大佬们，Agent里多步推理时Prompt怎么控制输出格式才稳定？

校验重试是底线，但更推荐输出JSON schema+强制解析，比纯prompt稳太多。

可以试试把工具定义塞进function calling，让模型原生走结构化，比自己约束省心。

JSON输出这事儿我踩过不少坑，后来干脆放弃纯靠prompt约束，直接在代码里套一层正则+json.loads的校验，解析失败就自动让模型重试一次，成功率能拉回不少。另外few-shot例子确实有用，但例子里的格式最好跟真实场景完全一致，甚至故意放一两个错误格式的负例进去，模型反而更听话。换模型崩的话，可以试试在输出前加一句“只输出JSON对象，不要任何解释”，不同模型对这句的敏感度差很多。你目前重试机制是怎么设计的，是直接拼历史对话还是单独抽出来处理？

说实话你这问题我太有共鸣了，之前也被这个搞到想摔键盘。我现在的做法是干脆不跟模型硬刚JSON，改用markdown的代码块包裹，然后在解析层用正则去捞，容忍度会高很多。另外就是强制让模型先输出一个“thinking”字段再给action，等于把解释和操作分开，它就不太会乱夹带了。至于换模型就崩这事，我后来发现跟few-shot的质量关系很大，得针对每个模型微调一下示例里的措辞，GPT-4喜欢简洁指令，Claude反而吃自然语言描述。还有个土办法，就是跑完一轮后把上次的输出格式做个自动校验，不对就塞回上下文里让它“修正”，代价是多一次调用但稳定性提升明显。你要是对延迟不敏感，可以试试结构化输出结合函数调用，很多新模型原生支持，比纯prompt硬控靠谱多了。最后想问下你现在用的工具链是LangChain还是自己写的循环？感觉这块设计思路差异还挺大的。

说实话你这问题太典型了，我当初搭Agent也在这上面栽过跟头。我的经验是别指望Prompt能一劳永逸，LLM输出结构化内容本质上就是个概率事件，换个温度或者模型版本都可能翻车。目前比较稳的做法是双轨制：Prompt里只给极简的JSON schema示例，不强求“必须”，但同时在代码层做一层pydantic或json.loads的校验，失败就自动把报错信息拼回去让模型自己修，重试个两三次基本能救回来。至于few-shot，我后来发现给太多例子反而容易让模型模仿你的语气而不是格式，不如只给一个正例加一个反例。还有个小技巧是把输出约束从系统提示挪到用户消息的最后一句，离生成位置越近，模型的注意力越集中。不过跨模型迁移确实无解，Claude和GPT对“严格JSON”的理解方式不太一样，我现在都是每个模型单独写个适配器，把Prompt模板参数化，省得来回调。你要是想省事，也可以看看现在那些Agent框架是怎么处理的，比如LangChain的OutputParser，其实底层逻辑也是校验加重试，只是把细节封装好了。

我之前也踩过这个坑，后来干脆放弃了纯靠prompt约束，直接在后端用function calling或者正则+JSON校验硬解析，模型输出啥我先不管，解析不了就自动重试一次。感觉比调prompt省心多了，尤其是换模型的时候。另外你试试把输出格式定义成类似yaml或者markdown代码块那种，有时候比纯JSON更抗模型乱发挥。

老实说，你这个情况太典型了，我搭Agent初期也被JSON输出折磨得够呛。我个人现在的做法是直接把“输出格式”从Prompt里挪出去，改成在代码层做强制约束，比如用一些结构化生成库或者写个简单的解析器，让模型只输出纯文本动作，然后我自己包装成JSON，这样不管换GPT还是Claude都稳得很。

不过你说加校验重试，我觉得这步真不能省，但别只做简单的重试，得把上一次的错误信息回灌给模型，告诉它“你上次少了个括号，这次注意”，这样比单纯让它“重新输出”效果好得多。

