用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

我之前也遇到过这问题，后来发现单纯堆few-shot不够，得把输出格式和判定标准写死。比如明确告诉它“只提取带时间点且有人名负责的事项”，比“关键决策”这种模糊词好使一百倍。还有个小技巧，让它先输出“闲聊内容列表”再过滤，跑偏率能降不少。你试试把会议记录里常见的客套话样例塞进去当反例？

我最近也在调类似的场景，发现光靠prompt真不够，输出格式得用结构化约束，比如强制它按“决策+负责人+截止时间”的JSON格式返回，漏项率会低很多。另外会议纪要这活儿，上下文长度影响特别大，你试试把原始对话分段喂进去，每段单独提取再汇总，比一次性全塞进去稳得多。你那个few-shot是给的真实会议例子还是编的？有时候例子太干净反而会误导模型。

试试把输出格式定死，比如“决策：xxx，时间：xxx”，模型跑偏的概率会小很多。

few-shot里给的例子得跟真实会议场景贴近，不然模型学到的都是你的例子套路。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠提示词堆细节没用，得把输出格式钉死。比如让模型先输出“决策”和“待办”两个独立列表，再强制它给每条加时间戳，跑偏概率立刻降了不少。另外，few-shot的例子别太完美，故意放一两条闲聊内容并标注“忽略”，模型反而学得更快。你可以试试把“关键”改成“与项目目标直接相关”，语义边界清晰了，漏项也少了。

这题我太有同感了，调Agent跟训新员工似的，光给岗位职责没用，得把“什么算关键决策”这种潜规则掰开揉碎讲清楚。我自己试下来，最有效的办法是给一个“负面清单”，比如明确写“不要提取寒暄和客套话，忽略所有没有明确责任人的事项”，比单纯加几个positive例子管用得多。另外你试试把输出格式固定成一个带时间、负责人、状态的三列表格，模型被结构框住之后，跑偏概率会低很多。

试试在prompt里把“决策”定义成“含明确责任人+截止时间的句子”，比加例子管用。

别光堆角色和例子，试着把输出格式定死，比如让模型先列“决策”再列“待办”，每条必须带时间，不然它自己会发挥。

few-shot加多了反而容易混淆，我一般只给一正一反两个例子，再把“闲聊”明确写成负样本，效果立马稳了。

我最近也在搞类似的东西，发现关键不是prompt多详细，而是得把“会议纪要”的结构直接给它。比如明确告诉它“决策”必须包含“谁拍板+结论+理由”，“待办”必须带“责任人+截止时间”，这样比单纯加例子管用。另外你试试把输入文本先做一次预处理，比如分段标好“讨论内容”和“结论”，模型跑偏的概率会小很多。

我之前也踩过一样的坑，后来发现光堆例子不够，得把“什么算关键决策”定义成可操作的规则，比如“带具体负责人和截止日期的结论”。另外试试在Prompt里加个输出模板，强制它按“决策-负责人-DDL”的格式填，漏掉就让它重写。还有个偏方，把闲聊内容单独标记成“非正式讨论”，让它先分类再提取，会稳很多。

试试把“输出格式”直接焊死在Prompt里，比如规定“每条决策必须带时间戳和责任人”，比加例子管用多了。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再给个反面例子，比光说“提取关键信息”管用多了。

要不试试在Prompt里加个“每条决策必须带时间戳和责任人”的硬约束？我这么改之后稳多了。

试试把输出格式也钉死，比如让它先列“决策”再列“待办”，每条带上时间戳，跑偏概率会小很多。

我试过在Prompt里加一句“只提取有明确责任人和截止日期的内容”，效果比单纯加例子好多了，你可以试试。

我最近也遇到过类似的坑，后来发现问题可能不在Prompt长度，而是你给大模型定义的“决策”和“待办”本身就太模糊了。试着把这两个概念在Prompt里拆解成可量化标准，比如“凡是出现‘下周三前’或‘由XX负责’的句子必须提取”，比单纯堆例子管用。另外我习惯加一步后处理校验，让Agent先输出结构化清单，再让它自己对照原文检查一遍，漏掉的时间节点能救回来不少。

调prompt这事真得看运气，光靠堆例子和角色设定其实治标不治本。我后来是把输出格式直接焊死在模板里，比如要求“每条决策必须带编号+对应发言人+时间戳”，跑偏率立刻降了大半。你不如试试给Agent塞一份“会议纪要黄金样例”当参照物，比抽象描述管用得多。

另外建议你把“闲聊”和“决策”的边界定义得再狠一点，比如明确写“只有出现‘决定/确认/通过’这类动词才算数”。漏时间节点的话，可以强制要求“每个待办必须包含截止日期，缺失就标注未说明”，让模型自己知道不填就是坑。大模型对否定式指令的遵从度其实挺高的，多试几个口吻总有一款适合你。

这题我太有感触了，光加角色设定和例子真不够，关键得给模型一个“输出模板”加“否定清单”。比如明确告诉它“只写有明确负责人和截止日期的内容”，再补一句“闲聊寒暄、背景介绍一律忽略”。另外建议把时间节点单独拎出来做个字段，让它逐项填，比让它自由总结靠谱得多。

我最近也踩过类似的坑，后来发现问题往往不在Prompt的详细程度，而在“输出格式约束”上。你试着在Prompt里明确要求它“用表格输出，每行必须包含发言人、时间戳、内容类型（决策/待办/闲聊）”，再给它一个JSON示例，效果会稳定很多。另外，会议纪要这种任务，建议把“决策”和“待办”拆成两个独立Prompt，分开调用的准确率比合在一起高不少。

说实话你这个问题我太有同感了，之前调一个客服分类的Agent也这样，给足了例子它还是能给你把“退款”归到“售后咨询”里去，后来发现是温度参数太高，把采样值调到0.1之后稳定多了，你可以试试看。另外纯靠Prompt描述“提取关键决策”其实挺虚的，模型对“决策”的理解跟人不一样，不如直接告诉它输出格式，比如“如果出现‘我们决定’‘最终确认’这类词就记录，时间点必须带日期”，把判定逻辑写死反而更靠谱。我还有个疑问，你那个会议纪要的原始文本是不是特别长？如果上下文一长，模型注意力容易分散，可能得先把内容分段预处理一下，或者用map-reduce的思路分块提取再汇总。最后想说，few-shot确实有用，但例子得挑那种边界情况，比如故意放一条“闲聊但带决策词”的反例进去，比十个正面例子都管用。

我试过类似的场景，后来发现光靠加例子不够，得把输出格式直接钉死。比如让它必须用“决策：XXX 负责人：XXX 截止时间：XXX”这样的模板，跑偏概率低很多。另外少数类样本很重要，专门喂几条“闲聊内容”当反例，比只给正例管用。你那个漏时间节点的问题，可能得在Prompt里明确写“如果出现日期或时间词，必须单独提取”试试。

试试把输出格式固定成表格，再给它一个“不确定就别写”的指令，能过滤掉不少废话。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再给它几个反面例子，比光加正面示例管用。