【干货】Agent实战开发提示词优化Agent

技术与健康

于 2025-07-10 11:30:43 发布

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文章标签：大模型 Agent开发 python

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Practicer2015/article/details/149245951

随着大语言模型（LLM）应用的普及，提示词工程的重要性日益凸显。在实际应用中，提示词优化通常是一个反复试错的过程，涉及以下几个步骤：

理解任务需求：明确模型需要完成的任务是什么。
设计初步提示词：根据任务目标，设计初始的提示词。
测试与反馈：运行模型并获取输出，根据输出质量评估提示词效果。
迭代优化：根据反馈调整提示词，逐步提高模型的响应质量。

开发一个专门提示词优化的Agent来自动化这一过程，不仅能减少人工调试时间，还能通过数据驱动的方式找到更高效的提示方式。

这个方案将包括模型架构设计、技术栈选择以及可能的用户交互方式。

1.架构设计

整体架构会分为几个模块，具体如下：

输入模块：用户提供任务描述、目标需求、或初步的提示词。
任务理解模块：理解用户任务和意图，自动分析任务的类型（例如，文本生成、代码生成、问答、创意生成等）。
提示词生成模块：基于任务类型生成初步的提示词模板。
优化模块：通过优化算法（如强化学习、遗传算法、基于反馈的学习）优化提示词，并根据模型输出的效果进行评估。
输出模块：输出优化后的提示词，并提供反馈给用户（可选：可以展示每个提示词的效果和得分）。

模块详细设计：

任务理解模块：使用自然语言处理（NLP）技术，结合上下文分析来确定任务的核心目标。这可以通过模型（如BERT、GPT）对任务描述的语义解析来完成。
提示词生成模块：
- 初步生成：基于任务类型自动生成多个可能的提示词模板。比如，对于代码生成任务，模板可能是：“生成一个Python函数来完成任务X”；对于文本生成任务，模板可能是：“写一篇关于X的文章”。
- 多样化生成：结合少样本学习、生成式模型等技术，产生不同风格和结构的提示词，以供后续优化选择。
优化模块：核心部分，包含以下几种优化策略：
- 强化学习（RL）：将优化过程视为一个动态系统，奖励模型生成有价值的输出（如准确性、流畅性等）。通过强化学习，Agent可以不断优化提示词。
- 遗传算法（GA）：通过迭代选择、交叉、变异等操作，从多个提示词中筛选出最优解，逐步改进提示词的质量。
- 基于反馈的优化：分析模型输出的质量，包括准确性、相关性和流畅性等指标。用户的交互反馈也可以用作优化的输入，帮助Agent改进策略。
反馈机制：可以设置自学习机制，通过分析历史优化结果和用户反馈，Agent自我更新、提升优化效率。每次优化后，Agent能够记录有效的提示词及其对应的输出质量，并用它们作为未来优化的参考。
输出模块：
- 优化结果展示：展示不同优化后的提示词，并根据模型输出（比如准确度、自然度、相关性等）对每个提示词进行打分。
- 可视化工具：为用户提供图形化界面，展示不同提示词的效果，帮助用户选择最佳结果。比如，图表显示每个提示词的“得分”，并允许用户进行选择、微调。

2. 技术栈选择

（1）自然语言处理（NLP）

Transformer架构：如GPT、BERT等，基于预训练的大型模型来理解任务描述、生成提示词，并进行优化。预训练模型帮助Agent理解语义、推理上下文，从而生成适合不同任务的提示词。
Prompt Engineering：对生成的提示词进行优化，能够精确调整生成效果。可以用提示词模板、少样本提示（few-shot prompting）等技术提升提示词的质量。

（2）优化算法

强化学习（RL）：强化学习可以用于优化提示词生成策略。例如，每次生成的提示词可以视为“动作”，输出的质量则是“奖励”，模型通过反复优化调整来最大化奖励。
- 框架：可以使用OpenAI的Gym作为环境，或者自定义优化环境。
遗传算法（GA）：选择一组初始的提示词，通过变异、交叉等操作演化出最合适的提示。
- 框架：PyGAD，DEAP等开源库。

（3）反馈机制与自学习

Active Learning：通过不断从用户反馈中选择有价值的样本来增强模型训练，使得优化更加精确。
模型自适应：集成自学习模块，基于用户的反馈和任务执行结果，自动调整提示词生成和优化策略。

（4）前端与用户交互

界面设计：使用Web前端框架（如React, Vue.js）创建一个简单易用的界面，用户可以输入任务要求，看到实时优化过程和结果。
- 用户可以输入描述，选择不同的任务目标，查看优化后的提示词，甚至手动微调优化结果。
API接口：后端可以采用FastAPI或者Flask框架，将提示词优化模块与前端交互部分连接起来。

