用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

试试把“关键决策”拆成更具体的条件，比如“明确负责人+截止时间”，我这么调过后效果好了很多。

我之前也遇到过一模一样的问题，后来发现光靠prompt描述真的不够，得把输出格式钉死。比如直接告诉它“必须输出一个JSON，里面包含decision、action_item、deadline三个字段”，跑偏概率立马小很多。

另外你说的few-shot不稳定，我猜可能是例子给得太泛了。试着把正反例都放进去，比如“这句话是闲聊，不是决策”和“这句话有明确负责人和截止时间，要提取”，模型对边界的理解会清晰很多。

还有个土办法，就是让它先输出“原话摘录”再“结构化整理”，相当于逼它先找证据再下结论，这样漏时间节点的问题会好不少。你可以试试看。

这问题太真实了，我调会议纪要agent时也踩过差不多的坑。后来发现关键不是prompt写多长，而是把“关键决策”和“待办事项”拆成两个独立输出块，再加个“忽略寒暄和情绪化内容”的硬性过滤条件，效果立马稳了不少。你试着在prompt里限定“只输出带明确主谓宾的句子”，时间节点用“必须包含具体日期或星期”这种约束词，比堆一堆角色设定管用多了。还有个小技巧，把会议原文里最容易被误判的闲聊片段直接当反面例子写进去，模型学得特别快。

说实话你这问题我太有共鸣了，调Agent就像抽盲盒，同一套Prompt今天好用明天就抽风。我后来发现关键不在“多详细”，而在“怎么结构化”——比如把“提取决策”拆成“谁在什么时间点对什么事拍了板”，再把“待办”限定成“负责人+截止日期+动作动词”的组合，模型就老实多了。你试过用分隔符把指令和输入内容明确隔开吗？有时候不是它不懂，是上下文里闲聊和正文糊在一起，模型自己都分不清边界。另外few-shot确实有用，但例子得挑那种“看似像决策其实不是”的反例，光给正例它还是会泛化过头。我现在做会议纪要都是先让Agent输出“事实清单”，再让我二次筛选，比直接让它判断省心得多。你可以试试把输出格式固定成JSON或表格，模型在结构约束下跑偏的概率会小很多。

试试把输出格式直接钉死在JSON模板里，再让它先列候选再筛，跑偏能少一半。

说实话few-shot对会议纪要这种任务帮助有限，因为模型很容易被示例里的格式带跑偏，反而忽略了上下文里的时间线。我建议你试试在Prompt里明确输出结构，比如强制它按“决策内容+责任人+截止时间”的JSON格式返回，这样模型反而更聚焦。另外可以把原始对话按说话人分段后先做一轮粗提取，再让Agent基于粗提取结果做二次筛选，比一次性让它全干要稳得多。

这个问题我也踩过坑，关键可能不在Prompt多详细，而是你给的“边界”不够清晰。试试在Prompt里加一句“只提取带有明确行动指向或结论性语气的句子，忽略疑问句和寒暄”，然后把你的few-shot例子换成反例，比如告诉它哪些内容不算决策。还有，会议纪要这种长文本，最好让模型先分段摘要再合并，直接全文处理漏信息的概率会高很多。

我倒觉得你那个“专业会议记录员”的角色设定不是没用，而是需要配合“权限限制”来用，比如明确告诉它“你没有权限判断闲聊内容，所有提取项必须能在原文中找到对应原句”。另外可以试试调低temperature到0.2左右，让输出更保守。我自己的经验是，把“关键决策”拆成“行动项+负责人+时间”三个子任务分别提问，比让模型一口气全做完准得多。

我之前也遇到过类似的情况，后来发现问题往往出在“会议纪要”这个指令本身太宽泛了。你现在是让它直接输出结果，但中间没有给它一个“思考过程”的抓手，比如让它先分段标注“讨论主题”，再从中筛选“决策”和“待办”，准确率会高很多。另外，试试在Prompt里明确时间节点的格式（比如“请提取所有带日期的承诺”），比笼统说“重要时间”要管用。

试试在Prompt里明确标注“只输出带时间节点和负责人字段的条目”，顺便把闲聊内容的特征写几个反例进去，比纯角色设定管用。

few-shot别光给例子，得给“错误输出”和“正确输出”的对比，模型才知道边界在哪，不然它真分不清啥是决策。

试试把输出格式也写死，比如“每条决策必须带时间+负责人”，不然模型自由发挥空间太大了。

few-shot确实不够稳，关键得把“闲聊”和“决策”的边界用反例标清楚。

我之前也踩过这个坑，后来发现关键不是Prompt写多长，而是把“决策”和“待办”的边界定义清楚。比如告诉模型“决策必须包含明确表态或结论，闲聊里的客套话直接忽略”，再配一个输出模板强制它填字段，效果比单纯加例子稳定多了。另外可以考虑在API返回后加一层规则校验，把缺失时间节点的结果自动打回重跑，比纯靠模型自觉靠谱。你试试把会议纪要按角色分段预处理下，可能跑偏率还能再降。

