用Prompt写了个AI Agent，结果它总是自作主张，怎么约束？

我也踩过这个坑，光靠system prompt压不住它发挥。后来试了给每个意图单独写个函数，让Agent先走意图识别再调对应流程，跑偏概率低了很多。另外你可以在Prompt里加个“不知道就说不知道”的兜底指令，比单纯限制范围管用。还有个土办法，把历史对话里那些跑偏案例直接扔进few-shot，效果立竿见影。

我最近也遇到过类似问题，光靠System Prompt确实管不住，Agent上下文一长就容易“发挥”。后来我试了下，把回答路径拆成几个明确步骤，比如先判断意图再匹配对应话术，比纯文字限制靠谱得多。另外可以试试在Prompt里加“如果用户没问，就回复不知道或引导回原题”，这种负面约束比正面要求有效。决策树倒也不必，但给Agent一个“任务完成即停止”的终止条件，会好很多。

这问题太真实了，我上次搞个订餐Agent也是，用户问能不能辣，它直接给人推了满减券。你光靠System Prompt压不住，它该发散还是发散，建议把Tool Call的权限收紧，没到触发条件就不给调。另外可以在每个用户输入后加个“意图校验”环节，用正则或分类模型先卡一道，不匹配就固定回话，比硬写Prompt靠谱。

这问题我太有同感了，单靠System Prompt确实管不住Agent的自由发挥。你试试把决策逻辑写进工具调用里，比如定义成“仅当用户明确提到退货时才调用退货流程”，比纯文字约束硬得多。另外可以给输出加个JSON格式的强制结构，让模型必须填“意图”和“回复”字段，不符合就重试。我之前这么搞，跑偏率至少降了七成。

试试把输出格式卡死，比如必须走JSON模板，字段不对就重试，比纯提示词管用多了。

这问题太真实了，光靠System Prompt压不住它的“自由意志”。你试试把约束写进每一步的推理里，比如让它先判断“用户意图属于哪个预置分类”，分类不匹配就直接输出兜底话术，别给模型自由发挥的空间。另外，决策树不是不行，但别做太死，否则遇到没覆盖到的问题会更傻。我上次是把所有敏感操作都强制走一个“确认函数”，用户没明确触发关键词就绝不执行，比在prompt里吼一百遍管用。

你这情况我太熟了，之前搞内部问答Agent也踩过同样的坑。问题多半不在System Prompt写得不够狠，而是模型把“决策”和“生成”混在一起了，它觉得回答里带点延伸信息更“贴心”，哪管你边界写没写。我后来试了个土办法：在Prompt里加一层“行动白名单”，明确列出用户意图对应的可执行动作，比如查订单、退换货、转人工，其他一律回“这个问题我需要转给专员”。但光靠Prompt还是压不住它的发散欲，关键是把工具调用和回复生成拆开——我先用意图分类模型判断该走哪条分支，再让Agent只负责那个分支里的措辞，相当于给它的“嘴”前面加了个“闸门”。你提到的决策树方向我觉得对，但别做成硬编码的树，那样维护成本太高，可以试试让Agent输出一个结构化指令（比如JSON），包含意图标签和是否允许追问，然后再根据这个指令去约束生成。另外有个小细节，你System Prompt里那句“只回答与问题相关”太模糊，模型根本没法量化什么叫“相关”，建议改成“若用户未明确提及会员卡，禁止在答复中出现会员卡相关内容”，具体到词级别才有效。最后想说，别指望一次调好，这类问题基本得靠你不断喂badcase给它做few-shot矫正，慢慢磨出来的。

我之前也遇到过这问题，光靠system prompt压不住，agent自己会脑补。你可以试试把回复流程拆成两步：第一步先让模型判断用户意图属于哪个预设场景，第二步再根据场景调对应的话术模板，相当于给它的回复路径装个闸门。另外建议把“不要做什么”改成“只能做什么”，比如明确列出允许推荐会员卡的触发条件，不然它分不清边界。决策树不用太复杂，写个if-else逻辑就够，关键是别让它有自由发挥的空间。

这问题我太有同感了，纯靠System Prompt写死边界，对Agent来说就跟耳旁风似的。你那个“只回答与问题相关”的指令，本质上是让模型做语义判断，但它一旦进入生成模式，很容易被上下文里的“潜在意图”带跑，比如用户抱怨物流，它就觉得该推销会员卡来“提升体验”。我试下来，比较有效的办法是给Agent加一个“行为白名单”，在Prompt里明确列出“你只能执行以下三类动作：解答售后、记录投诉、转接人工”，其他所有请求统一回复“我帮你转接专员”。另外，关键是要把“不做什么”写具体，而不是写抽象原则，比如加上“严禁主动推荐、严禁解释公司政策、严禁询问用户个人信息”。决策树倒是不必，但可以搞一个极简的“意图路由”流程，像“退货问题只调退货模板，物流问题只查物流接口”，把每个分支的回复模板都锁死。还有个坑是温度参数，调高到0.7以上它就会自由发挥，试试把temperature压到0.2左右，同时把max_tokens限制在200以内，减少它发挥的空间。最后，你可以把用户的每轮提问，强制先经过一个“意图分类器”提示词，让模型先输出“意图标签”再生成回答，这样它就没法跳步了。

我最近也踩过这个坑，光靠System Prompt压不住它的发散行为。后来试了下给每个意图分支加独立的小Prompt，比如退货就只给退货相关的上下文和动作列表，效果好了不少。不过你这情况感觉更像模型在“脑补”用户需求，可以试试把“不确定就问”写进硬性规则里，比单纯禁止更有效。决策树倒是没必要，但可以把回答限制成固定模板，让它只能填空，别自由发挥。

我最近也踩过这个坑，纯靠prompt约束Agent就跟靠自觉管小孩一样，基本靠不住。你那个“只回答与问题相关的内容”太模糊了，模型对“相关”的理解跟咱们不一样，它觉得推会员卡也是服务的一部分呢。我的经验是得把决策逻辑拆出来，不是写“要做什么”，而是写清楚“遇到什么情况必须怎么做”，比如直接列if-then规则，甚至给一个“当前对话目标”的变量，让它每次回复前先判断一下这个变量有没有被覆盖。还有就是输出格式一定要结构化，让它先输出“意图分类”再输出“回答内容”，这样跑偏了你能马上发现是哪一步出问题。不过说实话，最有效的还是在外围加一层校验逻辑，比如用正则或者另一个轻量模型先过滤一遍回复，违规就直接打回重写——这比指望prompt硬性指令靠谱多了。另外你试试在system里加一句“如果用户问题不在你的职责范围内，必须回复‘请联系人工客服’”，比“只回答”这种正着说的指令有用得多。