用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

我最近也踩过类似的坑，后来发现光堆角色设定和例子不够，关键得把“决策”和“待办”的定义直接写进prompt里，比如明确“决策=有明确结论且影响后续动作的句子，闲聊和背景信息一律忽略”。另外输出格式用结构化模板也挺管用，强制它填“决策|负责人|截止时间”，跑偏概率会低很多。你现在的prompt里有给过这种硬性约束吗？

我之前也踩过这个坑，后来发现问题多半出在“决策”和“待办”的定义上。模型其实很依赖你对抽象词的具体化，比如我后来会直接写“只提取带明确主语的行动项，格式必须含负责人+截止日期”，效果比加仨例子都管用。另外你试试把“闲聊内容”直接列成负面清单，比如“排除寒暄、情绪反馈、背景信息复述”，这比说“别跑偏”要稳得多。还有个细节，会议纪要这种长文本，最好在Prompt里要求模型先输出一个“原始信息分类表”，再让它基于分类表生成最终结果，相当于逼它先过一遍脑子。不过说实话，few-shot不稳定挺正常的，因为提示词对模型推理的约束本来就是概率性的，你得多测几轮找到那个“临界点”——我一般会把例子从2个加到5个，再不行就检查是不是temperature设太高了。最后想问下你用的哪个模型？有些开源模型对指令遵循的敏感度差很多，换模型可能比调Prompt省事。

说实话，我最近也在搞类似的东西，发现“详细”真不是关键，反而容易把模型带沟里去。你那个“提取关键决策”的指令，本质上是让模型做判断，但判断标准没定义清楚，它只能靠猜。我后来是把输出格式直接钉死成JSON，字段里加一个“是否决策”的布尔值，再让它必须附带原文引用来佐证，准确率一下就上来了。另外，few-shot别光给正例，一定要给反例，比如“这段闲聊不算决策”的对照样本，模型才能学到边界。还有个小坑，时间节点如果散落在对话里，最好在Prompt里明确要求“所有日期必须原样摘录，不得推理”，不然它自己脑补一个“下周”就完了。你试过把角色设定改成“你是一个只输出结构化数据的解析器，不是会议参与者”吗？我觉得这样能减少它“人情味”导致的自由发挥。不过话说回来，大模型的不确定性确实没法根治，我最后还加了一层规则校验，跑完再让代码筛一遍，双保险才敢用。

我之前也遇到过类似问题，后来发现光是堆例子没用，关键得把“决策”和“待办”的定义边界写清楚。比如“决策=有明确结论且改变原计划的内容”，再配一两个反例，输出会稳很多。

另外你可以试试让模型先输出一个“候选列表”，再让它自己筛选一遍，相当于二次过滤，比一次性生成要准。不过说实话，长文本会议这种场景，偶尔跑偏还是难免的。

不知道你用的哪个模型？我换过几个版本，对指令跟随的差别还挺大的。

我之前也遇到过一模一样的情况，后来发现光靠prompt调参真的不够，得在输出结构上做约束。比如强制让它按“决策|负责人|截止时间”这种固定格式输出，比在文字里写“要提取”管用太多。可以试试把会议记录先分段落喂进去，一段一段让它总结，比一次性全塞进去准确率高不少。另外你用的模型是哪个？有些模型对任务分解的能力差别挺大的，换个大参数版本可能比你花心思写prompt更省事。

这问题我太有同感了，few-shot加再多例子也架不住模型自己发挥。我觉得关键是把“什么算决策”定义清楚，比如让它先判断每句话是否有行动指向，再决定要不要提取，比直接让它“提取关键信息”靠谱。还有一个土办法，就是让它先输出一个带时间戳的句子列表，你再在后处理里筛，这样至少漏掉时间节点的情况会少很多。

我觉得你可以换个思路，别光在prompt里下指令，试试把输出格式直接规定成JSON，比如“{"decisions":[],"todos":[]}”，模型对结构化输出的遵循度比纯文本高多了。然后你可以在后处理里检查一下有没有空字段，有的话就触发一次重新生成，这样能兜底。还有个小技巧，在prompt里加一句“忽略寒暄和客套内容”，有时候能明显