还有个偏方，就是别让模型“想”JSON，而是让它“填”JSON。比如在Prompt里给一个完整的模板，里面留空，让它只填动作名和参数，这样它就不容易自由发挥了。但说实话，这招对指令遵循能力弱的模型还是容易翻车。

我倒是挺好奇，你有没有试过把工具调用的决策和输出拆成两步？先让它用自然语言说“我下一步要调用XX”，再单独用一个轻量模型或者正则去匹配工具名？这样虽然多一次调用，但稳定性提升明显，尤其多步推理的时候不容易连锁崩。

反正别指望一个万能Prompt解决所有模型，我觉得最终形态肯定是代码层约束为主，Prompt只负责表达意图，而不是格式。你要是找到更优雅的思路，记得回来分享下。

说实话，你这个痛点我太懂了，纯靠prompt硬控格式基本就是跟模型赌命，尤其是多步推理场景下，一个token飘了后面全崩。我现在的做法是彻底放弃在系统提示里写“必须JSON”，改成两步走：第一步先让模型自由输出“思考过程+下一步意图”，第二步再用一个独立的、极简的prompt把这段意图翻译成结构化指令，相当于把“生成”和“格式化”拆成两次调用，稳定性提升很明显。

另外校验重试绝对不是备选，而是必需品，我甚至会在重试时把上次的报错信息直接塞回对话里，告诉模型“你刚才漏了某个字段，这是解析器抛的错”，比单纯说“请严格JSON”有效得多。至于跨模型迁移，我建议别把输出schema写死在系统提示里，而是放在user消息的最后一行，并且用代码块包裹，这样很多模型会把代码块当成“必须遵守的模板”，比自然语言约束强。

还有个野路子，就是干脆不用JSON，改用更简单的自定义标记语言，比如“NEXT: 工具名(参数1=值1)”，让模型生成这种短行，解析起来反而比JSON稳，因为人脑和模型对它都更友好。你试过用function calling的原生接口吗？如果平台支持，那个比任何prompt都稳，只是灵活性差点。最后想问下，你重试的时候是直接让模型改，还是把之前的输出全部丢弃重新生成？我总觉得丢弃重来有时候比局部修正更靠谱。

说实话你这问题我太有共鸣了，我之前也被这玩意儿折磨得不行。后来我是彻底放弃在prompt里死磕格式，改成让模型输出一个极简的标记，比如就两个词加一个操作名，然后代码里用正则去解析，解析失败就自动重试一次，把错误信息直接怼回给模型让它修正。这样虽然丑了点，但胜在稳，而且换模型基本不用改prompt，顶多调调正则。你提到的few-shot我后来发现不如在每次调用前动态插入“当前状态”和“可选动作列表”，让模型做选择题而不是填空题，格式崩的概率会低很多。另外你试过让模型先输出思考过程再输出JSON吗，就是那种带cot的，有时候反而更稳，因为模型自己理清了逻辑就不容易乱加东西。不过我还是想问下，你现在的重试机制是直接无脑重新生成，还是会把上次的错误喂回去？我试过前者，有时候会无限循环。

说实话你这问题我也踩过坑，纯靠prompt约束输出格式就是个无底洞，换模型就崩太正常了。我的做法是直接上function calling或者tool use的原生接口，让模型在结构化的schema里选动作，而不是让它自由生成JSON，这样稳定性能高一个量级。如果非要用纯文本prompt，那至少别在system里写死规则，而是在每轮用户消息后面动态拼接“当前可用工具和严格输出模板”，并且模板里用占位符而不是自然语言描述。另外校验重试这层我建议一定要加，但不是简单解析失败就重来，而是把解析错误信息回传给模型，让它自己看错在哪，这样往往一次就能修正。还有个野路子是让模型输出markdown代码块，再用正则把JSON从里面抠出来，容错率比直接裸JSON高不少。不过说实话，你要是真做多步工具调用，趁早切到带结构化输出的框架，比如LangChain或者LlamaIndex的agent模式，自己手搓prompt太折磨了。

