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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


结构化提示词:解锁AI Agent潜力的有效手段

发布日期:2025-07-14 12:11:16 浏览次数: 1543
作者:弓长先生的杂货铺

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结构化提示词是提升AI Agent执行效率的关键,通过明确任务分解与约束条件,大幅降低失控风险。

核心内容:
1. 结构化提示词的核心要素与设计方法
2. 从简单指令到完整规划的Agent使用演进
3. 不同经验水平Agent的上下文处理能力差异

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
在之前的文章中,曾向大家推荐过一种更高效的人与大模型交互方法:即通过编写Spec文件来与Agent进行交互,其本质是通过结构化提示词文件,更有效地驱动AI辅助编码工具完成任务。
这种方法提供了一种有效的实践路径:通过编写包含总体任务目标、多个分解任务描述、回溯检测动作、外部引用文档地址、以及明确的约束条件等关键信息的Markdown格式文件,可以有效引导Cursor、Windsurf、Cline等辅助编码工具,获得远超简单提示词的执行效果。
根据我在AI辅助编码、代码评审等领域的实践经验,结构化提示词不仅能有效指导大模型工具高质量地完成任务,还能降低工具行为失控的风险
近期,我注意到新推出的Gemini-Cli、AMP等工具也都采用了结构化提示词的方式(非强制,但推荐实践),这也表明结构化提示词能够大幅提高人机交互效率,已成为业界的普遍共识。这种提效作用并非仅限于AI辅助编码工具,而是普遍适用于各类AI Agent
本文中,我将结合这一行业趋势和我的实践体会,深入分析结构化提示词的优势与应用。欢迎大家指正。
一、使用Agent的演进:从指令到规划的转变
人使用AI Agent的根本目的,在于追求生产效率的提升,这实质上是对现有生产工具的一次变革。正如交通工具从步行演变为马车,再进化到汽车,每一次演进都指向更高的效率和能力。
我们使用Agent的阶段也从简单的大模型交互,发展到如今的Agent模式。大模型的作用也从完成简单任务的人机协同,发展到可以独立完成复杂任务的Agent。
在大模型简单交互阶段,我们提出一个问题,大模型直接回复一个答案。随着模型能力的快速迭代和增强,我们已不再满足于一问一答式的交互,转而追求其独立完成更为复杂的任务。因此,我们也从简单的提问,发展到需要为Agent提供一份完整的执行规划的阶段。
以一个具体的场景为例:
假设你希望工程师来实现一个公众号文章查询的功能。新手小A接到这个要求后,可能会直接上手开始开发;而有经验的小B,可能会主动追问你“同时支持多少人访问?”“权限管控措施是什么?”“是否需要审计日志?”等问题;资深的老C则会更进一步,首先和你深入探讨这个需求的目标、期望解决的核心问题,以及最终用户群体,然后再针对性的讨论具体实现细节。

小A具备开发所需要的基础技能,但缺乏深入了解任务背景的经验(上下文理解能力不足);小B有了解项目背景的意愿,但其经验积累仍显不足(上下文获取和关联能力有限);而老C这些年,掉了太多次坑,改了太多屎山代码,积累了丰富的实战经验(强大的上下文处理能力和庞大的知识库体系),使其处理起问题来更加的游刃有余。
如果我们将上述例子中的程序员替换成Agent,现阶段大部分Agent的行为表现,确实更接近程序员A。它们通常不会对问题进行进一步追问,更不会主动尝试了解您的最终意图。究其原因,这与大模型的上下文处理能力、Agent的处理机制等都有密切关系。这个特点就是导致你觉得Agent不好用的一个很重要的原因。
从模型能力来看,其已经具备了处理复杂任务的能力,并且仍在快速成长。但从实际表现来看,总觉得有些差强人意。要么感觉效果不达预期,要么用起来总是不那么放心。但是不用吧,你又担心自己错过AI行业的发展。总之,就是既怕Agent没用,又怕Agent乱来的矛盾心理。
产生这种感觉的根本原因,可能就是人对模型的期待已从简单的协助升级为独立处理复杂任务,但同时,我们与Agent的交互方式,却仍停留在简单的会话阶段。
我们期待模型能够独立完成复杂任务,同时又期待它能理解我们缺少背景信息的简单提示词。我们希望模型能更懂“我”,但从实际表现来看,Agent的行为有时确实更像直男,它的“直”都体现在输出结果上了。
所以在现阶段来看,我们不能完全指望模型来进行主动追问,它在这方面还存在诸多不足。
二、简单提示词局限性的深层根源