我之前也踩过这个坑，后来发现核心问题不在prompt写多详细，而是你让它“提取”这件事本身就太模糊了。模型不是人，它分不清什么是“关键决策”，你得给它定义标准，比如“决策=包含明确行动方+时间点+资源投入的语句”，或者干脆让它输出JSON结构，把“决策”和“闲聊”用字段硬分开。另外few-shot不是放几个例子就完事，你的例子本身得有对比性，最好放一个“看起来像决策但其实是闲聊”的反例，不然模型只会抄你给的正面格式，不会学会拒绝。还有个小技巧，把会议纪要长文分段送进去，每段单独问“这段里有决策吗？有就提取，没有就回‘无’”，比一次性扔全文稳定得多。最后别迷信角色设定，对模型来说“你是记录员”不如“你只能从这段文字里找包含‘我们决定’‘必须完成’的句子”来得直接。你试试把输出格式改成“决策列表：时间+负责人+事项，待办列表：截止日+任务”，准确率会明显上来。

我最近也踩过类似的坑，后来发现光靠prompt不够，得在输出结构上做约束。比如让Agent先输出“决策”和“非决策”分类，再填具体内容，跑偏概率会小很多。另外会议纪要这场景，时间节点用正则去匹配日期和数字，比让模型自己判断靠谱多了，你可以试试双轨处理。

其实我觉得Few-shot得挑“反例”给，光给正确输出模型学不到边界。你试试在例子里故意写一条“闲聊内容被错误标成决策”的情况，再标出正确答案，模型对“什么不算决策”的理解会清晰很多。另外角色设定别太虚，直接写“你是CMO的助理，只关心有执行力的结论”，效果可能更直接。

我怀疑你Prompt里“关键”这个词太主观了，模型压根不知道你的“关键”标准是啥。不如明确成“涉及预算变动、人事调整、截止日期变更的才算决策”，把规则量化。还有会议纪要这种长文本，最好让Agent先分段总结，再汇总，一次性让它全干容易顾此失彼。

你们有没有试过让模型先输出“会议结构树”？就是时间线、发言人、话题段落，然后再基于这个结构做提取。我这么改之后，漏时间节点的问题基本解决了，因为结构本身把位置卡死了。Prompt不用写太长，但要把处理流程拆成两步

说实话你这个情况我太熟了，之前搞项目复盘Agent也踩过类似的坑。后来发现光靠堆例子和角色设定治标不治本，关键得把“决策”和“待办”的定义明确到可操作的程度。比如我会在Prompt里写死“决策必须包含明确的责任人和生效时间，聊天中的口头附和不算”，这样模型才有边界感。另外输出格式其实比描述更重要，与其让它自由发挥，不如直接规定“必须输出JSON，字段包括decision, owner, deadline”，跑偏概率能降一半。还有个土办法，就是跑完结果后加一道自检Prompt，让模型自己对照原文检查有没有遗漏，往往能捞回不少关键信息。不过说真的，如果会议内容本身很发散，再好的Prompt也救不回来，可能得考虑先对文本做分段预处理，把闲聊和正事分开再喂给模型。你试试调整下结构化输出的部分，说不定会有惊喜。

试试在prompt里加个“输出格式模板”，把决策和时间节点用固定结构框死，比纯描述省心多了。

试试把输出格式也锁死，比如让它必须输出“决策+责任人+截止时间”三段，比光说“提取”管用得多。

试试在prompt里直接给它一段“错误输出示例”当反面教材，比给正面例子管用多了。

我之前也踩过这个坑，后来发现光是加例子不够，得把“什么不算”也写进去。比如明确告诉它“闲聊、情绪化表达、重复内容不要提取”，输出立刻稳很多。另外你试试把时间节点单独设成一个输出字段，强制模型填空，比让它自由发挥靠谱。还有个思路是让Agent先总结每段话的意图，再过滤筛选，相当于加个中间步骤，效果会比一步到位好不少。

说实话，你遇到的这个问题我太有共鸣了。我之前搞周报生成Agent时也卡在“提取重点”上，后来发现光靠提示词堆砌真没用，关键得给模型一个“判断标准”。比如你说“提取关键决策”，它根本不知道什么是“关键”，你得告诉它“决策必须包含明确的责任人和截止日期，否则就不算”。另外，会议纪要这活儿，上下文长度太重要了，你试试把对话历史分段喂进去，每段末尾加一句“以上内容中哪些是决策？哪些是待办？”比一次性全塞进去要稳得多。还有啊，输出格式有时候比内容更该被约束，你让它先输出“决策：谁在什么时间前做什么”，再输出“待办：具体事项+负责人”，结构化会让幻觉少很多。不过说真的，就算这样偶尔还是会抽风，我后来干脆加了一层后处理规则，拿正则筛掉明显带“我觉得”“可能”这类模糊词的内容，效果立竿见影。你要不要也试试把few-shot例子改成“反面案例”？比如故意给一个把闲聊当决策的错误输出，告诉它“这不行”，我感觉比正面示例更能拉回它的注意力。

