多步推理任务中，如何设计Prompt让Agent不跳步骤？

碰到过类似问题，光靠prompt确实容易飘，尤其合同这种长文本，模型一上头就跳步。我后来是把“提取信息”设计成必须输出结构化JSON的中间步骤，并且要求它在最终回答里引用这个JSON的字段，不然就报错，这样能强制它别偷懒。另外LangGraph那种外部控制会更稳，但如果你不想引依赖，也可以试试把每个步骤拆成单独的API调用，前一步的输出直接作为后一步的输入，效果也挺好的。你现在的few-shot是只给正例还是也给跳步的反例？给反例有时候反而能帮助模型理解边界。

遇到过类似的坑，光靠prompt约束确实容易翻车，尤其合同这种长文本，模型注意力一分散就跳步了。我的做法是干脆把每个步骤的输入输出都定义成独立变量，让Agent必须填完才能进下一步，比如强制输出“提取结果：”再“风险点：”，缺了就不给下一步指令。另外LangGraph那种外部控制会更稳，但前期调试成本高，如果只是demo，不如先试试把few-shot改成带错误示例的反例，告诉它跳步会漏掉什么关键信息，效果可能比正面强调顺序好很多。

遇到过类似的坑，光靠prompt约束顺序确实容易翻车，尤其是多步任务里模型会自作主张“优化”流程。我后来是直接把中间步骤的输入输出定义成JSON结构，强制它先填完提取字段才能进下一步，效果比口头强调“别跳步”靠谱多了。另外LangGraph那种外部控制是个思路，但如果你不想引入太重的东西，也可以试试把“提取信息”单独拆成一个子Agent，跑完再喂给下一步，至少逻辑上不会串。你现在的few-shot是给完整链路示范，还是只针对单步？这个可能也有影响。

说实话我最近也踩过类似的坑，后来发现光靠prompt死磕步骤顺序真不如直接用LangGraph或者简单的状态机把流程卡死。合同审核这种多步任务，一旦中间某步输出格式不稳定，后面全乱套，外部控制至少能保证每步的输入输出是干净的。另外你可以在prompt里让模型每步先输出一个“当前处理步骤”的标记，再给个条件判断，比如“如果尚未提取关键信息则不得进入风险比对”，这样模型自我纠错的机会更大。不过话说回来，few-shot不稳定可能还是因为示例和目标任务的格式差距太大，你可以试试只给一个完整案例，但把每一步的中间输出结构用JSON严格定义，效果会比纯文字描述强很多。

这个问题我也踩过坑，光靠prompt约束顺序确实不稳，尤其是模型觉得自己“看懂了”就会跳步。我后来是把每步的输入输出都强制要求用特定JSON格式返回，比如第一步必须输出提取到的字段列表，生成后再喂给下一步，相当于把流程拆成了几次独立调用。另外你提到LangGraph，我觉得对这种强依赖顺序的场景确实比纯文本prompt靠谱，至少能拿到中间结果做校验，不至于最后发现漏了又得重跑。

个人经验是few-shot不如直接让模型每步输出固定格式的中间结果，比如“提取信息：”。另外LangGraph确实能治本，但可以先试试轻量级的状态机。

prompt写得再细也架不住模型自由发挥，建议直接上LangGraph，流程可控还方便调试，别跟prompt死磕了。

我之前也踩过类似的坑，后来发现光靠prompt压步骤真的不稳，尤其是模型上下文一长，它自己就“优化”流程了。我的做法是把中间结果强制要求模型用固定格式输出，比如必须写“提取信息：”加JSON，这样它不生成就没法继续。另外我觉得LangGraph那种外部控制更靠谱，至少逻辑上能卡死每一步，哪怕prompt写得糙点也不会跳。你试过把few-shot里的输出改成带结构化标记的例子吗？我感觉比单纯强调顺序有用一点。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt约束确实容易飘，尤其多步任务里模型对“隐式中间结果”的感知很弱。后来我改成让每一步都输出一个结构化JSON字段，比如先强制写“extracted_info”，再写“risk_check”，这样即使跳步，输出也会缺字段，至少能提醒我哪里断了。另外LangGraph那种硬性节点控制确实更稳，但如果你不想引入太重的东西，可以试试在每步之间插入“请基于上一步的JSON结果继续”这种显式依赖，比一次性列步骤管用。你现在的few-shot是只给了顺序，还是也给了中间步骤的格式示例？我怀疑后者才是关键。

