Agent多步任务里Prompt经常跑偏，怎么让子任务提示词更稳定？

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在prompt本身，而是Agent把多步的上下文全揉在一起了。你可以试试在每步工具调用前单独设一个精简的system prompt，只强调当前任务的输出格式，别把上一轮的结果一股脑全塞进去。另外，用Pydantic或函数调用来强约束输出结构，比靠语言描述靠谱得多，模型就没机会自由发挥了。改prompt时最好一次只动一个变量，不然确实越改越玄学。

试试把子任务的输出用few-shot固定住，别光靠描述格式，给个例子模型就老实多了。

试试把子任务的输出用代码块包一层再传，或者干脆用结构化输出解析器兜底，比死磕prompt靠谱。

遇到过一样的坑，后来发现问题不在prompt写多细，而是每步子任务之间缺了个“状态隔离”。我会在传给下个工具前把前面输出强制格式化一遍（比如用正则把json抠出来），模型自由发挥的余地就小很多。另外你可以试试把约束条件从“要什么”改成“不要什么”，像“不要输出任何非json字符”，实测比正向描述管用。你那个穿搭生成的文案步骤，是不是也吃了前面天气输出的格式亏？

同感，LangChain串多步的时候模型确实容易“失忆”，我后来是把每步的Prompt都强制加上上一步输出的摘要，而不是只给原始结果，格式约束崩的概率能降不少。还有个土办法，就是在工具返回后加个轻量的校验逻辑，发现不是纯JSON就让它重试一次，比反复改Prompt省心多了。你试试看是不是结构化输出的schema定义得太松了？

单步prompt跑偏还能调，一进Agent就崩太真实了，我后来干脆把格式约束塞进tool的description里，反而稳了。

要不试试把JSON schema直接塞进工具描述里？我这边用function calling后格式稳多了。

我最近也踩过这个坑，感觉问题不在Prompt写得够不够细，而是你把格式约束和任务描述混在一起塞给模型了，它反而抓不住重点。试试把JSON schema单独拎出来做一层输出校验，用LangChain的structured output或者Pydantic parser，让模型先自由生成、后面再强制解析。另外子任务之间最好别共享上下文，每个工具调用给独立干净的prompt，串起来反而容易互相污染。我现在是拆成三个独立chain，稳定不少。

你这个情况我太熟了，之前做类似的多工具Agent也踩过一模一样的坑。我感觉问题往往不在Prompt本身写得不够细，而是每一步之间模型拿到的上下文太杂了，前面工具的返回、系统的指令、历史对话全堆在一起，模型自然就容易跑偏。我后来试过一个办法，就是给每个子任务单独做一层“输出清洗”，比如在调下一步之前先用一个很小的模型或者正则把JSON抠出来，别指望大模型每次都老实。另外工具调用的返回尽量结构化，别塞一大段自然语言进去，不然模型很容易被带跑。还有一点挺关键的，温度调低真的有用，我原来用默认值各种飘，降到0.2左右稳定不少。你也可以试试把格式约束放到system里而不是user里，权重感觉不一样。不过说实话，多步流程里完全稳定挺难的，我现在都是加校验加兜底，出错就重试一次，比死磕Prompt省心多了。

试试把中间步骤的输出先强制做一次解析校验，格式不对就打回重问，比堆Prompt管用。

你这个情况太常见了，多步链路里prompt跑偏基本是必然的。我踩过类似的坑，后来发现根子不在单条prompt写得好不好，而在于每步之间模型拿到的上下文太杂了。前面工具返回的原始结果、中间推理的废话全堆在一起，模型注意力被稀释，自然就顾不上JSON格式了。我的做法是每个子任务只喂它必需的那一小段信息，把历史对话和无关tool output都裁掉，稳定性立马好很多。另外格式约束别光靠嘴说，能用结构化输出就用结构化输出，比如OpenAI的function calling或者response_format，比在prompt里反复强调“只输出JSON”管用得多。还有个细节是温度值，多步流程里我会调低到0.1以下，创意文案那步再单独拉高，别整条链用一个参数。你试过把每个工具的返回先做一层清洗再进下一步吗？很多时候不是prompt的问题，是输入本身就脏。

