多步推理任务中，如何设计Prompt让Agent不跳步骤？

说实话你这个情况我也踩过坑，当时做审批流抽取的时候也这样，模型总觉得“提取信息”是隐性的，直接给结论显得更聪明。后来我发现一个土办法挺管用：把每一步的输出格式强绑定成JSON结构，比如要求它必须先输出一个叫“extracted_info”的字段，字段里再细分条款编号、风险标签、原文引用，最后才是“suggestion”。这样它想跳步都难，因为格式上卡死了。另外你提到的LangGraph，我建议别急着上，除非流程本身有很多条件分支，不然单纯为了约束顺序而引入图状态，反而增加调试成本。我还有个疑问，你试过在每一步之间插入一个“确认动作”吗？比如让它先输出“已提取，确认无误”再进入下一步，这种类似checkpoint的提示词有时候比强调步骤顺序管用。不过说到底，模型对“步骤”的理解还是偏概率性的，如果业务允许，把提取和比对拆成两次独立调用，中间用代码传参，可能是最稳的。

说实话，我跟你遇到的情况一模一样，光靠prompt约束顺序真的不太靠谱，模型一复杂就放飞自我。后来我换了个思路，把每个步骤设计成独立的子任务，让Agent必须用工具调用的方式依次触发，比如先调“信息提取”函数再调“风险比对”，这样逻辑链就被卡死了。至于LangGraph，我觉得如果你流程稳定、不想再折腾prompt，直接上确实更省心，毕竟代码控制总比模型自觉要可靠。另外可以试试在输出格式里强制加一个“中间结果”字段，让它先填完再走下一步，效果比单纯说“按顺序”好很多。

遇到过类似的坑，光靠prompt约束顺序确实容易翻车，尤其合同这种长文本，模型一偷懒就跳步。我觉得与其硬掰prompt，不如把“提取信息”做成一个独立的中间步骤，让Agent先输出结构化结果（比如JSON），再拿这个结果去做风险比对，这样逻辑上就断不开。另外可以试试把few-shot里的输出格式改成带强制标记的列表，每个步骤前加“Step 1/2/3”的标识，比单纯写“请按顺序”要好使。不过要是流程再复杂点，LangGraph那种外部控制确实更稳，毕竟代码层面的约束比文本提示可靠多了。

我最近也踩过类似的坑，光是靠prompt压步骤真的不稳定，尤其是合同这种长文本，模型一偷懒就跳步了。我的做法是把每步的输出格式固定下来，比如强制要求先输出一个“提取字段”的JSON，再输出比对结果，这样就算它想跳也跳不过去。另外LangGraph那种外部控制确实更靠谱，但如果你不想引入太重的东西，试试在每步之间加一个“验证节点”的prompt，让它先确认上一步结果再继续，会好很多。你现在的输出乱，是乱在格式上还是逻辑上？

这问题我太有同感了，之前做信息抽取也老遇到这种跳步，后来发现单纯靠prompt约束确实看模型心情。我现在比较倾向用LangGraph那种显式节点控制，至少能保证流程不断，不过如果你不想上框架，可以试试在每一步让模型输出一个固定标记，比如“提取结果：”开头，然后下个step再让它基于这个标记继续，变相强制分步。另外你few-shot的例子最好把中间步骤的推理过程也写出来，别只给输入输出，不然模型学不到“怎么走”而只学“走到哪”。

我最近也踩过类似的坑，光靠prompt约束步骤太看运气了，后来干脆把每个步骤拆成独立的调用，用代码控制顺序，虽然麻烦点但稳定多了。你可以试试在关键节点加一个“输出格式验证”，比如要求提取信息时必须返回特定json结构，能有效逼着它走完流程。不过想省事的话LangGraph确实是个方向，至少不用自己调状态机了。

另外我怀疑你few-shot没起作用，可能是示例里的输入和实际合同格式差异太大，模型没学到该卡在哪一步。你可以把few-shot改成“错误示范+正确示范”，明确告诉它跳过步骤会导致什么后果，比单纯强调顺序管用。