我之前也遇到过这问题，后来发现光靠prompt调参真不如在输出端做后处理。比如让模型先输出“候选决策”，再用规则过滤掉低置信度的句子，效果比反复改提示词稳定多了。另外你试试把时间节点单独列一个小节让模型填，比混在摘要里提取准确很多。

这问题太真实了，我搞客服工单分类也这样。后来发现光在prompt里说“提取关键信息”没用，得把“关键”定义成具体规则，比如“只保留带明确责任人和截止日期的句子”，比加几个few-shot管用得多。

另外你可以试试让模型先输出一个“原始时间线”，再让它从里面挑决策和待办，分两步走比一步到位稳。不过说实话，大模型对会议这类长文本的注意力确实容易散，你检查下是不是上下文超长把开头和结尾的信息挤掉了？

我最近在试一个笨办法：把会议纪要按议程切块，每块单独跑一遍prompt，最后再合并，漏项少了很多。你可以看看是不是你们内部术语太多，模型没吃透，有时候加一句“如果没提到明确负责人，就标为待确认”反而能减少瞎猜。

我最近也在折腾类似的场景，发现光靠Prompt本身很难根治这个问题。你描述的“把闲聊当决策”其实挺典型的，关键可能不在写多详细，而在于你给模型定义的“输出结构”够不够硬。比如我试过让Agent必须输出一个JSON，里面严格区分“决策”“待办”“时间点”“责任人”，跑偏的概率就小很多——格式约束比自然语言描述管用。另外，你提到的few-shot其实很看例子的质量，如果例子里的对话本身就含混，模型反而会学到那种模糊的边界。我还会在Prompt里加一句“只提取有明确动词和主语的句子”，比如“我们决定”比“大家觉得”更像决策。还有个小坑，会议纪要里时间节点经常是“下周”这种相对表达，你得强制它转成具体日期，不然模型自己也会懵。最后，如果API支持温度参数，试着调低一点，比如0.2，输出会稳定不少。不过说实话，完全稳定很难，我最后都加了一层规则脚本做后校验，把明显不合理的条目过滤掉，这比反复改Prompt省心多了。

说实话few-shot方向没问题，但你可能把例子给得太“标准”了，模型反而会照着格式硬套。试着在例子里故意混入一句闲聊，然后标注“忽略”，让它学会区分边界。另外会议纪要这种结构化输出，建议把时间节点、责任人、截止日期拆成单独的字段让模型填，比让它自由总结靠谱得多。

说到会议纪要，我自己的经验是“关键决策”和“待办事项”这类词对大模型来说还是太抽象了，它其实分不清“闲聊里的提议”和“真正拍板的结论”。你可以试试在Prompt里给它一个“决策模板”，比如必须包含“谁、在什么时间点前、完成什么事、验收标准是什么”，这样它抓取时有个结构去套。另外，few-shot的例子千万别只给正例，也放一两个反例（比如“这句话虽然有‘应该’，但只是建议，不算决策”），效果会稳定很多。你现在是每次输出都不行，还是偶尔抽风？

说实话你这个情况我太熟了，之前调客服质检的Agent也这样，加了例子反而更容易被带偏。后来我琢磨出来一个思路，就是别光告诉它“要提取什么”，得明确告诉它“什么不要”——比如在Prompt里直接写“闲聊、客套话、重复确认的信息一律忽略”，输出立马干净不少。另外关于时间节点，我发现得把“待办事项”拆成“负责人+截止时间+动作”三个字段让它逐项填，不然模型默认把“下周再说”这种模糊表述也当有效信息。还有个坑是few-shot别给太长的例子，给两三个短的、带对比的（比如一个正确提取、一个错误提取），比堆十个完美案例管用。你试试在Prompt末尾加一句“如果原文没有明确时间，标注为待确认”，这样至少不会漏，而是诚实告诉你它不确定。最后想问下，你是用流式输出还是直接一次生成？我怀疑跑偏跟分段截取也有关系。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠prompt不够，得从输出结构上卡死它。比如强制它按“决策：xxx｜负责人：xxx｜截止时间：xxx”这种格式输出，比纯文字描述管用得多。

另外你试过让模型先分步思考吗？比如先让它识别“谁说了什么”，再判断“这算不算决策”，比直接一步到位稳定。会议纪要这东西，本质是信息筛选，模型容易把“重要”和“相关”搞混。

我觉得你可以加一个后处理校验，用规则扫一遍输出，把没带时间节点的决策自动打回重写。Prompt调教是玄学，但工程兜底是科学。