从大模型的工作原理来看,其是结合训练数据和给定输入来预测最可能的下一个输出Token。它们不具备人类意义上的深层意图理解,也缺乏人类社会所共有的共识和各类暗知识(即未被明确表达的上下文信息)。当提示词过于简单和模糊不清时,模型的输出预测会面临过多的可能性,从而导致生成关联度和准确度不高的输出。
简单提示词的局限性主要体现在以下几个方面:
1. 不一致性与可变性高:由于目标定义过于模糊和宽泛,模型的输出结果往往不稳定,甚至出现较大差异,表现出较低的一致性和可靠性。例如,“做一个AI聊天网站”就不如“参考ChatGPT网站,使用Next.js框架创建一个聊天网站”更加准确。
2. 缺乏有效控制:由于缺少明确的约束信息,模型难以准确把握具体要求,导致Agent的行为存在不可控的风险。例如,“实现订单的CRUD功能”,就不如“当前项目为Spring Boot架构的后端项目,实现基于数据库表orders的CRUD操作,不允许增加新的第三方包依赖,不允许修改controller、service包以外的代码”更加受控。
3. 上下文信息流失:由于未能提供足够的上下文信息,或受限于模型对长上下文的处理能力,导致模型在复杂任务的执行上效率低下,甚至出现任务遗漏的情况。例如,“参考新浪微博,开发一个微博系统。”(这个例子相对宽泛,需要更多上下文说明)。
三、结构化提示词的显著优势
结构化提示词之所以有效,根源在于它们能够将人类社会中的潜在共识、固有常识以及暗知识等未明确表达的上下文信息,清晰且系统地提供给大模型。它们充当了一个关键的接口,将人类的高层次目标,转化为Agent能够有效处理的精准低层次指令。
通过明确提供意图、上下文、约束、参考文档等关键信息,结构化提示词能有效减少大模型的“猜测”,从而指导其更高效地完成任务,显著提高准确性和一致性。最终,这使得大模型的统计学特性能够紧密围绕人类目标,高效地趋向最终任务目标,从而实现更高效、更有效的交互体验。
四、结构化提示词的构成与方法论
有效的结构化提示词通常包含以下关键要素:
1. 上下文和背景信息:提供相关的领域知识、事实或数据,帮助模型理解请求范围,避免模糊或不相关的回应。例如,“扫描目录结构和文件,分析代码实现,生成描述报告”。
2. 清晰具体的指令:明确说明任务,使用动作动词,避免模糊不清的表述。例如,“实现公众号文章查询功能”。
3. 约束信息:明确指定任务的限制条件。例如,“仅修改AController文件,严禁修改其他文件,严禁引入新的代码包”;“仅以表格形式进行展现”。
4. 引用外部文档或示例:提供具体的接口文档或输入/输出示例,这有助于模型更准确地响应,在处理复杂任务时尤其有效。例如,“参考DeepSeek接口文档实现”。
5. 角色设定:在使用通用大模型时,必须明确指定AI所扮演的角色,以提高回答的准确性和相关性。但在使用AI辅助编码工具或特定Agent时,由于Agent自身已对提示词进行过预处理,此步骤通常可以省略。
6. 回溯检查(Double Check):提供明确的再次确认要求,指导Agent对已完成任务进行自我核验,以提高最终准确性。
对于结构化提示词的编写,业界目前已发展出多种方法论。在此,我简单介绍两个:
1. 对于确定性任务(例如:辅助编码、代码评审等),可重点考虑思维链(Chain-of-Thought, CoT)方法。CoT是一种提示技术,它鼓励模型通过逐步推理来分解问题,从而生成更连贯、更准确的响应。
例子:使用deepseek-r1生成的CoT格式提示词,用来完成代码评审。
请作为AI代码评审助手,对以下代码进行详细评审。使用思维链(Chain-of-Thought)方法,逐步执行以下步骤,并在每个步骤中展示您的推理过程。确保评审覆盖代码风格、潜在错误、安全性、性能和可维护性。最后,总结评审结果并提出具体改进建议。
**评审步骤(一步一步思考):**1. **步骤1: 检查代码风格和格式**   - 推理:分析代码是否符合常见编码规范(如命名约定、缩进、注释、模块化)。例如,检查变量名是否清晰、函数是否简短、注释是否充分。   - 输出:列出风格问题(如有),并引用相关规范(如PEP 8 for Python)。
2. **步骤2: 识别潜在错误和边界条件**   - 推理:逐行扫描代码,查找逻辑错误、异常处理缺失、边界情况(如空输入、溢出)和资源泄漏(如未关闭文件)。考虑输入范围、循环条件和错误处理机制。   - 输出:指出潜在错误,并解释风险(如崩溃或数据损坏)。
3. **步骤3: 评估安全性**   - 推理:检查常见安全漏洞(如注入攻击、XSS、敏感数据暴露)。分析输入验证、数据 sanitization、依赖库漏洞(如使用过时库)和权限控制。   - 输出:标记安全问题,并参考标准(如OWASP Top 10)。