我最近也踩过这个坑，后来发现把JSON Schema直接塞进System Prompt里比写在Human Message里稳很多。多步链路里上下文会被工具返回结果污染，格式约束容易被冲淡，可以在每步调用前重新注入一次。另外温度调到0.1以下、让模型先输出一个空JSON骨架再填内容，比让它一次性生成整段稳。你那个推荐穿搭步骤是不是也用了few-shot？那个反而可能让模型学偏。

我之前也遇到过类似的情况，感觉问题不一定在Prompt本身，而是多步调用时上下文被污染了。你可以试试在每个子任务开头重新注入一次格式约束，而不是只在系统提示里写一遍。另外LangChain的output parser其实挺有用的，配上重试机制能兜住不少跑偏的情况。我现在习惯把JSON schema直接塞进prompt里当例子，比单纯描述格式管用多了。

这个坑我也踩过，单步跑得好好的，一进Agent链路就开始飘。我的经验是问题往往不在Prompt本身，而在每一步之间塞了太多上下文，模型被前面的自然语言输出带跑了。你可以在每个子任务调用前把历史消息裁剪一下，只保留必要的结构化字段，别把上一轮的整段话都喂进去。还有JSON格式这事，靠Prompt约束真不如直接上结构化输出或者output parser，让模型在解码层面就被限制住，比写十遍“只输出JSON”管用。另外温度调低一点也有帮助，Agent流程里我一般开到0.2以下。你说越改越乱，很可能是约束之间打架了，试试把格式要求和内容要求拆到不同层级，别混在一段里。

越写越细反而容易互相打架，试试把格式约束单独拎出来，每个子任务只留最核心那一句。

这个坑我太熟了，多步链路里模型跑偏基本是必然的，不是你把Prompt写得更细就能解决。我后来发现关键不在于单步提示词多完美，而在于每一步的输出有没有被强制约束住。像JSON带markdown这种，我会直接上结构化输出或者用function calling，让模型根本没机会自由发挥，比在提示词里反复强调“只输出JSON”靠谱得多。还有就是上下文污染的问题，前一步的自由文本塞进下一步，模型很容易被带跑，最好每步之间做一次清洗或者只传结构化字段。另外温度调低一点也有帮助，别小看这个。你三个工具串起来其实链路不算长，建议先把中间结果的格式卡死，再回头看Prompt，会顺很多。

这问题太熟了，我一开始搭Agent也踩过一模一样的坑。单步跑得好好的，一进多步流程就开始放飞，尤其是JSON输出这种硬约束，模型总爱加个“好的，以下是结果”再包层markdown。后来我发现一个关键点：不是Prompt写得不够细，而是每一步之间缺少“状态隔离”，前一步的输出会污染后一步的上下文，模型看到历史里那些自由文本就跟着学坏了。我的做法是每个子任务单独走一次调用，历史只传结构化结果，不传原始自然语言。另外JSON约束最好配合框架层面的parser或function calling来兜底，光靠提示词相当于全靠模型自觉，多步下来几乎必崩。还有个邪门经验是Prompt越长反而越容易跑偏，因为模型会抓错重点，不如把格式要求压到最后一句话，前面只留必要信息。你要是用LangChain，可以试试给每个tool调用套一层output parser，失败就重试一次，比反复改提示词省心多了。

子任务拆开单独跑一遍，稳定了再串回流程里，跑偏一般是上下文串味了。

我也遇到过这个问题，后来发现把输出格式约束从主Prompt里拆出来，单独放在每次工具调用返回后的那一步，稳定性会好很多。另外可以试试用结构化输出功能，比如LangChain的with_structured_output，让模型在解码层面就被限制住，比纯靠Prompt喊话管用。还有个小技巧是给个few-shot例子，尤其是带上正确的JSON输出样例，模型跟着抄的概率会高不少。