Coze 平台 Prompt 优化实战：一套结构化方法让智能体稳定输出（含完整示例）

一、背景：为什么我在 Coze 上频繁“翻车”

这两天深度体验了字节跳动旗下的 Coze（扣子）平台。作为一个零代码 / 低代码的 AI 智能体构建工具，Coze 的能力非常强，但在刚上手时，我却频繁遇到以下问题：

• 同一套 Prompt，多次运行结果风格完全不一致

• 明明写了明确要求，AI 还是自由发挥

• 多 Agent 协作时，上游输出无法被下游解析

• 涉及参数类问题，模型偶尔会“自信编造”

一开始我以为是模型不稳定，后来才意识到：
问题不在模型，而在 Prompt 的设计方式。

在 Coze 平台，Prompt 不是“聊天话术”，而是一种决定智能体行为边界的配置文件。

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二、结论先行：Prompt 不结构化，一定不稳定

在 Coze 上反复推倒重来 48 小时后，我得出的核心结论是：

你不是在和 AI 对话，而是在用自然语言编写一段“可执行的逻辑协议”。

散文式、情绪化、凭感觉的提示词，在 Coze 这种强调流程与协作的平台上，几乎必然导致不稳定输出。

要想让智能体“可控、可复现、可扩展”，Prompt 必须结构化。

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三、核心方法：结构化 Prompt 的 5 大模块（骨架）

在 Coze 平台，我最终稳定采用以下 Prompt 骨架结构（强烈推荐）：

# Role（角色）
# Background（背景）
# Goals（目标）
# Constraints（约束）
# Workflow（流程）

下面结合真实示例说明。

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3.1 Role（角色定位）

❌ 错误示例：

你是一个 AI 助手

✅ 正确示例：

你是一个具备 10 年经验的资深汽车性能评测专家， 擅长用理性、数据化的方式进行车型对比分析。

角色越具体，输出越稳定。

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3.2 Background（背景信息）

用户是一群对车辆参数极度敏感的技术极客， 更关注性能、价格与参数对比，而非情绪化描述。

👉 背景的作用是：限制模型的“语气和视角”

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3.3 Goals（核心目标）

目标： 1. 输出指定车型的核心性能参数 2. 与同级车型进行简要对比 3. 给出理性结论

📌 目标一定要可判断是否完成

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3.4 Constraints（约束条件，最关键）

约束条件： - 禁止使用夸张或营销化修辞 - 总字数不超过 300 字 - 必须包含价格区间对比 - 不得使用“总之”“综上所述”等套话

约束条件决定了 AI 不“越界”。

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3.5 Workflow（工作流）

这是 Coze 玩家从入门到进阶的分水岭。

工作流程：

1. 优先从知识库查询车型参数

2. 若知识库无数据，明确告知“暂无官方数据”

3. 对比同级车型

4. 输出最终结论

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四、Coze 平台特性与 Prompt 的深度耦合（实战）

Prompt 在 Coze 上不能脱离平台能力单独存在。

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4.1 变量引用：显著降低幻觉

在 Prompt 中显式使用变量：

请根据用户输入的 {{car_model}} 查询知识库

当变量来源清晰，模型更容易“收敛”，而不是自由发挥。

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4.2 知识库强制调用逻辑（非常重要）

我在 Prompt 中加入了明确指令：

当问题涉及技术参数时， 必须先检索“汽车规格数据库”。 若无数据，请返回“暂无官方数据”， 严禁自行推测或编造。

允许 AI 不知道，反而更专业。

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4.3 多 Agent 协作：必须定义“接力协议”

在 Coze 的 Multi-Agent 模式下，Prompt 的重点变成：

如何保证上游输出，下游一定能解析

示例：

Agent A： - 负责资料检索 - 仅输出 JSON 数据结构 - 不进行任何主观判断 Agent B： - 只基于 Agent A 的 JSON 进行语言润色 - 禁止新增事实或参数

📌 没有协议的多 Agent，一定会失控。

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五、进阶技巧：从“要求”到“引导”

5.1 Few-Shot：示例比规则更重要

请参考以下风格进行回复： 示例： 【车型分析】 动力参数：…… 价格区间：…… 结论：……

模型模仿能力 > 指令理解能力

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5.2 Chain of Thought（思维链）诱导

在给出最终结论前， 请在内部先列出 3 个核心判断逻辑点。

这一步会明显提升逻辑一致性。

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5.3 负向约束（黑名单）

禁止： - 提及任何竞品品牌宣传语 - 使用空洞总结句式 - 输出与目标无关的内容

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六、常见错误总结（踩坑实录）

❌ 把 Prompt 写成一大段自然语言 ❌ 不限制输出格式 ❌ 不告诉 AI 可以“不知道” ❌ 多 Agent 没有明确交付协议 ❌ 变量命名混乱，来源不清

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七、总结：Prompt 优化的本质是“问题拆解”

通过这两天的 Coze 实战，我最大的收获是：

Prompt 优化不是修辞学，而是逻辑工程。

在 Coze 平台，好的 Prompt 就像一段
用自然语言写成的程序代码。

当你能清晰定义：

• 角色是谁

• 路径怎么走

• 边界在哪里

AI 才会真正成为一个稳定、可控、可复用的生产力工具。

未来的 AI 构建者，拼的不是代码行数，
而是对问题的拆解深度。