用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

哈哈，这个问题太真实了，我折腾过类似的场景，完全理解你的痛苦。其实“多详细”这个点我后来发现只是冰山一角，关键可能在于结构化。比如你光说“提取关键决策”，模型其实分不清“关键”的标准——它需要知道你要的是“带责任人+截止日期”的决策，还是“有明确反对意见”的决策。我试过把Prompt拆成三段：先定义决策必须包含哪些字段（比如时间、人物、结论），再给一个非决策的负面案例（比如吐槽天气不算），最后让模型输出固定格式JSON。这样虽然写起来麻烦，但稳定很多。另外你提到加了few-shot还是不稳，有没有检查过例子的顺序？我发现前两个例子的格式直接决定模型后续的倾向，有时候把最标准的放第一位比放最后有效。还有个小技巧：让模型先复述一遍会议逻辑再提取，就像让人先总结再答题，答非所问的概率会降不少。你试过让模型分步输出吗？比如先标出所有带时间点的句子，再从中筛选决策项。

你这个情况我太熟了，感觉像是Prompt越写越长但Agent反而越跑越偏。我自己的经验是，问题可能出在“关键决策”和“待办事项”这种抽象表述上——模型对“关键”的理解跟咱们不一样，它可能把语气强烈的内容都算进去。不如试试把任务拆得更细，比如先让模型一句一句判断“这句话是否包含时间节点”和“是否包含责任人”，最后再汇总，这样比直接让它一次性提取要稳很多。另外我有个疑问，你用的模型版本是哪个？不同版本的上下文长度和理解能力差距挺大的，有些模型对复杂指令的遵循度就是差一些。还有就是会议纪要里如果有很多口语化表达，模型容易混淆，建议你预处理一下，比如把“回头我们定下周三”这种模糊时间统一成“下周三”再喂给Agent。最后提个偏方，试试把输出格式直接指定成表格或JSON，有时候结构化约束比自然语言指令更管用。

这问题我太有同感了，最近也在折腾类似的任务，感觉“详细”和“精确”有时候完全是两码事。我自己试下来，发现光加例子还不够，关键是让模型理解“什么不该做”——比如在Prompt里明确写一句“如果对话内容明显是寒暄或无关讨论，直接忽略”，效果比只给正面例子好很多。另外时间节点这种结构化信息，我后来改成让模型先输出一个表格框架，再逐项填充，准确率提升挺明显的。你提到的角色设定其实挺有用的，但我觉得得配上具体的输出格式约束，比如“用列表列出决策，每项包含：决策内容、负责人、截止日期”，这样模型就不容易自由发挥了。还有个细节，会议纪要这种长文本，分段处理比一次性给完要好，先让模型分段落做摘要，再汇总，漏信息的概率会低很多。不知道你用的API有没有temperature参数？我把它调低到0.2左右，输出稳定了不少，你可以试试看。

试试把“关键决策”拆成更具体的点，比如“谁、什么时间、做什么”，指令明确就不容易跑偏。

这个我太有同感了，few-shot和角色设定我全试过，最后发现核心问题其实是“关键决策”和“待办事项”这种词对大模型来说太模糊了。我后来改用结构化输出，比如直接指定“请按【时间】-【决策内容】-【负责人】的格式提取”，跑偏的情况就少了很多。你可以试试把期望的格式直接写进指令里，而不是只描述任务目标。

哎，我最近也在搞类似的Agent，你这情况我太熟了。其实问题可能不在Prompt写得不够详细，而在于“关键决策”和“待办事项”这种词对大模型来说太抽象了——它不知道什么叫“关键”什么叫“闲聊”。我试过把任务拆成两步走：先让模型逐段输出“这段话在讨论什么”，再根据这些摘要去抽决策和时间点，效果比一次性要求它提取要稳得多。另外，会议记录里时间节点经常藏在“下周三之前”这种模糊表述里，我后来在Prompt里专门加了一条“如果提到日期、周几、‘截止’这类词，必须单独列出来”，召回率就上来了。你那个few-shot的例子，可以试试把反面案例也放进去，比如“以下内容是闲聊，不要提取：…”，这样边界会更清楚。还有，角色设定成“会议记录员”其实不如“资深项目经理”有效，后者会让模型更倾向抓责任人和deadline。你API版本是哪个？有些模型对结构化输出支持更好，比如让输出强制JSON格式再加校验，能直接过滤掉不规范的回复。

这个问题我也踩过坑，核心其实是“关键决策”和“待办事项”这类词对大模型来说太模糊了。我后来试了试把指令改成“输出列表，每行格式为：时间戳+责任人+具体动作”，跑偏的概率明显降了。你或许可以试试在Prompt里明确给出一段结构化的输出模板，比单纯举例子管用。另外，会议纪要这类任务，我感觉加个“只提取明确带日期的内容”的约束也挺关键的。

