比对的具体输入格式是什么，如果输出崩了会不会其实是提取到的信息本身格式不统一导致的？

这个问题我太有共鸣了，之前做类似的抽取任务也差点被跳步骤逼疯。我后来发现，光靠system prompt里的“严格执行”基本没用，模型对“步骤”的理解跟咱们不一样，它觉得能直接出结果就是省事。你试试把每一步的输出格式给死，比如强制要求先输出一个JSON块，里面必须包含“提取信息”字段，然后再接“风险比对”字段——结构上卡住了，它想跳都跳不过去。另外few-shot的示例顺序其实也有讲究，如果你给的例子都是完整流程，模型容易模仿，但如果你偶尔给一个跳步的反例，它反而会困惑，不如全部正例来得稳。

不过说实话，如果你这个流程是生产环境要用的，我强烈建议上LangGraph那种外部控制。Prompt再设计也是概率性的，合同审核这种场景错一步代价挺大，绑定步骤之后至少能保证逻辑链条不断。你可以在LangGraph里把“提取信息”设成一个强制节点，输出校验不通过就直接报错重跑，比纯靠prompt省心太多。当然，如果你只是demo阶段想快速看效果，那可以试下在每步之间加一个“请先复述你刚提取的内容”的自检提示，有时候让模型自己说一遍能减少跳步。

对了，你试过用温度调低一点吗？比如0.1以下，生成随机性降低之后，模型会更倾向于走保守的完整路径。还有个小技巧，就是把长文本切成小段，每段单独跑完整流程，最后再汇总，这样段落短了，模型注意力不容易飘，跳步概率也会小很多。你现在的合同是直接全文丢进去还是分段处理的？

说实话你这个场景我太有共鸣了，之前做类似的合规审查流程也踩过这个坑。我的经验是，光靠prompt约束顺序确实不牢靠，尤其当上下文变长或者任务复杂时，模型很容易“自作聪明”地合并中间步骤。我后来试了个笨办法，把“提取信息”的结果强制要求输出成固定的JSON结构，并在下一步的prompt里明确引用这个JSON里的字段，比如“请基于上文提取的{风险类型}字段进行比对”，这样模型就不得不先完成上一步才能拿到下一步的输入。另外，你提到的LangGraph方案我也觉得值得试，但别急着上全套，可以先用一个简单的状态机，每一步用独立的LLM调用，把上一步的输出作为下一步的prompt一部分，这样即使模型想跳步，代码层面也会拦住它。还有个细节，few-shot示例里最好包含一个“故意跳步后输出错误结果”的反例，让模型看到跳步带来的后果，这比只给正例有效得多。不过我发现就算这样，偶尔还是会有模型“脑补”出不存在的信息，最后我干脆在系统层加了校验逻辑，比对提取字段和原文的一致性，不通过就重跑。总之我感觉纯prompt想做到100%稳定挺难，流程控制该上还是得上，但可以先从轻量级的代码约束开始试。

我之前也遇到过类似问题，光靠system prompt确实容易翻车，尤其合同这种长文本，模型一跑长就容易“抄近路”。我后来是把每个步骤拆成独立的prompt循环调用，比如先让Agent输出“提取信息”的结果，拿到结果后再丢进下一步，这样顺序就锁死了。如果你不想上LangGraph，可以试试在代码里加个简单的状态机，或者用function calling强制每步返回结构化JSON，效果比纯文字描述稳定很多。另外few-shot的示例顺序要跟任务完全一致，不然模型很容易学歪。