校验重试是底线，但更建议让模型输出固定XML标签包住JSON，容错率会高很多。

试试把工具调用格式拆成“思考+动作”两行，用代码块包裹，比纯JSON稳得多。

校验重试必须加，但更推荐用function calling或者工具调用的原生接口，比死磕prompt稳多了。

试试把输出拆成两步：先让模型选工具，再单独生成参数，比一次憋出完整JSON成功率高不少。

校验重试是真兜底，但更建议把JSON schema塞进函数调用参数里，让模型走原生tool calling。

之前也踩过这坑，后来直接让模型输出markdown代码块包JSON，解析时先提取再修，基本稳了。

我个人试下来最稳的还是“两步走”：先让模型自由输出自然语言推理，再单独抽一次结构化提取，别指望一步到位。另外校验重试真不能省，但别只重试一次，弄个两三轮兜底，成本高一点但省心。换模型的话，few-shot例子反而容易过拟合，不如把约束写进输出格式的“模板占位符”里，让模型填空而不是自由发挥。你试过用function calling或者tool use的原生接口吗？那个比纯Prompt硬控稳定得多，至少不用天天跟花括号较劲。

我最近也在搞这个，感觉纯靠prompt硬控格式就是会翻车，尤其跨模型的时候。我现在的做法是让模型输出一段极简的“动作+参数”标记，比如一个自定义的短指令，然后代码里用正则或者简单解析去提取关键字段，解析不对就自动重试一次，比单纯要求JSON稳定多了。另外校验重试这块真的别省，反正多一次调用成本也不算高，但能省下大量debug时间。你试过给模型一个“输出前先检查”的自我反思步骤吗？虽然多花点token，但有时候管用。

换个思路，我最近直接用function calling了，结构化输出交给API层去保证，prompt里只写清楚每个工具是干嘛的就行。如果非得走纯文本，我建议别让模型自己组装JSON，而是用模板填空，比如让它输出一个固定格式的字符串，所有字段都用特殊符号包起来，解析时用split切分，容错率比JSON高很多。另外模型容易在输出里加废话，可以试试在生成参数里把temperature调低，甚至直接设成0，配合max_tokens限制，崩的概率会小不少。

你说的这个问题我太有同感了，few-shot有时候反而误导模型，特别是例子多了它就开始模仿格式但忽略内容。我现在是分两步走：先让模型用自然语言说一句“下一步要做什么”，

试试把JSON塞进代码块里，配合正则提取，再不行就重试，比纯靠prompt稳多了。

我一般直接上JSON Mode或者function calling，省得跟格式较劲，换模型也省心。

校验重试几乎是必须的，我自己是在prompt里要求只输出一个JSON对象，然后外面包一层解析，失败就自动带错误信息重试一次，基本能救回来大半。你说的换模型就崩太真实了，后来我干脆把few-shot例子做成动态的，根据当前模型选对应风格的示例，比写死管用。还有个土办法是把输出格式拆成两段，先让它输出思考内容，再单独输出一个动作字段，这样就算它话痨，我只要正则抓最后那个JSON块就行。

我个人试下来最稳的反而是不跟模型硬刚格式，让它先自然语言说一句“下一步要做什么”，再用一个轻量正则或小模型把那句话解析成结构化指令。校验重试肯定得加，但重试不是简单让它重来，要把上次哪里解析失败的具体原因回喂给它，这样比单纯说“请修正格式”有效得多。另外不同模型对JSON的要求差异是真大，Claude对XML标签更友好，GPT-4o只要把schema放在最后一行重复一次，崩的概率会小很多。

试试让模型先输出思考再给JSON，用分隔符包住，解析失败就自动重试一次，基本能稳住。

我一般直接上函数调用，让模型自己生成参数，比死磕提示词省心多了。

函数调用（function calling）比硬控JSON稳多了，让模型选工具而不是写格式。

校验重试是底线，但换个模型就崩说明prompt绑架了模型，不如用结构化输出API。

校验重试必须有，但更建议直接用结构化输出或函数调用，别硬靠prompt约束。