对了，你用的模型是哪个？有些小模型对多步指令的遵循能力天生就弱，换个大参数版本说不定问题直接消失。

这问题我太有同感了，之前做类似的信息抽取任务也踩过这个坑。你光在prompt里强调“步骤”其实没用，模型对长指令的遵循度是随机的，尤其当“提取信息”这一步在它眼里不是必须的中间结果时，它就会自作主张省掉。我后来试了个比较土但有效的办法，就是把每一步的输出格式强制成JSON，并且让后一步的输入必须引用前一步的字段名。比如要求它先输出“extracted_clauses”这个字段，然后比对步骤里必须写“基于extracted_clauses，风险点如下”，这样它为了完成输出就绕不开提取了。另外你提到LangGraph，我觉得如果流程真的一环扣一环，外部控制是更稳的，但代价是调试成本高，而且每步的模型输出质量还得单独测。我自己更倾向折中方案：在prompt里加一个“自我校验”指令，让它生成完所有结果后，回头检查有没有缺失中间字段，缺失就补上。你可以试试看，比单纯要求它按顺序走要管用。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt约束步骤确实容易飘，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就跳步了。后来我改成让它在每一步输出一个强制标记，比如“【提取结果】”后必须接JSON，再进入下一步，逻辑上就稳很多。另外，LangGraph那种外部控制也不是不行，但如果你不想引入重框架，可以试试把流程拆成多个独立调用，每次只做一步，把上一步输出拼进下一步的prompt里，虽然慢点但绝对不跳。你现在的demo是单次生成还是已经拆开了？

说实话，你这个情况我太懂了，之前我做个类似的文档审核流程也栽在跳步骤上，后来发现光靠prompt压根本压不住，尤其是模型觉得自己“看懂了”的时候，它就会默认省掉中间动作。你试过的那两个方法我也都踩过坑，system prompt写太死反而容易让模型机械套模板，few-shot又容易被样例带偏，不稳定太正常了。

我现在比较倾向的做法是，把“提取信息”这一步的产出物设计成结构化中间格式，比如强制要求它先输出一个JSON字段清单，哪怕后面再转成自然语言，这样模型至少得先“显式”完成这一步才能往下走。另外，你可以在每一步之间加一个“自检点”，让模型自己复述一下刚才提取了哪些关键点，再进入下一步，相当于给它装了个刹车。

至于LangGraph那种外部控制，我觉得如果你流程真的固定不变，上倒是值得上，毕竟外部绑定逻辑比模型自觉靠谱得多。但有个小问题，就是调试成本会上去，而且一旦后续要改流程，得动代码，不像prompt改起来那么快。你可以先试试用简单的状态机，就是代码里手动判断一下上一步的返回结果，再决定要不要调下一步，这个比上LangGraph轻量多了。

另外，我猜你合同条款里可能有很多类似表述，模型容易在相似文本上产生“记忆跳跃”，所以不妨在提取信息那一步把条款编号、日期、金额这些硬指标单独抽出来验证一下，命中了再放行。你现在是用的单一模型还是跑了多次调用？如果多次调用，中间结果有没有做校验？

这问题我也踩过坑，纯靠prompt约束顺序确实不稳，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我后来是把每个步骤拆成独立调用，用代码判断上一步输出是否完整再进下一步，虽然慢点但逻辑可控。你提到的LangGraph其实挺适合这种场景，不过如果不想引入太重的东西，也可以试试在每一步的prompt里强制要求输出固定格式的中间结果，比如“提取信息：{...}”，这样就算跳了也能从输出里看出来。

prompt写得再细也架不住模型自己发挥，尤其few-shot很容易被带偏。我建议你试试把“提取信息”这个动作的结果变成后续步骤的输入条件，比如在prompt里明确写“如果未提供以下字段，则禁止进入风险比对”，这样模型就不得不先完成提取。外部流程控制肯定更稳，但如果你只是想快速验证demo，先加个简单的规则校验也比纯靠prompt强。

我倒是觉得问题可能出在任务定义上，合同审核这种多步推理，模型容易把“读取”和“提取”合并成一步感知，导致你以为它跳了，其实它觉得已经做了。你可以试试把“提取关键信息”改成更具体的子任务，比如“列出合同编号、金额、违约责任三个字段的原文字段”，这样模型必须显式输出内容才能继续。LangGraph确实能硬控流程，

之前做数据抽取也遇到过这种跳步，后来发现光靠prompt压不住，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易乱。我现在的做法是把“提取信息”改成强制输出JSON的中间步骤，比如让agent先返回一个结构化的字段表，不填完就不允许进入下一步，效果比单纯写“按顺序执行”稳很多。LangGraph那种外部控制肯定更可靠，但如果你不想引入太重的东西，可以试试在每步之间加一个“确认输出”的prompt，让模型自己复述一下刚才提取的关键点，能有效打断跳跃。

