Agent开发基础---提示词编写

当前，AI Agent（智能体）的开发热潮正席卷而来。无论是基于LangChain、agno还是AutoGen，开发者们都致力于打造能自主理解、决策和执行任务的AI智能体。然而，许多开发者都会遇到一个共同的痛点：​​为什么同一个大模型，在不同的人手里表现出的能力天差地别？​​

答案往往隐藏在​​提示词（Prompt）​​ 中。提示词是与大模型交互的核心接口，是驱动Agent的“灵魂”。它就像是给一个能力超强但需要明确指令的新员工下达的“任务书”。模糊的指令只会得到模棱两可的结果，而精准、清晰的提示词则能彻底激发大模型的潜能，构建出真正高效、可靠的智能体。

本文将抛开理论，直击实战，带你深入掌握Agent开发中提示词编写的核心原则与高级技巧。

一、提示词的核心四要素：构建清晰指令的基石

编写高质量的提示词，就像是在编写一段给AI看的特殊“代码”。它需要包含以下四个关键要素：

1. 角色扮演（Role Playing）：给它一个“人设”

这是最重要的一步。通过为模型设定一个明确的角色，你可以将其能力范围聚焦到特定领域，从而得到更专业、更符合预期的结果。

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  ​​反面教材​​： “帮我写点代码。”

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  ​​正面教材​​： “你是一名资深的全栈安全专家，尤其精通Python和Web安全。你的代码必须符合OWASP安全规范。”

2. 任务定义（Task Definition）：清晰、具体、无歧义

任务描述必须像函数定义一样清晰，避免使用模糊的词汇。

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  ​​反面教材​​： “处理一下这份数据。”

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  ​​正面教材​​： “请对用户提供的JSON数组进行清洗和转换。具体任务：1. 过滤掉‘age’字段小于0或大于120的记录。 2. 将‘name’字段的首字母大写。 3. 计算‘score’字段的平均值。”

​​3.高级技巧：Few-Shot（示例学习）​​

对于复杂任务，在提示词中提供一两个输入输出的例子，能让模型瞬间理解你的意图，效果远超千言万语。CoT（Chain of Thought，CoT）是一种思维工具，通过逐步延伸和拓展一个主要想法，帮助人们进行更深层次的思考，并得出更复杂、更全面的结论。在一些逻辑推理、数学运算等场景下，考虑使用 CoT 分解问题，通过输出一些推断过程，可以增加模型输出正确结