Agent里套娃调LLM，Prompt越写越长但效果反而变差，怎么破？

说实话你这问题我太有同感了，我之前做那种需要多轮工具调用的Agent时也栽在同样的坑里。后来我仔细想了一下，感觉核心矛盾在于：单步Prompt追求的是“把话说全”，但串联起来后，模型反而被那些冗余的约束干扰了，它得在“理解你给的复杂规则”和“处理上游输出”之间分心。我现在的做法是给中间步骤做减法，只保留最核心的字段定义和输出JSON的schema，去掉所有角色和few-shot，让模型把注意力全放在“把输入转换成正确结构的SQL”上。另外，格式漂移这事，与其指望Prompt写死，不如在代码层加一个轻量校验和修复逻辑，比如正则抽取出```sql块，或者用一次极简的LLM调用专门做“输出标准化”，把脏格式洗一遍。还有，你提到后一个LLM误解前一个输出，我怀疑是上游生成的SQL里带了多余解释性文字，你可以在传给下游前强制把中间结果截断或序列化成纯数据，别让模型自由发挥。说到底，Agent的稳定性不能全押在Prompt上，它更像一个工程问题，得靠流程控制和数据契约来兜底。你要是试过把Prompt砍到只剩“任务一句话+输出规范”还不行，那可能得看看是不是模型选型的问题了，小模型在这种长链路上确实更容易崩。

Prompt越长模型越容易顾此失彼，试试每个子任务只留必要约束，中间结果用结构化格式硬约束住。

中间步骤别用自然语言传给下一个，直接传结构化JSON，省得模型瞎猜。

拆成多个小Agent各管一段，别让一个Prompt扛所有事，中间用结构化格式传。

这个问题我踩过一模一样的坑，感觉根源不在Prompt写得不够细，而是你把太多职责压给同一个LLM了。每个子任务都塞角色设定、few-shot、边界处理，单看没问题，但串起来之后模型其实是在一堆互相冲突的约束里做取舍，格式漂移几乎是必然的。我现在更倾向于把中间产物结构化，比如SQL生成完直接解析成JSON或者固定字段，后面写总结的LLM只吃干净的结果，不再让它去“理解”上一段自然语言。另外Prompt越长，模型对前面内容的注意力就越稀释，你加的那些“如果xxx就yyy”反而可能被它忽略或者误触发。还有一点值得怀疑：你说的单步测试还行，是不是单步时你只测了理想输入？Agent流程里上游输出稍微带点噪声，下游Prompt没做防御就会崩。我现在会把每个LLM调用的输出schema定死，解析失败就直接重试或者走fallback，而不是指望Prompt能兜住所有情况。

拆成独立小Agent各管一段，中间加个格式校验，比堆长Prompt管用多了。

我也踩过这个坑，Prompt越堆越厚反而更容易崩。后来发现关键是中间步骤别让LLM自由发挥，能代码解析的就别让它输出自然语言，格式用JSON schema卡死。另外每个子任务的上下文要裁剪，别把前面所有对话都塞进去，噪音太多模型会跑偏。还有个思路是用一个LLM调用带结构化输出搞定多步，比串好几个调用稳定得多。

这个坑我踩过，感觉问题不在Prompt写得不够细，而是你把每个子任务的约束塞得太满，模型在串联时反而没有“余量”去理解上游的真实意图。单步测试好是因为上下文干净，一旦进入Agent链路，前一步的输出会带着噪声和格式残留，后一步的Prompt再详细也架不住输入本身已经漂了。我现在更倾向把中间步骤的输出结构定死，比如强制JSON schema或者用代码做一层解析校验，而不是指望LLM自己稳住格式。另外后一个LLM误解前一个输出，很多时候是因为前一步的自然语言总结里混了太多无关信息，不如让上游只传结构化字段，下游自己决定怎么解读。Prompt里那些“如果xxx就yyy”的边界处理，在单步里是保险，在多步里反而可能变成干扰，因为模型会过度拟合这些假设。我现在会把Agent拆成确定性代码加LLM节点的混合结构，能不用LLM衔接的地方就不用，效果反而比纯Prompt套娃稳很多。

拆成多个Agent各自管一段会不会更稳？长Prompt跨步骤确实容易互相干扰。

我踩过一模一样的坑，后来发现根子不在prompt写得不够细，而是每个LLM之间缺少一个“硬契约”。中间输出别让它自由发挥，直接强制JSON schema，后一步只认字段不认自然语言，漂移能少一大半。另外prompt越长越容易互相打架，角色设定和few-shot留一个就够，边界情况交给代码判断比塞给模型靠谱。你试试把总结那步的输入裁成结构化结果而不是原始SQL输出，效果会明显不一样。

这问题太典型了，我前段时间做类似链路也踩过一模一样的坑。你单步测试感觉稳，其实是因为单步时模型只需要“演好一个角色”，串起来后每个环节都在猜上下文，prompt越长反而越像在给模型加干扰项。我后来发现真正的问题往往不在子任务prompt本身，而在步骤之间的状态传递没有固定成机器可校验的结构。比如SQL生成完，别直接让下一个LLM去读自然语言结果，先强制过一层schema校验或者JSON解析，把漂移卡在接口上。另外few-shot堆太多也会让模型倾向于模仿示例表面格式，而不是理解当前任务边界，尤其两个相邻步骤的示例风格不一致时特别容易串味。我现在的做法是把每个LLM调用当成纯函数，输入输出都用明确字段约束，复杂的“如果xxx就yyy”尽量挪到代码里做路由，而不是塞进prompt。你那个总结步骤，可以试试只给它结构化后的查询结果加一句极短指令，别再把SQL阶段的角色设定带过去。顺便问一句，你现在中间结果是用自然语言拼接传递的，还是已经上了类似JSON mode或者function call？这块换掉之后效果通常立竿见影。

子任务拆太细反而容易断片，试试把SQL和总结合并成一个prompt，中间结果直接塞上下文里。