多步推理任务中，如何设计Prompt让Agent不跳步骤？

这问题我太有同感了，之前做类似的信息抽取流程也踩过这个坑。system prompt里写“严格执行”其实对模型来说就是个软约束，它觉得语义连贯比步骤完整更重要，尤其是当上下文里“风险点”这个词出现频率高的时候，注意力一偏就跳了。我后来试过把每个步骤的输入输出格式卡死，比如强制要求输出一个JSON，键名分别是“extracted_info”和“risk_analysis”，这样模型为了生成合法结构，至少会先填充完第一个键的内容，跳步的概率小很多。不过你这场景里“读取条款”本身可能不太需要显式输出，倒是“提取信息”这步可以考虑用“先列出所有需要提取的字段名，再逐个填写”的方式来强制分步。至于LangGraph那种外部控制，我觉得如果你的流程里还有条件分支或者循环，那确实值得上，但就这个固定四步的demo，先用prompt的格式约束试试，成本低很多。还有个细节，few-shot示例里最好有一两个故意展示“跳过提取后输出混乱”的反例，让模型看到后果，比光给正例管用。你现在的few-shot是只给标准流程，还是也有对比？

说实话，光靠prompt压步骤真不如直接上LangGraph，流程控制这东西交给代码比交给模型靠谱多了。

说实话我最近也踩过类似的坑，光靠prompt硬约束顺序确实不太靠谱，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我后来是把“提取信息”这一步单独拆出来，让Agent先输出一个结构化JSON，确认字段填全了再进下一步，效果比单纯写步骤描述稳定很多。你提到LangGraph，我觉得如果流程固定且不允许容错，那确实该上这种外部控制，毕竟prompt再怎么写也是概率性的，业务场景里宁可多几次调用也别赌模型的自觉性。

prompt里写步骤其实挺看运气的，我试过把每个步骤的输入输出格式都定义得特别死，比如要求“提取信息”必须用表格形式输出，否则后续步骤就报错，这样Agent为了完成任务就不得不先走完那一步。你那个few-shot不稳定，可能因为示例和真实合同差异太大，模型只是学了表面顺序没理解逻辑依赖。如果不想上LangGraph，可以试试在每轮生成后加一个自检提示，让Agent自己比对当前输出是否满足下一步的前置条件，不满足就强制回溯，虽然费点token但比全流程跑乱强。

我支持你考虑LangGraph，因为合同审核这种场景容错率太低了。不过在那之前，可以试试把“提取信息”改成强制工具调用，比如让Agent必须调用一个外部函数去解析条款，不调用就

说实话，我试过类似场景，光靠prompt硬控顺序真的不稳，尤其合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我后来是把“提取信息”这一步改成让Agent先输出一个JSON字段，比如条款编号、金额、日期这些，不填完就不允许进下一步，效果比纯文字指令好不少。外部框架像LangGraph肯定更稳，但如果你不想上太重，可以试试在每步之间加个“确认输出”节点，跟Agent说“只输出这一步结果，等待确认后再继续”，等于人为切一刀。你那个few-shot不稳定，会不会是示例太短、跟真实条款复杂度不匹配？可以试着用一条真实合同条款做完整示例，把每一步的中间输出都写清楚。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt约束顺序真的不稳，尤其是长上下文里模型很容易把步骤“优化”掉。后来我改成把“提取信息”的结果单独要求输出成一个json块，并且让下一步的比对逻辑强制读取这个json，相当于在文本层面做了个数据依赖，效果比单纯强调步骤好很多。你如果想彻底锁死流程，LangGraph确实更靠谱，但轻量场景下可以先试试把中间结果结构化，让模型“没法跳过”。

我懂这种感觉，few-shot有时候反而让模型学乱了。你可以试试把每一步都设成一个独立的“问题”，比如先问“条款里有哪些关键信息”，等它回答完，再问“基于这些信息，风险点是什么”，人为制造对话轮次，把步骤拆开。这样就算它想跳，你也容易发现是哪一步断了。合同审核这种场景，准确性比速度重要，外部流程控制可能才是正解，prompt只适合做软约束。

