最近在做一个自动整理会议纪要的Agent，用了大模型API。我给它写了个Prompt，要求“提取关键决策和待办事项”，但输出经常跑偏——要么把闲聊内容也当成决策，要么漏掉重要时间节点。试过加例子（few-shot）、调整角色设定（比如“你是专业的会议记录员”），效果还是不稳定。
最近在做一个自动整理会议纪要的Agent，用了大模型API。我给它写了个Prompt，要求“提取关键决策和待办事项”，但输出经常跑偏——要么把闲聊内容也当成决策，要么漏掉重要时间节点。试过加例子（few-shot）、调整角色设定（比如“你是专业的会议记录员”），效果还是不稳定。
我前阵子也踩过类似的坑，后来发现光靠prompt加例子不太够。会议纪要这种任务，最好把“决策”和“待办”拆成两步做，先让模型标出所有带行动指向的句子，再二次过滤。另外可以试试在prompt里明确排除标准，比如“不含具体负责人和时间点的内容不算待办”，比只给正例管用。
会议纪要这种非结构化输入，光靠prompt确实难稳，试试让它先输出时间戳和发言人再判断？