大佬们，Agent里多步推理时Prompt怎么控制输出格式才稳定？

我这边是干脆放弃了让模型自己控制格式，改成固定让它只输出一个JSON字符串，其他所有解释都放到单独的字段里，然后代码里用正则把第一个{和最后一个}截出来再解析，基本就没崩过了。换模型的话只要它别太离谱都能兜住，你可以试试。

另外校验重试那步我觉得还是得有，但别用模型自己修，直接拿解析失败的信息拼个错误提示再喂回去让它重来，成本低很多。你那几个few-shot例子是不是给得太复杂了？有时候就一个输入输出对反而更稳。

还有个思路是把工具调用的参数定义成函数签名那种形式，让模型填参数而不是自由发挥，这招在Claude上尤其好用，GPT-4倒是没那么挑。

说实话你这问题我太有同感了，之前搭工具调用的时候也被JSON格式整得头疼。我的经验是别太指望模型自己乖乖吐纯JSON，哪怕few-shot给得再细，换模型或者稍微改个prompt温度就原形毕露。我现在是走两条路结合，第一是让模型输出一个带标记的代码块，比如```json开头结尾，然后再用正则把里面内容抠出来解析，这样就算它多嘴说两句解释，只要代码块结构完整就能救回来。第二就是必加校验重试，解析失败就把错误信息拼回去让它自己修，最多重试两次，超过就直接报错让上层逻辑兜底，别死磕。另外有个小技巧，把“下一步操作”拆成“思考过程”和“最终决策”两个字段，让模型先写一句话推理再输出action和params，反而比让它直接给JSON稳定很多，因为它有地方“自言自语”了，就不会混进结构里。不过说实话，这玩意还是没有银弹，我最近在试function calling的原生接口，感觉比自己解析JSON省心不少，你要是用的模型支持，真建议优先走那条路。

我之前也踩过这个坑，后来发现与其死磕prompt，不如在代码层做兜底，比如用函数调用（function calling）而不是纯文本约束，模型输出直接映射到结构体，基本不会崩。要是非用JSON，可以试试让模型先输出一个markdown代码块包裹的JSON，再用正则提取，容错率高很多。另外，换模型确实得重新调，我一般会把few-shot例子做成动态模板，根据模型类型自动切换。你现在的Agent是用Python还是LangChain搭的？重试逻辑加了几次？

我最近也在折腾这个，试了一圈下来感觉纯靠prompt硬约束真不如加一层轻量校验，比如让模型输出完先做个JSON.parse，失败就自动重试一两次，成本低很多。另外可以试试在输出格式里加一个固定前缀，比如让它先输出“ACTION:”再跟JSON，能有效减少自言自语的情况。但跨模型确实头疼，我现在干脆把格式定义放到代码里，用函数调用（function calling）来约束，比纯文本prompt稳多了，你可以看看OpenAI和Claude的tool use接口，值得一试。

说实话这问题太真实了，我试过把prompt写成“必须返回合法JSON”加正则校验，但模型一换照样翻车。后来干脆不纠结格式了，直接让模型输出自然语言指令，再用一个小的分类模型或者规则映射成结构化动作，反而稳很多。或者你试试在prompt里让它先输出一个思考过程，最后一行再给JSON，这样能减少它把解释和结果混在一起的情况。校验重试肯定得有，但别依赖它，成本太高。

说实话你这问题太真实了，我试过在prompt里写“只输出JSON”然后加一堆正则校验，但模型一换照样崩。后来我干脆不纠结纯格式了，让模型输出带标记的文本，比如Action: xxx，然后用代码截取两个标记之间的内容，这样就算它多废话几句也能兜住。另外校验重试真的得有，我一般设两次容错，第三次就直接返回给用户说“我卡住了”，比无限重试体验好。

我之前也踩过这个坑，后来干脆放弃在prompt里死磕格式，直接让模型输出纯文本指令，再用一个小的解析函数去匹配关键动作和参数，这样反而稳很多。校验重试是真得加，但别只重试一次，我一般设个最多三次的循环，每次把解析失败的错误信息喂回给模型让它自己修，成功率能提不少。换模型这个事确实烦，我试过在prompt里明确标注“不要输出任何解释，只输出一个JSON对象”，但Claude还是偶尔抽风，后来发现把few-shot的例子放在用户消息里而不是系统提示里，效果会好一些。对了，你试过用function calling或者tool use的原生接口吗？那个输出结构是模型自己保证的，虽然灵活度差点，但至少不会遇到格式崩的问题。

说实话你这问题太典型了，我现在做Agent基本放弃让模型自己保证JSON格式，直接上function calling或者tool calling，让模型选工具而不是写结构。如果非要用prompt控制，我建议别在系统提示里写死，而是把输出约束放在最后一步用户消息里，并且每次解析失败就自动把错误信息回喂给模型让它自己修，比单纯重试靠谱。另外不同模型对“必须只输出JSON”的理解差异巨大，Claude对markdown特别执着，可以试试在例子后面加一个“直接开始你的回答，不要用代码块包裹”这种收尾提示，能减少一部分意外。