老实说，我试过在system里写“必须按顺序”，结果它照样跳。后来发现，把步骤变成“检查点”反而有用，比如每完成一步就要求输出一个固定的标记词，像“已提取关键信息，开始比对风险”。这样至少你能监控它到底走到哪了，出问题也好定位。另外，如果流程实在复杂，LangGraph别犹豫，prompt搞不定就用代码锁死，别跟

我之前也踩过类似的坑，靠prompt硬控步骤确实不靠谱，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳。我的做法是让每步输出都带固定格式标记，比如要求“提取信息”部分必须输出成JSON字段，后面步骤直接引用这个字段，这样等于给Agent设了个物理锚点。另外LangGraph那种强制节点流我觉得是正解，特别是你这种审核场景，漏一步代价太大，不如直接上代码控制，prompt只负责单步质量。

说实话我也遇到过一模一样的问题，system prompt写步骤根本拦不住它“跳步”。后来我改用输出格式约束，比如强制它先输出一个“提取结果”的JSON块，再去跑风险比对，效果比单纯说“按顺序”好很多。另外你说的LangGraph我觉得可行，尤其合同审核这种流程确定性强的场景，外部编排确实比靠模型自觉靠谱，省心不少。不过也可以先试试在每一步的输入里带上上一步的输出摘要，给它一个“必须基于此继续”的锚点，有时候也管用。

试试把每一步都设成独立工具调用，不返回结果就卡住下一步，比纯靠prompt稳多了。

用LangGraph锁流程吧，prompt再调也挡不住模型自由发挥，外部控制才是硬道理。

这问题我踩过类似的坑，光靠prompt约束顺序确实不稳，尤其是合同这种长文本，模型很容易被中间某段内容带跑。后来我改成把每个步骤的输入输出定义成独立变量，让agent必须显式输出“提取结果：xxx”再进入下一步，效果好了不少。不过如果你对步骤顺序有硬性要求，LangGraph那种图控制会更省心，至少不会出现跳步还不报错的情况。你现在的合同文本大概多长？我猜是不是超长内容导致注意力分散了。

这问题我太有同感了，之前做类似的合规审查demo也被跳步骤坑过。我的经验是，单靠prompt文字约束真的不够，尤其合同条款这种长文本，模型注意力一分散就容易“抄近道”。你可以试试把system prompt改成“你是一个逐层推进的审查器，每次只允许执行一个动作，输出必须包含当前步骤编号”，然后配合一个强制的输出模板，比如“【步骤1提取】...【步骤2比对】...”，这样比单纯说“请严格执行”要有效得多。另外，few-shot示例里最好放一个“反面案例”，明确告诉它“这段回复因为跳过了提取步骤导致错误”，模型对错误示范的警惕性往往比正向指令高。但说实话，如果你要上线用或者对稳定性要求高，我还是建议上LangGraph这类流程控制，把每个步骤变成独立的节点，用代码逻辑卡死顺序，prompt只负责单个节点的质量。外部控制的好处是彻底断了模型“自由发挥”的念想，而且调试起来也方便——你可以单独测提取节点，而不是每次都要跑全流程。说到底，prompt能优化的是“倾向”，流程控制才能保证“确定性”，对合同这种严谨场景，我倾向后者。

说实话纯靠prompt约束顺序真的不太靠谱，模型对“步骤”的理解是概率性的，不是逻辑性的。我之前试过把步骤编号加进few-shot里，结果换个场景照样跳，最后干脆用LangGraph把每个节点做成独立的状态，不跑完提取节点就直接报错，效果稳多了。你那个合同审核流程其实很适合这种强制管线，建议别在prompt上死磕了。另外如果非要用prompt，可以试试让每一步的输出都显式存成JSON字段，模型为了填对字段会稍微老实一点，但也就那样。

