Agent多步推理任务中，Prompt该怎么设计才能减少“幻觉”？

我试过把步骤拆成多个子Prompt，效果比一次性塞给模型要稳不少，尤其是中间步骤能单独校验结果，幻觉明显少了。你那个“必须基于检索结果”的硬约束，可以在每个子任务里重复强调“只用上文提供的数据”，比在system prompt里写一遍管用。不过拆太细也有问题，上下文一长，模型容易忘前面结论，所以我会把关键中间结果显式写回下一步的Prompt里。你现在的工具调用是每次返回完整数据，还是只返回摘要？这个可能也影响模型会不会编。

拆成子Prompt更稳，单次约束太长模型容易偷懒；检索结果直接贴进去，加句“只准用上文内容”试试。

多步推理里我试过拆分子Prompt，效果反而更稳，因为每步都能强制绑定检索结果再进下一步，模型不容易“自由发挥”。不过拆太细会损失上下文连贯性，建议关键节点才拆。“必须基于检索结果”我一般会在工具返回后加一句“只允许使用上面的内容，禁止推测”，配合few-shot举一个错误例子，比单纯强调管用。你现在的system prompt里工具描述和推理规则是分开写的吗？我猜混在一起可能干扰了模型对约束的注意力。

拆分多个子Prompt吧，单次约束太多模型容易偷懒，每步单独验证结果能卡住幻觉。

试试在工具返回后强制加一句“仅引用上文数据重述”，比空喊“逐步思考”管用。

拆成子Prompt单独调吧，每步都夹带检索原文，硬约束比口头叮嘱管用多了。

多步推理确实容易翻车，我试过把步骤拆成子Prompt单独调，每步都强制要求输出“检索依据+引用原文”，幻觉少很多，但延迟会高一些。你那个ReAct风格，系统提示里别写“逐步思考”，改成“每步必须引用文档原文片段，否则视为无效”，效果可能更稳。另外硬性要求可以加个自检指令，比如“回答前先核对所有数字和结论是否来自工具返回结果”，有时候模型会自己纠错。

拆成子Prompt吧，单次塞太多约束模型反而容易放飞，每步都卡一下检索结果会稳很多。

建议拆成多个子Prompt，每步强制绑定检索结果，比堆在一个Prompt里稳得多。

拆成子Prompt更稳，单次调用容易放飞自我，硬约束就写“没检索到就明说不知道”。

我之前也踩过这坑，把工具结果直接塞回上下文比靠prompt硬掰靠谱多了。