校验重试必须得加，但更省心的是直接上function calling，让模型选工具而不是写JSON。

结构化输出这问题无解，我都是Pydantic校验+自动重试，省得跟模型较劲格式。

试试function calling或者结构化输出接口，比硬控prompt稳得多，重试兜底也得加。

校验重试必须做，但更省事的是直接走工具调用的原生协议，让模型自己选动作。

说实话我现在基本放弃纯靠prompt约束格式了，太脆弱。我的做法是让模型先输出自然语言的思考过程，再用一个轻量级正则加json解析兜底，解析失败就自动重试一次，成功率能到95%以上。

另外你可以试试在few-shot里故意放一个“错误输出”的例子，告诉模型“这种情况下你会被拒绝”，比只给正确示例管用得多。至于跨模型迁移，建议把格式要求抽出来放到用户消息末尾，而不是塞进系统提示，Claude和GPT对这种位置的敏感度不太一样。

说实话你这问题我太有同感了，之前也被JSON格式折腾得够呛。后来我干脆放弃让模型自己生成完整JSON，改成让它输出一个固定分隔符包起来的纯文本指令，比如【ACTION】...【/ACTION】，再用正则去抠，稳定性高很多。另外校验重试那层真不能省，但别直接返回错误让模型改，而是把上一次的非法输出和具体报错拼进下一次prompt里，它自己就知道怎么修正了。跨模型迁移的话，约束越少越通用，few-shot里例子别给太多，反而容易让模型学歪。

试过用JSON Schema约束+解析失败自动重试，比纯靠prompt稳很多，但延迟会上去。

结构化输出用函数调用（function calling）接口最省心，没这选项再考虑校验重试。

我之前也踩过这个坑，纯靠prompt约束真的不靠谱，尤其换模型就得重调。现在我的做法是让模型只输出一个动作编码，比如工具名加参数，然后用代码去解析，解析失败就自动重试一次，基本能兜住大部分崩的情况。另外你试试在few-shot里故意给一个错误格式的例子，再配一个修正后的输出，模型会更容易学会“纠错”逻辑，比单纯给正例稳很多。

说实话我这边也踩过一模一样的坑，后来干脆不在prompt里死磕格式了，改成让模型输出一个带标记的纯文本动作，比如[ACTION]search("xxx")[/ACTION]，然后用正则去抓，抓不到就重试一次。这样即使模型多说了几句废话，只要标记对得上就能解析，比JSON那种动不动就崩的强多了。而且你提到的换模型就得重新调，我觉得本质上是不同模型的指令遵循能力差异太大，与其追求一个万能prompt，不如在代码侧做一层兜底——比如解析失败就强制再生成一次，并且把上次的输出附上告诉它“你刚才没按格式来”。还有个思路是拆成两步，第一步只让模型决定“下一步调哪个工具”，输出一个枚举值，第二步再单独生成参数，这样每一步的约束都更简单，稳定性会高不少。不过说到底，只要不是特别复杂的嵌套结构，我建议能不用JSON就别用，逗号引号括号这些太容易漏了。另外好奇问下，你试过用function calling的原生接口吗？那个其实比纯文本约束稳得多，如果平台支持的话可以省掉很多麻烦。

校验重试是底线，我一般让模型先输出自然语言再单独抽一次JSON，稳定很多。

试试让模型先输出自然语言再单独解析，或者干脆用工具调用API，比硬控JSON稳多了。

校验重试才是真刚需，Prompt再花哨也扛不住模型抽风，套个pydantic解析加自动重试能省一半心。

我之前也踩过这个坑，后来干脆放弃让模型自己输出JSON，改成让它输出一行纯指令，比如“CALL_TOOL:xxx”，再用正则去解析。虽然丑但稳，而且换模型基本不用改。校验重试那层真得加，崩了能救回来，但重试多了成本也上去了，还是得看场景。你那个few-shot例子是给完整对话还是只给单步？我试过只给单步反而更不容易带偏。

校验重试是底线，但更推荐把JSON塞进markdown代码块里，模型对代码块边界敏感得多。

换个模型就崩说明约束还是不够，试试让模型先输出思考再给JSON，分两步走。

说实话你这个情况太典型了，我试过无数种prompt写法，最后发现纯靠提示词约束输出格式就是个无底洞，尤其跨模型的时候简直是灾难。我现在基本放弃让模型“自觉”输出JSON了，直接上function calling或者tool use的原生接口，让模型自己决定要不要调用工具，参数结构由API层强制生成，根本不给它自由发挥的空间。

如果是非要用纯文本prompt的场景，我现在的做法是给一个极其具体的模板占位符，比如“现在你必须严格输出：ACTION: 工具名，PARAMS: {...}”，然后后面跟着一个“不要输出任何其他内容”的结束标记，但这样也只能降低概率，不能根治。

更关键的是，你一定得在解析层做容错，比如用正则先抓出JSON片段，或者用类似json5的库去解析不严格的JSON，再配合一个简单的重试循环，如果解析失败就反馈给模型“你的输出格式错了，请重新输出”，这比在prompt里写一百遍“必须JSON”都管用。

另外我好奇你试过把few-shot例子直接放在用户消息里，而不是系统提示里吗？我体感上模型对用户消息的指令跟随会比系统提示更敏感一点，但换模型效果也不一定，反正现在我的心态是prompt只保证“大概能对上”，真正的稳定性全靠代码兜底。