4. **步骤4: 分析性能和优化**   - 推理:评估算法效率(时间/空间复杂度)、资源使用(如内存、CPU)和可扩展性。识别瓶颈(如嵌套循环、重复计算)和优化机会(如缓存或异步处理)。   - 输出:提出性能改进建议,并估算潜在提升。
5. **步骤5: 审查可维护性和最佳实践**   - 推理:检查代码可读性、测试覆盖(如单元测试缺失)、文档和设计模式使用。确保遵循语言或框架的最佳实践(如DRY原则)。   - 输出:指出可维护性问题,并建议重构或测试策略。
**最终输出要求:**- 以JSON格式输出结果,包含以下字段:  - `summary`: 总体评审摘要(如严重问题数量和优先级)。  - `step_details`: 每个步骤的推理、发现和建议(按步骤1-5组织)。  - `overall_recommendations`: 具体改进建议列表。- 语言:中文(除非代码为其他语言)。- 注意:推理过程必须详细、逐步展示,避免跳跃。
2. 对于推理类任务(例如:创意写作、探索性问题解决,包括文章编写、数学问题求解等),则可考虑思维树(Tree of Thought, ToT)方法。ToT的核心在于模拟人类解决复杂问题时的思考方式,通过分解问题、探索多种可能路径、评估与选择、必要时进行回溯、最终整合形成解决方案。
例子:使用deepseek-r1生成的ToT格式提示词,用来生成穿越小说。
**任务:** 构思一个新颖的穿越小说核心设定和精彩开篇(300-500字)。要求:非主流穿越方式、独特有限金手指、开篇展现核心困境/反差、风格轻松幽默带爽感。**请严格使用“思维树”方法分步骤创作:**1.  **步骤一:生成核心设定分支(世界观 & 穿越方式 & 初始困境)**    *   **分支A (穿越方式):** 基于“非主流”要求,生成**3种**离奇/荒诞/有创意的穿越触发方式(例如:被古董马桶吸入、在吐槽大会现场被观众怨念送走、误食了外星文明的“时空跳跳糖”、参加沉浸式剧本杀结果系统故障被永久绑定等)。**评估:** 哪个方式最具趣味性和故事延展性?哪个能自然引出初始困境?    *   **分支B (世界背景):** 根据选定的穿越方式,构思**2种**反差巨大的穿越目标世界(例如:从现代社畜穿成修仙界即将被献祭的炉鼎/穿成星际战甲里负责刷马桶的AI/穿成古代宫廷御膳房负责给皇帝试毒的太监/穿成魔法世界被诅咒只能变成仓鼠的王子)。**评估:** 哪个世界与主角原身份反差最大?哪个能更自然地制造核心冲突?    *   **分支C (初始困境):** 结合选定的穿越方式和世界背景,为主角设计**2种**开篇即面临的、紧迫且极具反差的困境(例如:刚睁眼就被绑上祭坛/发现自己是全星际唯一需要“充电”的战甲AI且电量只剩1%/皇帝马上就要用膳自己必须试毒/诅咒发作即将变仓鼠并被猫盯上)。**评估:** 哪个困境最能瞬间抓住读者?哪个能最好地引出主角性格或金手指?2.  **步骤二:设计主角与金手指分支(人设 & 能力 & 限制)**    *   **分支D (主角原身份 & 性格):** 为穿越前的主角设计**2种**有特点、能与穿越后困境产生有趣互动的原身份和性格(例如:现代顶级杠精键盘侠/社恐程序员/美食探店主播/二手书摊老板)。**评估:** 哪种身份/性格在穿越后面对困境时能产生最大的戏剧冲突或喜剧效果?    *   **分支E (金手指概念):** 基于“独特且有限制”要求,构思**3种**有趣的非战斗/非直接无敌型金手指(例如:【精准吐槽能量收集系统】吐槽越精准越能获得能量,但能量只能用于具现化吐槽对象/【万物皆可吃鉴定术】能鉴定任何物品的“可食用性”和效果,但必须真吃下去/【社恐值转换器】社恐值越高,获得临时性隐匿/小范围空间跳跃能力越强,但社恐值爆表会强制原地石化/【错别字法则】写下的错别字会扭曲现实,但扭曲效果随机且不可控)。**评估:** 哪个金手指最具新颖性?哪个与主角原身份/性格/困境结合能产生最多笑点和爽点?哪个的限制条件最有戏剧张力?    *   **分支F (金手指限制与困境结合):** 将选定的金手指与**步骤一**选定的初始困境结合,设计**1-2种**主角在开篇如何**笨拙/意外/搞笑地**首次运用(或试图运用)金手指来尝试破局,但可能因为限制或操作不当引发新的小麻烦或产生意外效果。**评估:** 这个首次运用是否能展现金手指的核心机制和限制?是否能制造紧张感和趣味性?3.  **步骤三:整合与开篇写作(冲突聚焦 & 风格确立)**    *   **整合设定:** 将前面步骤选定的最优分支组合起来:        *   穿越方式:`[从步骤1A中选择]`        *   世界背景:`[从步骤1B中选择]`        *   初始困境:`[从步骤1C中选择]`        *   主角原身份/性格:`[从步骤2D中选择]`        *   金手指:`[从步骤2E中选择]` (核心机制:`[...]