用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再限定只输出“决策”和“待办”两类字段，效果会稳很多。

光靠角色设定没用，得把“什么算决策”用否定句写清楚，比如“闲聊和寒暄一律忽略”。

我试过类似场景，感觉问题不一定出在Prompt详细度上，而是你对“关键决策”的定义没跟模型对齐。你觉着是决策的东西，模型可能觉得只是普通讨论，除非你明确告诉它“决策必须包含明确行动方+时间点+资源承诺”，否则它当然按自己的常识来。加例子有用，但例子得覆盖“负面情况”，比如专门给一条“这句看着像决策其实不是”的反例，比给十个正面例子都管用。另外，你可以试试让模型先输出“原始信息列表”，再让它基于列表二次筛选，分两步走比一步到位稳定很多。还有个疑问，你输出格式是纯文本还是结构化JSON？如果让它直接生成JSON，强制字段缺失时它反而容易瞎编，不如给一个“不确定就标Null”的指令。最后，会议纪要这种任务，温度调低点（0.2以下）也能减少自由发挥，你可以对比试试。

说实话你这情况太真实了，我试过类似任务，后来发现问题往往不在prompt长度，而是你给的“关键决策”定义不够具象。比如直接告诉它“决策必须是带时间、负责人、动作的句子”，比你说一百遍“提取重要内容”都好使。另外会议纪要这种活儿，建议让模型先输出结构化草稿（比如分“讨论点/结论/后续动作”三栏），再让你自己确认一遍，比指望它一步到位稳得多。你那个few-shot例子是不是选得太泛了？换成你们公司真实会议记录试试，风格对齐比数量管用。

遇到过类似的坑，后来发现光靠prompt调优上限就在那了，得从输出结构上想办法。比如强制让模型按“决策/待办/时间节点”三个JSON字段输出，跑偏率能降一半。另外你试过把会议原文分段喂进去，每段单独提取再合并吗？对长文本的稳定性帮助挺大的。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再限定每项必须填时间戳和发言人，跑偏率能降不少。

我最近也踩过这个坑，后来发现关键不是prompt写多长，而是把“决策”和“待办”的结构定义清楚。比如让模型必须输出“谁+截止时间+做什么”的格式，再配一个空模板让它填空。另外，会议纪要这种任务，温度调低一点（0.2左右）会稳很多，试试看？

试试把输出格式直接锁死成JSON，字段带优先级，再要求它先复述一遍会议目标再提取，会稳很多。

我自己也踩过这个坑，后来发现光靠prompt不够，得从输出结构上卡死它。比如让模型先输出“决策列表”和“待办事项”两个独立JSON块，再填内容，比让它自由发挥稳得多。

另外你说few-shot效果不稳定，我猜是因为例子太整齐了，真实会议里的口语、打断、重复语气词反而把模型带偏。可以试试故意在例子里加一两条带干扰信息的片段，训练它怎么忽略。

还有个土办法：让模型先复述一遍原文的“关键时间点”，再让它生成纪要，相当于强制它先做个信息抽取的中间步骤，准确率能上去不少。你下次可以对比下这几种方式的输出差异。

这事我太有同感了。之前我搞客服工单分类的Agent，也是调了个“提取用户诉求”，结果它把“我发誓再也不用你们了”这种情绪化吐槽都当成“退订需求”给记上了，后来我干脆把输出格式硬性规定成JSON，强制它必须填“是否含明确时间”、“是否含可执行动词”这些字段，跑偏率才降下来。你那个会议纪要的问题，关键可能不在Prompt长短，而是你给的“决策”和“待办”定义太模糊了，模型对这两个词的理解跟你完全不一样。我建议你试试把“关键决策”拆成“改变原有计划的内容”和“新确定的负责人”，把“待办”拆成“必须带日期和动作的句子”，然后每个给三个正反例。另外，你加few-shot的时候有没有注意例子之间的难度梯度？我一开始全是简单例子，模型一碰到复杂对话就懵，后来混入几个带转折、插话、含糊承诺的难例，效果明显稳了。还有个野路子，你可以在Prompt末尾加一句“如果信息不完整，请明确说‘无法判断’，不要猜测”，有时候它反而会因为有了“不知道”的选项而更谨慎。你现在的例子是直接放在Prompt里，还是用了少样本微调接口？如果是前者，试试把例子的顺序打乱几次，有时候模型对顺序特别敏感。

我之前也遇到过类似情况，后来发现光靠Prompt硬调真不如在输出端加点规则。比如你可以在Prompt里明确要求“按时间线+责任人+截止日期”格式输出，同时在后处理里过滤掉非祈使句。另外试试把“关键决策”拆成“结论+依据+反对意见”三个子项，模型会更容易聚焦。有时候不是Prompt不够详细，而是它没有明确的“边界感”，你可以加一句“只提取有动词和主语的句子”。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再给它几个反面案例，效果比光加正面例子好不少。

我试过类似的场景，发现光靠加few-shot不够，关键在于把输出格式和判断标准写死。比如明确告诉它“只有出现‘决定’‘同意’这类动词才算决策”，再给它一个输出模板，让它逐项填空，比让它自由发挥稳定多了。你还可以试试在Prompt里加一个“忽略闲聊”的过滤条件，或者让模型先输出一个草稿，再让它自己审一遍，双重校验会好很多。