外接流程控制更稳，Prompt写得再好也架不住模型自由发挥，LangGraph试试吧。

说实话你这个情况我太懂了，Prompt写得再细，模型一跑起来该跳还是跳，尤其是合同条款这种长文本，信息密度一大，模型自己就会“抄近路”。我之前做类似的合规审查也踩过这个坑，后来发现光是靠文字强调顺序，本质上还是在赌模型的听话程度，不如把每一步的输出格式卡死。比如你可以要求它先输出一个“信息提取结果”的JSON块，再输出“风险比对”的列表，这样哪怕它想跳，也得先生成那个结构才能继续，不然格式就不对。另外我个人感觉，few-shot示例里最好放一个“故意跳步后自行纠正”的反例，比只给正确顺序有用得多。至于LangGraph这类外部控制，我觉得如果你的流程是固定死、不允许模型自由发挥的，那就直接上，别犹豫——毕竟审核这种事，稳定性比灵活性重要。不过你也可以先试试轻量级的办法，比如在每一步之间让模型输出一个中间结论，用“确认后再进入下一步”的提示词，配合温度调低，有时候也能救回来。你现在的输出乱，具体是乱在格式上，还是逻辑上全乱了？要是格式问题，那用结构化输出就能解决大半。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt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。我的经验是与其死磕提示词，不如把任务拆成独立的子agent或者函数调用，每一步强制返回结构化结果再进入下一步，这样就算模型想跳也没办法。你那个demo如果逻辑链比较固定，真的建议试试LangGraph或者简单的状态机，流程控制比靠模型自觉稳定多了。另外few-shot可以保留，但别指望它兜底，当个引导就好。

试试把提取信息的输出格式固定成json，模型不填就报错，比纯文字prompt管用多了。

说实话你这个场景我太有同感了，之前做类似的多步抽取任务时也栽过跟头，光靠prompt去约束顺序确实不靠谱，尤其是合同条款这种长文本，模型很容易被上下文里的风险词带偏。我后来试了个土办法，就是把“提取信息”这一步的输出格式强行规定成JSON，并且要求它在回答里先展示这个JSON再往下写，相当于用格式门槛卡住它，效果比单纯说“按步骤走”好不少。但我也同意你提到的LangGraph思路，如果你这个流程要跑很多份合同、对稳定性要求高，那外部控制真的更省心，因为prompt本质上是在引导，而不是硬约束，模型换个小版本可能就飘了。想追问一下，你试few-shot的时候，是不是把完整例子放在system里了？有时候放user消息里跟着问题走，反而对当前这一步的约束力更强。另外要不要试试在每步之间让它输出个“检查点”，比如“已提取关键信息：xxx”，这样就算它想跳步，至少逻辑上会卡一下。

我踩过一模一样的坑，光靠prompt写“请按步骤来”基本没用，模型该跳还是跳。后来我把“提取信息”改成必须输出一个结构化JSON字段，下一步只允许读这个字段做比对，跳步就直接报错，效果稳多了。你要是用LangGraph的话，用节点强制串行会更省心，prompt只负责每个节点内部的活。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt真的很难稳住，模型天然就想“抄近路”。后来我的做法是把每一步的输出变成下一步的输入，强制它先产出结构化字段，比如提取完信息后用一个json schema校验，不通过就不让往下走。单纯靠LangGraph绑流程也有点重，可以先在prompt里加个中间产物检查，让它自己回填缺失字段。你可以试试把“提取信息”拆成一个独立的tool call，Agent不调用这个工具就没法进入比对环节，这样约束会硬很多。