Agent里套娃调LLM，Prompt越写越长但效果反而变差，怎么破？

我最近也踩过类似的坑，Prompt写得越细，模型反而越容易在长上下文里“迷失重点”。后来发现不如把每个子任务的输出格式压成严格JSON，并且用代码去校验而不是指望LLM自觉遵守格式。还有个小技巧，后一个LLM的输入里把前一步输出重新“翻译”成自然语言摘要，而不是直接丢原始结果，漂移会少很多。你试试把few-shot删掉一两轮，有时候少即是多。

这问题太典型了，我最近也被折腾得够呛。你单步调得越精细，串起来越容易翻车，感觉就是每个prompt都在拼命“自我表达”，结果下游LLM根本抓不住重点。我觉得核心问题可能在于你给子任务加的“边界处理”太多了，反而把输出空间框得太死，模型一旦遇到没覆盖的情况就开始自由发挥。我自己的做法是每个子任务只保留角色设定和输出格式，把few-shot砍到最少，然后强制要求输出JSON，这样下游解析起来不会猜。另外我强烈建议你在两个LLM之间加一个轻量的校验脚本，哪怕只是检查一下字段类型，也比让模型自己纠错靠谱得多。你有试过在生成SQL那一步把表结构直接塞进context里吗？我发现有时候效果变差不是prompt的问题，而是模型根本找不到可用的信息。

试试把子任务输出压成严格JSON，再塞给下一步，格式漂移能少很多。

试试把中间步骤的输出也做成结构化JSON，让下一个LLM只读字段，别让它自由发挥。

别把prompt写成说明书，给例子不如给约束，输出格式固定死比啥都强。

说实话你这情况太典型了，我最近做类似项目也踩过这坑。后来发现把每个子任务的prompt搞得越复杂，模型在长链路里越容易“迷失”，尤其是格式约束太死反而让输出变得不稳定。我现在的做法是每步只给最核心的指令和必要的schema示例，把few-shot砍到一两个，然后强制在代码层做输出校验和重试，比靠prompt硬控靠谱得多。另外你试试在传给下个模型前，把前一步的输出先做一层结构化清洗，比如把SQL结果转成纯文本摘要再喂进去，能减少不少误解。

试试把每个子任务的输出schema固定成json，用代码校验完再喂给下一步，别让LLM自己猜格式。

咱也踩过这坑，后来直接砍掉一半prompt，只留关键约束，反而稳多了。

试试把中间步骤的输出用结构化数据传，别让LLM自由发挥格式，能少一半幺蛾子。

prompt越细越容易让模型钻牛角尖，不如只给关键约束，留点容错空间反而稳。

试试在步骤间用固定JSON结构传数据，比堆提示词管用，我这么改完漂移少多了。

少写点规则，让模型自己发挥，然后加个校验重试机制，稳得很。

这个问题太真实了，我搭Agent也踩过同样的坑。后来发现单步prompt写得越死板，串起来反而越容易出岔子，因为模型在长链路里对格式的敏感度会明显下降。我现在倾向于把中间输出做成强约束的JSON结构，然后在下游用代码去校验和修正，而不是指望LLM自觉遵守格式。另外你试试把few-shot从prompt里挪出来，放到一个单独的示例库，只在需要的时候才动态注入，这样能减少干扰。

说实话我也踩过这个坑，prompt写太满反而让模型在长链路里“过拟合”了，中间一步格式稍微偏一点后面全崩。后来我干脆把每个子任务的输出约束改成纯JSON schema，再在下一步Prompt里只告诉它“按这个结构解析”，效果稳多了。另外你试试在每步之间加个轻量的校验+重试逻辑，比堆提示词管用。

你这问题我踩过，prompt写太满反而让模型束手束脚，试试只留核心约束，输出格式用pydantic或json mode卡死。

别把每个子任务当独立prompt调，它们共享上下文时互相干扰，给后一个模型喂前一步的原始输出比让它猜结构靠谱。

这问题太典型了，我之前做类似工具链的时候也踩过坑。后来发现prompt写太长反而会让模型注意力分散，尤其中间输出一旦带点噪声，后面全跟着歪。你可以试试把每个子任务的输出约束成严格JSON，然后让下一步的prompt只关注那几个字段，别让它自由发挥理解。另外few-shot别贪多，两三个够用了，重点是把“输出格式”放在最前面强调，比写一堆边界条件管用。

这题我熟，prompt写太长反而让模型抓不住重点，试试把中间输出搞成严格JSON，后面解析再喂给下一步。

之前也踩过这坑，后来干脆把子任务prompt砍到只剩必要指令，格式靠代码兜底，效果稳多了。