few-shot还得配上输出格式约束，比如让它先列“决策”再列“待办”，跑偏概率能小不少。

试试把“关键决策”拆成“谁拍板+具体拍板内容”这种结构，模型抓取时会更有的放矢。

我之前也踩过类似的坑，后来发现核心问题不在prompt写多详细，而是你给的信息结构够不够“硬”。比如你说“提取关键决策”，但模型其实分不清“我们下周可以试试”和“决定下周三上线”之间的区别，因为它们都带时间词。我个人习惯是把输出格式直接焊死在prompt里，比如规定“必须用【决策】和【待办】两个标签开头，后面跟时间+责任人+原话摘要”，这样模型就算跑偏也偏不到哪去。

另外你提到few-shot不稳定，我觉得是例子选得不够“极端”。我试过给一个全是闲聊的片段当反例，明确标注“这段不要提取”，效果比只给正面例子好很多。还有个小技巧，就是让模型先复述一遍会议主旨再开始提取，相当于给它一个“定心锚”，能过滤掉不少噪音。

不过说实话，就算这样，遇到隐喻多的会议还是容易翻车。你现在这个Agent是纯靠prompt，还是后面接了规则过滤？我觉得加一层关键词校验，比如强制检查每个待办有没有对应的时间词，能救回来不少漏的。

说实话我觉得问题可能不在Prompt写多详细，而是你给的“详细”是哪种详细。我之前也踩过这个坑，后来发现单纯堆砌描述性文字，比如“你是专业记录员”这种角色设定，对大模型来说其实是个很模糊的指令，它反而会去猜你想要的风格，而不是抓你真正在乎的结构化信息。

我现在的做法是直接给它定义一个输出模板，比如“决策：- 背景：- 负责人：- 截止时间：”，然后要求它每个字段缺失就填“无”。这样比写一大段解释管用得多，因为模型对格式的遵循能力远强于对意图的揣测。你试试把“提取关键决策”改成“只输出包含‘我们决定’或‘就这么定了’的句子，并且后面必须跟一个时间点”，可能比加十个few-shot例子都有效。

另外你说漏掉时间节点，我怀疑是你的会议原文里时间表达比较散，比如“下周前”这种相对时间。我会在Prompt里加一句“将所有相对时间（如下周、明天）换算成具体日期”，或者干脆在调API前用正则先预处理一遍文本。这属于数据清洗的活，但确实比让模型自己理解上下文更稳。

还有个小技巧，如果你用的是支持function calling的API，可以直接把“提取决策”定义成一个函数，让模型调用而不是自由生成。这样它的输出会严格走参数结构，基本不会跑偏。你试过这种结构化调用吗？还是说你现在是纯文本prompt？

试试把输出格式也写死，比如必须按“决策：xx，时间：xx”的列表来，模型跑偏的几率会小很多。

我遇到过类似情况，后来发现把“闲聊”直接定义为“不做记录”，效果立竿见影。

试试把输出格式钉死成JSON模板，再给个“不确定就写待确认”的兜底指令，能稳不少。

few-shot别光给例子，得把反例也塞进去，不然模型分不清边界。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再让模型先复述一遍任务再干活，效果会稳很多。

同感，这个问题我折腾过好久。后来发现“详细”不是关键，而是得把“边界”说清楚，比如直接在prompt里写“只提取有明确主语和动词的句子，讨论中的假设和猜测一律忽略”，比单纯加角色设定管用得多。另外，时间点漏掉的话，可以试试在输出格式里强制要求“每个待办必须带日期或相对时间”，模型一旦需要填这个空，就会主动去原文里找，我这么改之后准确率提升明显。不过说实话，few-shot得看场景，有时候例子选不好反而带偏，尤其是会议纪要这种内容高度动态的，固定模板反而容易限制它。你用的哪个模型？不同模型对指令的遵循能力差挺多的，如果是小参数量模型，可能得多给点结构化提示词，比如用XML标签把指令和正文分开。

试试把输出格式也写死，比如让它先列决策再列待办，每项带时间戳，比纯描述要求管用。

光加例子不够，得把“什么不算决策”也写进去，比如闲聊和客套话直接忽略。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再给个反面案例，比光加例子管用。

few-shot不稳定太正常了，会议纪要这活儿本身就吃上下文。你试试把“提取决策”改成“只输出带时间+负责人+截止日期的条目”，顺便在Prompt里加一句“如果某句话没有明确动词和对象，就忽略它”。我上次这么调完，准确率至少提了30%。另外可以牺牲点温度参数，设成0.2左右，别让它自由发挥。

说到底大模型对“重要”的理解跟人不一样，你得把“重要”翻译成它听得懂的规则。比如“所有人名出现两次以上的话题才写进决策”，比你说一百遍“专业一点”都管用。你那个漏时间节点的问题，八成是没在输出格式里强制规定时间字段，加个JSON模板试试。