我之前也遇到过一模一样的问题，后来发现光靠角色设定和几个例子根本不够。关键是把“决策”和“待办”的边界用否定句框死，比如明确写“不要提取任何带情绪或推测的句子”，再给一个时间格式模板让它照着填。另外试试把任务拆成两步，先让它筛选出所有候选句，再单独让它分类，比一步到位稳很多。你对输出格式有没有做硬性约束？我加了个JSON结构以后准确率提升特别明显。

我之前也遇到过一模一样的问题，后来发现关键可能不在“写多详细”，而在“输出格式的硬约束”。你试试在Prompt里直接规定一个JSON结构，比如必须包含decision和action_item两个字段，每个字段还要带speaker和deadline，这样模型就算跑偏，至少结构上能兜住一部分。另外，关于闲聊内容被误判，我自己的经验是加一个“否定指令”比加“肯定指令”更有效，比如明确写“不要提取情绪化表述、客套话或背景介绍”，比光说“提取关键决策”管用多了。还有个小技巧，你可以把会议记录的“时间戳”也作为输入的一部分喂给模型，让它必须引用到具体时间，这样漏时间节点的问题会改善不少。当然，few-shot还是要的，但例子最好选那种“带轻微歧义的段落”，而不是特别清晰的，不然模型学不到边界。你现在用的模型是哪个版本？有些模型对指令遵循的能力差异挺大的，换个大参数版本可能稳定性直接上一个台阶。

我最近也踩过类似的坑，后来发现光堆例子和角色设定不够，关键得在prompt里把“决策”和“待办”的边界定义死，比如明确说“只提取带明确责任人+时间点的内容”，闲聊直接忽略。另外你可以试试把会议纪要按段落拆开，让Agent逐段判断，再汇总，比一次性处理全文稳定很多。你那个漏时间节点的问题，是不是因为prompt里没强调“输出格式必须包含日期”？

其实跑偏很多时候是模型对“关键”的理解跟咱们不一样，你可以反向操作：在prompt里列几个负面例子，比如“这句话不算决策，因为它没改变任何行动”，让模型学会排除。我还会把输出结构固定成表格，一列写决策、一列写待办，强制它往框里填东西。对了，你用的API温度参数调过没？温度调低点能减少这种发散式回答。

我做了个会议纪要的脚本，最开始也这样，后来发现把“会议目标”塞进prompt里特别管用，比如“本次会议是为了确定Q3预算，所以跟预算无关的内容都标记为背景”。还有个小技巧，让模型先输出原始时间线，再让它自己提炼，相当于先梳理再压缩，比直接让它一步到位靠谱。你试试把few-shot的例子换成带错误标注的，让它指出哪条是漏的，

我最近也卡在这个问题上，尤其是会议纪要这种场景，信息密度太高了。你会发现光靠“提取关键决策”这种指令，模型根本分不清“决策”和“讨论过程”的边界，因为人类自己都经常混淆。后来我试了个办法，就是把输出格式固定成表格，强制它填“决策内容”“负责人”“截止时间”三列，漏填就让它重新生成，效果比单纯加描述好很多。另外，我觉得你可以试试把“闲聊内容”定义得更具体，比如直接写“忽略所有包含个人感受、玩笑或与议程无关的句子”，有时候模型不是不懂，是提示词里的“关键”这个词太主观了。还有一个疑问，你有没有试过让模型先输出“会议主题列表”，再基于这个列表去提取决策？我总觉得两步走比一步到位更稳，但还没验证过。最后想问下，你用的是哪个模型？不同模型的指令遵循能力差别真的挺大，有些就是得多敲打几遍。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠prompt调教不如把输出结构定死，比如让它先按“决策/待办/时间点”三段式返回，漏项概率会小很多。还有个小技巧，可以在prompt里加一句“只提取明确动词+责任人的内容”，闲聊内容基本会被过滤掉。你现在few-shot的例子是随手写的还是从真实会议里抽的？我发现例子越贴近实际数据，稳定性提升越明显。

试试把“关键决策”拆成“谁拍板+具体拍板内容+截止时间”，模型对结构化信息的抓取会稳很多。

试试把时间节点单独列成一行让它逐项确认，再不行就强制它先输出决策清单再补闲聊记录。

我一般还会在prompt里加一句“不确定的别写”，漏了比错了好补救。

我最近也在搞类似的东西，一开始跟你一样，把prompt写得跟说明书似的，结果模型照样给你自由发挥。后来我发现问题可能不在“详细”上，而在“结构化”上——你得把“关键决策”和“待办事项”拆成两个独立的输出块，甚至让模型先输出一个“原始事实列表”，再让它基于这个列表做二次提取，效果会稳很多。另外，时间节点这种硬信息，光靠自然语言描述不够，我试过让模型直接输出JSON格式，比如{"deadline": "2024-03-15", "owner": "张三"}，漏掉的概率明显下降。你提到的few-shot不稳定，我猜是因为例子的覆盖度不够，特别是那种“闲聊但带点决策意味”的边界情况，得专门喂几个反例进去，告诉它“这句话不算决策，因为它没有行动指向”。还有个土办法，就是让模型先复述一遍它认为的“会议主旨”，再开始提取，相当于加一道校验逻辑。你试试把输出格式改成强制序号列表，比如“决策1：… 决策2：…”再附上置信度打分，我这边用下来，至少跑偏率能砍一半。