写Agent的Prompt总感觉在碰运气，有没有系统的方法论？

不建议硬套框架，先把任务拆成可验证的小步骤，每步设个退出条件试试。

我也经历过这个阶段，感觉就是在跟模型玩心理战。后来慢慢意识到，Prompt不稳定很多时候不是措辞问题，而是任务本身没被拆干净。比如你说的“总结再行动”，如果总结和行动是两个独立步骤，那就别指望一句指令让模型自觉分两步走，直接拆成两次调用更靠谱。我现在写Agent基本会先画一个状态流转图，明确每个节点输入输出是什么，Prompt只是这个节点里的一个执行细节。另外few-shot确实有用，但例子得覆盖边界情况，光给正例模型学不到什么时候该停。还有个体会是不同模型对指令结构的敏感度差别很大，同一个Prompt在Claude和GPT上表现可能完全相反，所以别追求一套通吃，针对主力模型调就行。至于方法论，Anthropic和OpenAI的文档里其实有一些框架，比如ReAct和Plan-and-Execute，但落地时还是得结合自己场景裁剪，没有银弹。

我也踩过这坑，感觉问题不在prompt本身，而是把「总结再行动」这种流程控制全押在自然语言上，模型当然会飘。后来我把Agent拆成几个独立节点，每个节点只管一件事，中间用代码做状态校验，比如没拿到总结字段就直接重试，prompt反而简单多了。另外few-shot别乱堆，最好挑那种「模型最容易偷懒跳过」的case来放，比塞一堆正常例子管用。

拆成固定节点再让模型填空，别让它自由发挥，我这么干后稳多了。

我现在的做法是把prompt拆成两层：稳定的系统级指令（角色、工具描述格式、硬约束）和可变的场景模板，调的时候只动模板那层，不然改一个词全局崩真的顶不住。你说的“总结再行动”我一般会绑定到工具返回的结构里，比如要求必须输出一个think字段后再出action字段，用格式逼它走流程，比纯靠嘴说管用。不过模型能力确实影响很大，同样一套prompt换个小模型就废了，感觉还是得针对模型做点适配，没法一套通吃。

这问题太真实了，我去年做多工具Agent的时候也是一样的感受，改个标点输出都能跑偏。后来慢慢发现，与其纠结单条Prompt怎么措辞，不如把Agent的整个决策流程拆成几个固定的阶段，每个阶段用独立的Prompt去处理。比如拿到API返回后，单独用一个Prompt只做信息提取和总结，输出结构化结果，下一个Prompt再基于这个结果决定下一步动作。这样每个Prompt的职责很窄，稳定性会好很多，也不容易出现跳过步骤的情况。

另外你说的few-shot换场景就不灵，我猜是因为例子里的任务结构和实际场景差异太大，模型学到的是表面模式而不是决策逻辑。我现在更倾向于用规则约束代替例子，比如在system prompt里明确写清楚“每次调用工具前必须输出一段思考，格式为……”，然后用代码去校验这个格式，不满足就重试。这比指望模型自觉靠谱得多。

还有一点，不同模型对同一套Prompt的敏感度真的差很远，我现在会针对主力模型单独调一版，不去追求通用。框架层面可以看看ReAct和Plan-and-Execute的思路，虽然原始论文的Prompt写得一般，但拆解任务的逻辑值得借鉴。

我也有同感，之前做多步推理的Agent时，光靠“先思考再回答”这种指令根本压不住，模型该跳步还是跳步。后来我把整个流程拆成显式的状态机，每个状态只给它当前该做的事和可用工具，反而稳了不少。所以与其调措辞，不如把Prompt当成程序逻辑的一部分来设计，模型能力不够的地方就用代码兜底。

我现在的做法是把prompt当代码写，拆成角色、工具描述、流程约束、异常处理几个模块，每个模块单独迭代测试。你说的“总结再行动”不稳，很可能是模型没理解为什么需要总结，可以在system里明确说“总结是为了校验API返回是否满足后续步骤的前置条件”。另外不同模型对指令跟随的敏感度差很多，gpt-4o吃few-shot，claude更认结构化标签，得分开调。真没什么万能框架，但把prompt版本化管理、记录每次改动和badcase，比盲试强不少。

我一般先用固定模板跑通，再针对模型弱项加约束，比瞎改词靠谱。

我之前也这样，后来发现核心不是抠prompt措辞，而是把Agent拆成显式的状态机：当前在哪个阶段、下一步该调什么工具、拿到结果后走哪个分支。把这些用结构化输出（JSON schema）约束住，比靠自然语言描述“先总结再行动”稳得多。另外few-shot要选边界case，比如API报错、返回空值这种，光给正常流程的例子换个场景自然就崩了。

我也踩过这个坑，后来发现与其死磕prompt措辞，不如先把任务拆成状态机。每个状态只让模型干一件事，工具调用和总结分成两步走，稳定性会好很多。另外模型能力确实影响很大，同样的prompt换GPT-4和换小模型效果天差地别，建议先固定一个模型再调。你说的动态调整我理解就是给不同模型写不同详细度的指令，这个思路是对的。

我现在的做法是把prompt拆成固定模块：角色、可用工具、执行约束、输出格式，每个模块单独迭代，改一个不影响其他。你提到的“总结再行动”其实可以写成硬性流程，比如要求它先输出

我现在的做法是把Agent的prompt拆成三层：角色定义、工具使用规范、输出格式约束，每层单独迭代调优，比混在一起改要清晰得多。你提到的“总结再行动”其实可以用结构化输出强制，比如让模型先输出一个thinking字段再输出action字段，用schema卡住它。另外不同模型对few-shot的敏感度差别很大，GPT-4o可能零样本就行，但小模型就得靠例子堆。建议先固定一个模型，把prompt版本化管理，每次只改一个变量，不然真的很难定位问题。

我也踩过这个坑，后来发现关键不是抠prompt措辞，而是把Agent拆成几个固定阶段，每个阶段单独约束输出格式。比如先强制它输出JSON格式的思考过程，再执行动作，比单纯说“先总结”管用得多。另外模型能力确实影响很大，同一个prompt换模型可能就崩，我现在会针对不同模型准备两套模板。感觉这东西没有万能框架，但把状态管理和输出校验做扎实，比调prompt本身更有效。

我也踩过这个坑，后来发现关键不是抠措辞，而是把Agent的决策点显式拆出来，每个节点单独约束，别指望一段prompt管全程。像你说的总结再行动，本质是强制插入一个中间态，那不如直接用结构化输出字段把这一步固定下来，模型想跳也跳不过去。另外不同模型对指令的服从度差别挺大，我现在会按模型能力分两套prompt模板，弱一点的模型多给例子，强一点的靠schema约束就够了。