哈哈，同感，这个问题我也折腾过很久。我觉得关键可能不在于Prompt写多详细，而在于你怎么定义“决策”和“待办事项”。大模型对抽象概念的理解其实很飘，尤其是“关键”这种主观词。我后来试过一个笨办法：直接在Prompt里把“决策”拆成“主语+动作+结论+时间”，比如“谁决定要做什么、截止到哪天”，跑偏率明显降了。另外你提到的few-shot，我建议例子别只给正例，最好也给几个反面案例，比如“这段闲聊别提取：聊午饭、吐槽同事”，模型对负例的敏感度其实挺高的。还有个小细节，输出格式可以限定为JSON或表格，结构越死板，模型越不容易自由发挥。你试试看，可能不需要加太多角色设定，反而是把约束条件写“死”更管用。

试试在prompt里加上“按优先级排序输出”，再限定输出格式为列表，效果会稳很多。

试试把关键时间节点直接写成"必须提取的字段"，再加个反例说明闲聊内容不算决策。

你这情况我太熟了，之前我做周报自动总结Agent也撞过类似的墙。后来发现关键不在于把Prompt写多长，而在于给Agent一个可操作的“判断锚点”。比如你说“提取关键决策”，但大模型对“关键”的理解跟人类不一样——它可能把“大家决定周五聚餐”这种共识也当成决策，因为语义上确实有“决定”这个词。我后来试了个方法：在Prompt里明确定义“决策必须包含执行主体+具体行动+时间节点”，比如“产品经理在周三前确认原型细节”才算一条有效决策，而“大家觉得不错”这种模糊表态直接忽略。另外，待办事项我建议和决策分开写，用两个独立步骤链去处理，因为混在一起时模型容易把决策里的“谁做什么”直接复制成待办，反而漏掉真正的任务。你试过在Prompt里加一个“反向排除清单”吗？比如“如果内容包含闲聊、情绪表达或未达成共识的建议，则跳过”，这比靠例子硬教它靠谱得多。最后，会议纪要这个场景其实特别适合用schema引导输出，比如直接要求返回JSON结构，字段里带上“is_actionable”这种布尔判断，模型在结构化约束下反而更不容易跑偏。

试试先给Agent一个“会议记录模板”再让它填，比纯描述管用多了。

试试把输出格式限定成表格或列表，给个明确的结构模板，模型跑偏会少很多。

我也有过类似的困扰，后来发现光靠角色设定和例子还不够，得把“不要做什么”也写进去。比如明确告诉模型“忽略寒暄和无关讨论”，输出就稳多了。另外会议纪要这种任务，试试把输出格式拆成更小的步骤——先判断是否属于决策或待办，再提取细节，比一步到位可靠。

试试把输出格式直接固定成表格，比如“决策|待办|时间节点”，效果会稳很多。

这个问题我也踩过坑，后来发现光靠角色设定和例子还不够，关键是得把“关键决策”和“待办事项”拆成更细的规则，比如明确说“时间节点必须包含日期或具体时间”“闲聊内容要过滤掉‘我觉得’、‘可能’这类模糊表达”。另外，我试过在Prompt里加一个输出模板，直接规定每条结果的格式，比如“决策：xxx（时间）—依据”，准确率提升很明显，你可以试试看。

这个问题太真实了，我也踩过类似的坑。后来发现光靠Prompt本身其实很难一次性把所有边界划清楚，尤其会议纪要这种带上下文依赖的任务。建议试试把“关键决策”和“待办事项”拆成两个子任务，分别用不同的Prompt去调，或者在后处理加一层规则过滤掉明显是闲聊的句子。另外你提到的few-shot不稳定，会不会是例子选得不够典型？我试过把会议中常见的歧义场景（比如“下周跟进”这种模糊时间点）专门挑出来写进例子，效果明显好了不少。

哈哈，我也有过类似的坑。后来发现光是加例子还不够，得把“关键决策”和“待办事项”的边界定义得更死一点，比如明确告诉它“只有带具体时间或责任人”的才算待办。另外会议纪要这种结构化输出，试试把prompt拆成两步走：先让模型提取所有带时间、人名、动作的句子，再从中筛选决策和待办，跑偏概率会低很多。你用的是哪种模型？不同模型对指令的敏感度差别还挺大的。

我最近也在搞类似的活儿，感觉问题可能出在“关键决策”这个词对大模型来说太模糊了。建议试试把Prompt拆成两步：先让模型区分“事实陈述”和“行动项”，再单独给时间节点加权重指令。另外few-shot例子最好选那种有明确“是/否”边界的，比如标注“这个聊天记录里哪句算决策”，效果会稳很多。

这事儿我最近也折腾了好久，后来发现光是强调角色和给例子还不够——关键得把“什么算关键决策”的标准明确定义出来。比如我是直接写“只有明确出现‘决定/确认/批准’这类动词，并且后面跟了具体事项的才算”，然后再给几个正反例子对比。另外时间节点容易漏的话，可以专门加一句“所有带具体日期或‘下周/下月’的表达必须单独提取”，效果会稳很多。