试试把输出格式改成JSON强制带step字段，模型偷懒概率会低很多。或者直接上LangGraph吧，流程写死比prompt可靠。

prompt再调也就那样，不如代码里卡个状态机，哪步没做直接报错重跑，省心。

试试把每一步的输入输出都做成强制校验，缺了就报错重跑，比纯靠prompt稳多了。

LangGraph那种图控制确实更靠谱，prompt再怎么写也架不住模型自由发挥。

说实话你这个情况太典型了，我试过好多次在prompt里强调顺序，结果模型该跳还是跳，尤其是任务链稍微长一点的时候。后来我琢磨出来一个比较土但管用的办法：让每一步的输出都强制要求填一个JSON字段，比如“step1_extracted_info”，然后下一步的prompt里明确引用这个字段，说“基于上一步的step1_extracted_info进行风险比对”。这样一来，如果模型跳步骤，它就没法生成合法的结构化输出，你解析的时候直接报错，至少能拦住一部分情况。但我也得说，这招对复杂合同文本还是不够稳，因为模型可能把信息提取和风险比对揉在一起输出，字段内容看着像那么回事，实际上逻辑还是乱的。所以我现在更倾向用LangGraph或者类似的外部流程控制，把每一步当成一个独立的节点，用代码强制走完节点再进下一步，prompt只负责单步的指令清晰度，不负责全局顺序。这样虽然写起来麻烦点，但调试起来真的省心很多，尤其是你们这种要交付给业务方用的demo，稳定性比“让模型自觉”重要太多了。你现在的demo是纯靠prompt还是已经接了一些框架了？

我之前也踩过这个坑，光是靠prompt约束确实容易翻车，模型对“步骤”的理解太飘了。后来我改成把每个步骤设计成独立的子任务，用输出格式强绑定，比如上一个输出必须是一个特定结构的JSON，下一步才能开始读它，效果稳很多。你那个合同审核，要不要试试让Agent先输出“提取字段”的表格再继续？另外，如果流程真不能乱，LangGraph那种硬性图控制确实更靠谱，毕竟prompt再怎么写也是概率性的，关键步骤还是得上锁链。

说实话我也踩过这个坑，光靠prompt约束顺序确实不稳，尤其是多步任务一长模型就容易自己“抄近道”。我后来是把每步输出直接要求成固定JSON格式，比如必须包含“extracted_info”字段，这样至少逻辑上卡了一道。另外你提到LangGraph，我觉得如果流程固定且容错要求高，外部控制真的更靠谱，prompt里再怎么写也比不上硬编码的节点顺序。不过也可以试试在每步之间加一个“验证性提问”，让Agent先回答上一步结果再继续，能稍微拉回注意力。

说实话，纯靠prompt锁步骤真不如直接用LangGraph，省心还稳定，合同审核这种流程还是得结构化控制。

我试过类似的，最后妥协了，关键步骤丢给外部工具做状态检查，效果比堆提示词强太多。

LangGraph真能治这毛病，我试过直接绑流程，比纯靠prompt稳多了。

prompt再怎么写也架不住模型自由发挥，外部控制才是硬道理。

说实话这个问题我踩过一样的坑，光靠prompt约束步骤顺序在复杂任务里真的容易翻车，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就跳步了。我后来是把每个步骤的输出格式强行拆成独立的JSON字段，并且要求每步必须打印中间结果，否则直接报错给Agent看，这样能稍微稳一点。但如果你要的是绝对可靠，还是得上LangGraph或类似的流程编排，把步骤变成硬节点，prompt只负责每个节点内的具体动作，别让它自己决定顺序。另外你可以试试在每步开头加一个“上一步输出校验”的指令，比如“请先复述你提取到的关键信息，再进入风险比对”，这算是个低成本补救法。

我之前也踩过这个坑，单纯靠prompt约束顺序确实不稳，尤其是模型对“提取”这种中间步骤的理解容易飘。后来我改成把每一步的输出强制要求用JSON格式返回，并且在前一步的JSON字段里直接嵌进下一步需要的上下文，这样它想跳也跳不过去。另外，LangGraph那种外部控制其实挺香的，尤其是流程复杂时，至少能保证执行路径不歪，调试也方便。你现在的合同审核如果步骤固定，我建议试试把“提取关键信息”这一步的结果作为系统变量存下来，再在下一次调用时作为输入传回去，比纯文字指令靠谱得多。