`,关键限制:`[...]`)        *   首次金手指运用尝试:`[从步骤2F中选择]`    *   **核心冲突聚焦:** 明确开篇需要展现的核心冲突是什么?(是生存危机?身份暴露风险?尊严挑战?还是与金手指限制本身的斗争?)    *   **开篇写作要求:**        *   **开头Hook:** 用选定的“初始困境”场景**立即**抓住读者(如:祭坛火焰已燃起/电量警报狂响/毒羹就在眼前/猫爪已伸到头顶)。        *   **主角亮相:** 快速展现主角穿越后的懵逼、原身份/性格带来的反应(吐槽/社恐发作/职业病犯了)。        *   **金手指亮相:** 在主角尝试解决困境时,**自然且戏剧化**地引出金手指的首次运用(或尝试),突出其独特性和限制带来的窘迫或意外之喜。        *   **风格基调:** 贯穿轻松幽默的语言(主角内心吐槽/荒诞情境描写),在危机中制造反差笑点,同时让读者感受到主角利用金手指(哪怕笨拙地)争取一线生机的“爽感”。        *   **结尾钩子:** 开篇结尾处留下一个悬念或新的小转折(例如:金手指生效了但效果奇葩/困境暂时缓解但引来更大麻烦/发现了金手指的隐藏副作用/关键反派或重要配角首次登场)。    *   **回溯检查:** 检查整合后的设定是否满足所有初始要求?开篇是否涵盖了关键元素(穿越方式提及/困境/人设/金手指)?幽默感和爽点是否自然?4.  **步骤四:输出最终成果**    *   **核心设定简述:** (1-2句话概括穿越方式、世界、主角、金手指及核心限制)。    *   **精彩开篇正文:** (按照步骤三的要求,撰写300-500字的开篇章节,包含Hook、主角亮相、困境展现、金手指首次运用尝试、风格体现和结尾钩子)。**请清晰展示你在步骤一、二、三中的关键分支生成内容、评估选择理由以及最终的整合设定。最后输出步骤四的核心设定简述和开篇正文。**
五、行业最佳实践案例
1. Gemini-Cli:根据公开资料显示,Gemini-Cli采用了README.md、docs/index.md、docs/cli/commands.md这三个格式化文件,系统地描述了其整体能力、扩展工具和接口信息。体现了结构化提示词在复杂工具设计中的重要应用。
2. AMP:根据其官方最佳实践,AMP强烈推荐采用更小粒度、更明确的指令与Agent进行交互,并直接建议使用AGENT.md文件作为交互格式。AMP工具自动生成的AGENT.md文件包含了运行命令、项目结构、核心组件、代码风格等多个关键信息,为Agent提供了清晰的运行上下文。
以我编写的deepeval测试项目为例:
1. 生成AGENT.md官方建议提示词
Please analyze this codebase and create an AGENT.md file containing:1. Build/lint/test commands - especially for running a single test2. Architecture and codebase structure information, including important subprojects, internal APIs, databases, etc.3. Code style guidelines, including imports, conventions, formatting, types, naming conventions, error handling, etc.The file you create will be given to agentic coding tools (such as yourself) that operate in this repository. Make it about 20 lines long.If there are Cursor rules (in .cursor/rules/ or .cursorrules), Claude rules (CLAUDE.md), Windsurf rules (.windsurfrules), Cline rules (.clinerules), Goose rules (.goosehints), or Copilot rules (in .github/copilot-instructions.md), make sure to include them. Also, first check if there is a AGENT.md file, and if so, update it instead of overwriting it.
