大佬们，Agent里多步推理时Prompt怎么控制输出格式才稳定？

加一层JSON校验加重试最稳，比死磕prompt省心多了，换模型也能兜住。

这个问题太真实了，我踩过的坑比你还多。我的做法是加一层轻量的后处理校验，用正则或者pydantic把模型输出先洗干净，不合法就重试一次，同时告诉模型“你刚才格式错了，这次注意只输出JSON”。另外把输出格式的约束写在用户消息末尾而不是系统提示里，对我这边效果比写在系统提示里稳定，你可以试试看。

试试用函数调用模式绑定输出结构，比硬控prompt稳定多了，还能跨模型通用。

这问题太真实了，我在Agent项目里也被坑过好多回。你提到的“多夹一段解释”和“少花括号”简直是我每天的噩梦。后来我试了个比较取巧的办法：不在system prompt里死磕JSON格式，而是改成在每次调用LLM时，把工具的定义和可选的参数列表直接拼到user message末尾，然后加一句“只输出一个JSON对象，不要任何其他文字”。实测对GPT-4和Claude都稳定不少，因为user message的约束力比system prompt强。

不过就算这样，偶尔还是会抽风，所以我第二道防线是加了一层轻量的后处理——用正则先捞一下花括号里的内容，捞不到就重新调一次LLM，最多重试两次。其实这算是个trade-off，多一次调用换稳定性。另外你提到的few-shot，我试过把例子放在历史对话里当assistant回复，效果比放在system里好，模型好像更倾向于模仿它自己“说过”的格式。

还有一个偏门技巧：把输出格式定义成类似JSON Schema的字符串，塞进tool description里，让模型把它当成一个“工具”来调用。这样模型会把结构化输出当成一个独立动作，不太会跑偏。不过换模型确实得微调，我目前还没找到完全通用的方案，感觉这是Agent落地最头疼的工程细节之一。

校验重试真的省心，我一般让模型输出后直接正则提取JSON块，不依赖它完全听话。

试过用函数调用替代纯prompt约束，配合pydantic做输出校验，基本能解决格式飘忽的问题。

校验重试是必须的，我一般再加个pydantic或json schema做二次解析，能吃掉大部分格式异常。