3.核心代码

prompt_optimization_agent/
├── main.py # 主程序文件，运行整个Demo
├── task_understanding.py # 任务理解模块
├── prompt_generation.py # 提示词生成模块
├── prompt_optimization.py # 提示词优化模块
├── user_interaction.py # 用户交互模块
└── requirements.txt # 依赖包列表

task_understanding.py - 任务理解模块

# task_understanding.py
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

class TaskUnderstandingAgent:
    def __init__(self):
        # 使用预训练的BERT模型进行任务分类
        self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=3)  # 假设我们有3种任务类别

    def classify_task(self, task_description):
        inputs = self.tokenizer(task_description, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True, max_length=512)
        outputs = self.model(**inputs)
        logits = outputs.logits
        predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
        
        # 简单的任务分类（0: 文本生成, 1: 代码生成, 2: 问答）
        task_mapping = {0: "Text Generation", 1: "Code Generation", 2: "Question Answering"}
        task_type = task_mapping.get(predicted_class, "Unknown Task")
        
        return task_type

prompt_generation.py - 提示词生成模块

# prompt_generation.py
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

class PromptGenerationAgent:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
        self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

    def generate_prompt(self, task_type, task_description):
        if task_type == "Text Generation":
            prompt = f"Generate an article about {task_description}"
        elif task_type == "Code Generation":
            prompt = f"Write a Python function that {task_description}"
        elif task_type == "Question Answering":
            prompt = f"Answer the question: {task_description}"
        else:
            prompt = f"Perform the task based on the description: {task_description}"
        
        return prompt

    def generate_text(self, prompt):
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
        outputs = self.model.generate(inputs['input_ids'], max_length=100)
        result = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return result

prompt_optimization.py - 提示词优化模块

# prompt_optimization.py
class PromptOptimizationAgent:
    def __init__(self):
        self.feedback = []  # 用于收集用户反馈
    
    def collect_feedback(self, prompt, output, is_correct):
        # 收集用户反馈：是否正确、输出质量
        feedback = {"prompt": prompt, "output": output, "is_correct": is_correct}
        self.feedback.append(feedback)
    
    def optimize_prompt(self, prompt, output):
        # 简单的优化方法：根据反馈调整提示词
        if len(self.feedback) == 0:
            return prompt  # 如果没有反馈，返回原始提示词
        
        correct_prompts = [f["prompt"] for f in self.feedback if f["is_correct"]]
        if correct_prompts:
            # 基于正确的提示词优化
            prompt = correct_prompts[-1]  # 选择最近正确的提示词
        
        return prompt

user_interaction.py - 用户交互模块

# user_interaction.py
from task_understanding import TaskUnderstandingAgent
from prompt_generation import PromptGenerationAgent
from prompt_optimization import PromptOptimizationAgent

class UserInteractionAgent:
    def __init__(self):
        self.task_understanding_agent = TaskUnderstandingAgent()
        self.prompt_generation_agent = PromptGenerationAgent()
        self.prompt_optimization_agent = PromptOptimizationAgent()
    
    def interact(self, task_description):
        # 步骤1：任务理解
        task_type = self.task_understanding_agent.classify_task(task_description)
        print(f"Task Type: {task_type}")
        
        # 步骤2：提示词生成
        prompt = self.prompt_generation_agent.generate_prompt(task_type, task_description)
        print(f"Generated Prompt: {prompt}")
        
        # 步骤3：模型输出（例如使用GPT-2进行生成）
        output = self.prompt_generation_agent.generate_text(prompt)
        print(f"Model Output: {output}")
        
        # 步骤4：用户反馈
        is_correct = input("Is the output correct? (yes/no): ").strip().lower() == "yes"
        self.prompt_optimization_agent.collect_feedback(prompt, output, is_correct)
        
        # 步骤5：提示词优化
        optimized_prompt = self.prompt_optimization_agent.optimize_prompt(prompt, output)
        print(f"Optimized Prompt: {optimized_prompt}")
        
        return optimized_prompt

main.py - 主程序文件

# main.py
from user_interaction import UserInteractionAgent

def run_demo():
    print("Welcome to the Prompt Optimization Demo!")
    task_description = input("Enter your task description: ")
    
    user_interaction_agent = UserInteractionAgent()
    optimized_prompt = user_interaction_agent.interact(task_description)
    
    print(f"Final Optimized Prompt: {optimized_prompt}")

# 启动Demo
if __name__ == "__main__":
    run_demo()