2. 生成的AGENT.md文件样例:
# Agent Guidelines for test-deepeval## Commands**Test Commands:**- Run all tests: `pytest src/tests/`- Run single test: `pytest src/tests/test_llm_deepeval.py::test_basic_story_generation`- Run with verbose output: `pytest -v src/tests/`- Activate virtual environment: `source venv/bin/activate` (run before tests)## Architecture**Project Structure:**- `src/lib/llm_service.py` - Core LLM service classes (DeepSeekLLM, QwenLLM)- `src/tests/` - DeepEval test suite for horror story generation evaluation- `.deepeval/` - DeepEval configuration and cache files- `requirements.txt` - Python dependencies (deepeval, openai, pytest, httpx, python-dotenv)**Key Components:**- DeepSeekLLM: Custom DeepEval model using DeepSeek API for evaluations- QwenLLM: Alibaba Qwen model for horror story generation- Environment variables: DEEPSEEK_API_KEY, ALIYUN_QWEN_API_KEY (in .env.local)## Code Style**Language:** Python with Chinese comments and documentation**Imports:** Follow standard Python import order (stdlib, third-party, local)**Error Handling:** Raise ValueError for missing API keys, print and re-raise for API failures**Type Hints:** Use typing module (Optional, Dict, List, TypedDict)**Async:** Support both sync and async methods in LLM classes**Environment:** Use python-dotenv for .env.local file loading
3. 我的实践建议:
可参考我之前的文章Windsurf:基于AI Agent的开发范式实践(总结篇)
样例:
# 项目名称{根据需求文档,填写项目名称}## 项目描述{根据需求文档,填写项目描述}## 功能描述{根据需求文档,提炼功能点,并逐一列举}## 依赖文档{该部分可填写依赖的文档,例如:外部API文档、接口请求和应答样例、数据库设计文档等}## 任务描述1. 扫描项目目录结构,确定所有代码和配置文件的位置。2. 实现功能{该部分根据需求文档,提炼所有要实现的功能。并将这些功能编写为大模型容易理解的任务描述,并逐一列举如下:- 1. 要完成的任务点1- 2. 要完成的任务点2- 3. 要完成的任务点n}3. 再次检查实现功能一节的全部任务,确保每项都已经按要求完成。4. 根据实现功能一节的全部任务,编写自动化测试代码。5. 执行自动化测试代码,并确保全部通过。6. 生成报告,写入markdown格式的文件。## 任务约束1. 仅完成任务描述一节的任务,不要扩大修改范围。2. 可以对代码目录结构进行重构,但请务必在生成报告中说明修改的原因。3. 如有进一步的修改建议,请在生成报告中说明。
六、结论
结构化提示词的优势在于提供了完整的上下文、清晰的指令、明确的约束、外部参考示例等信息,并引入了回溯检查这一关键动作。其不仅仅是一种技巧,更是提升人与AI Agent交互效率的关键方法。
当然,遵循奥卡姆剃刀定律,如果简单的提示词已能有效解决问题,那么确实没有必要引入更为复杂的结构化提示词。如果能够通过简单格式化的提示词解决问题,那么就没必要追求什么CoT、ToT方法。但如果你在实际应用中遇到了复杂任务处理困难、Agent行为难以控制、或输出结果质量不稳定等问题,那么结构化提示词将是一个值得尝试且行之有效的解决方案。

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