另外你这流程里“比对风险点”和“提取信息”其实有隐含依赖，干脆把提取结果直接作为下一步的输入变量，而不是让模型自己从原文里找，这样它就没法跳了。我自己用下来，few-shot容易让模型模仿格式但忽略顺序，不如给一个“当前步骤编号”的动态占位符，每次更新，模型会更容易跟上节奏。

至于LangGraph，如果你后续要处理大量合同，还是建议上，毕竟流程控制一劳永逸，prompt再怎么调都有概率翻车。不过前期调试阶段，先用结构化输出+中间确认，成本低见效快，可以试试看。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt约束顺序确实不稳，模型有时候就是会自作主张。后来我试过把“提取信息”这一步的输出格式写死，比如强制要求先输出一个JSON字段，再往下走，效果比单纯写步骤好很多。另外你提到LangGraph，我觉得如果流程容错要求高，确实该上外部控制，毕竟prompt再优化也是概率性的，合同审核这种场景还是得靠逻辑绑定更靠谱。

我之前也踩过这个坑，光靠prompt约束顺序真的不稳，尤其合同这种长文本，模型很容易被局部信息带跑。后来我把每个步骤的输出格式都定义成固定JSON，并且要求下一步必须引用上一步的字段，跳步的话JSON就对不上，算是个软强制。不过如果你对流程顺序要求特别死，还是建议上LangGraph，把步骤变成节点，用状态机控制流转，prompt只负责每个节点的具体任务，这样调试起来也清爽很多。

这问题太真实了，光靠prompt硬控步骤确实容易翻车，尤其是合同这种长文本，模型一偷懒就跳逻辑链。我之前试过把步骤拆成多个子任务，每个子任务单独发一次请求，虽然慢点但结果稳定很多。你如果不想上LangGraph那套重型框架，也可以试试在每步输出后加个“等待确认”的交互节点，让Agent自己复述上一步结果再继续，相当于变相强制顺序。另外你few-shot的示例得选那种“因为提取错误导致最终判断失败”的反例，光给正例它学不到跳步的代价。

说实话，这问题我踩过一样的坑，后来发现system prompt写再多“必须按顺序”都不如把输出格式设计成JSON结构，每个字段对应一个步骤，解析时发现缺字段就抛错重跑，这样模型想跳都跳不了。你合同审核这个场景，其实很适合用外部流程控制，LangGraph不算重，反而能帮你把每条分支的异常处理都显式画出来，调试也方便。不过你要是只想快速验证demo，可以试试在每步前加一个“请先输出上一步的结论摘要”的强制回显，成本低很多。

prompt里写步骤顺序这件事，模型理解归理解，但执行起来就是会偷懒，这跟上下文长度和注意力分布都有关系。我现在的

试试把每个步骤都设成独立的tool调用，让Agent必须调完才能进下一步，比纯prompt稳多了。

外部流程控制更靠谱，LangGraph绑死步骤，prompt再怎么写也挡不住模型自由发挥。

试试把“提取信息”设成独立输出节点（比如要求先输出JSON字段），再让后续步骤引用它，比纯文字约束稳很多。

我踩过类似的坑，最后是用外部流程硬控才解决的，光靠prompt确实带不动。

试试把输出格式改成JSON，强制它每步都填字段，漏了就直接报错，比prompt管用。

或者干脆上LangGraph，流程硬编码，省得跟模型斗智斗勇。

试试把“提取信息”设计成强制输出JSON的中间节点，不填完就不给下一步的输入，这招比纯靠prompt稳多了。

我之前也踩过类似的坑，光靠prompt写“按顺序来”其实挺虚的，模型一遇到长文本就容易自我发挥。后来我改成把每个步骤的输出要求写得更具体，比如强制让它在提取信息时输出一个固定格式的JSON，这样它跳步的话后面就没法继续，等于用格式卡住了流程。另外LangGraph那种外部控制确实靠谱，如果你这个demo对顺序要求很严格，建议直接上，省得在prompt上反复试错。还有个土办法，就是把上一步的输出作为下一步的输入条件，在prompt里明确说“基于你刚才提取的XXX字段”，这样能物理上逼它走完流程。

这个问题我最近也踩过坑，光靠prompt约束顺序确实不太稳，尤其是合同这种长文本，模型注意力一分散就容易跳步。我的经验是可以在每一步输出前加一个“必须输出结构化中间结果”的硬性要求，比如提取信息时强制用JSON格式填字段，这样就算跳了也能从格式上发现。但如果你要的是百分百可控，LangGraph那种外部流程控制确实是更省心的方案，毕竟prompt再怎么写也是概率性的，流程绑定才是保底。