让数字员工学会“举一反三”：合同稽核的 Prompt 设计与自适应推理框架

上篇我们讲到，OCR + LLM + LangGraph/MCP Workflow 的结合，让合同稽核实现了“端到端自动审查”。
但如果你真的部署过这样的系统，你一定会发现一个痛点：大模型的输出不稳定。

有时候它能精准地指出合同的差异项；
有时候却胡乱总结，甚至“自创条款”。
这正是 Prompt 设计与自适应推理（Adaptive Reasoning Framework）需要介入的地方。

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一、为什么「Prompt 设计」是智能稽核的核心

很多人误以为，Prompt 就是几行提示语。
但在企业级场景里，一个能长期稳定产出的 Prompt，必须具备三种特征：

特征	含义	举例
一致性（Consistency）	不论哪份合同，结构输出格式固定	“字段名统一、顺序可预测、格式 JSON”
可解释性（Explainability）	结果必须有依据，而非直接判断	“条款修改原因说明 + 来源页码”
自适应性（Adaptability）	模型能根据合同类型自动调整策略	“框架合同 vs 采购协议，稽核逻辑不同”

在人工审查时代，这些靠经验解决；
而在数字员工时代，