用Prompt调教Agent时总是答非所问，到底该写多详细？

我之前也遇到过类似情况，后来发现光是堆例子没用，得把“决策”和“闲聊”的边界定义清楚，比如直接告诉模型“只保留带结论性动词的句子”。另外时间节点漏掉的话，可以试试在Prompt里要求它输出固定格式，像“截止时间：xx，负责人：xx”，模型会更听话。你现在用的模型是GPT还是Claude？感觉不同模型对格式约束的敏感度差挺多的。

我之前搞会议纪要也踩过这坑，后来发现光靠few-shot不够，得把输出格式直接焊死在prompt里，比如明确要求“每条决策必须带提出人和时间戳”。另外试试把闲聊内容单独归类成“非决策信息”，让模型先分流再提取，效果会稳不少。你那个漏时间节点的问题，可以试试在例子里故意放一条带日期的对话，让它模仿那个结构。

试试把输出格式也钉死，比如让它必须按“决策：xxx｜时间：xxx”的模板来，跑偏概率能小不少。

说实话你这个情况我太懂了，之前调一个周报总结Agent也差点被搞疯。后来我发现问题可能不在Prompt写多细，而在你给它的“任务边界”压根没划清楚。比如“提取关键决策”这种词，模型其实很难判断什么叫“关键”，你不如直接告诉它“只保留出现‘我们决定’、‘最终确认’这种句式的段落”，或者给它几个明确的结构化字段让它填。另外你说加了few-shot还不稳定，我怀疑是例子的质量不够“极端”——你给的样本得包含那种“容易混淆的闲聊”和“带时间节点的决策”对比，模型才能学会区分。还有一个土办法，就是让Agent先输出“会议分段摘要”，再基于摘要做二次提取，相当于让它自己先过滤一遍噪音，比一步到位靠谱得多。最后想问下，你用的模型是固定的还是可调的？温度参数调低点（比如0.2以下）对减少跑偏其实帮助特别大，很多答非所问其实是采样随机性搞的鬼。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题不在Prompt长短，而是你没给模型划清楚“什么是决策”的边界。建议试试在Prompt里直接定义：决策必须包含明确行动主体+时间节点+验收标准，闲聊内容直接忽略。另外few-shot别只给正例，给两个反例（比如“这个不算决策，因为没负责人”）比加十个正面例子管用。

试试把“关键决策”拆成具体动作+责任人+截止时间，光靠角色设定不够，得把输出格式焊死。

我上次也是这么踩坑的，后来在prompt里直接给了个表格模板，让它必须填哪几栏，跑偏率立刻降了一大半。

试试把输出格式直接锁死成JSON模板，再给个反面例子，比光说“提取”管用得多。

我之前也遇到过一模一样的情况，光靠堆例子和改角色设定真的不够。后来我发现关键是把“提取”换成“结构化输出”，比如直接要求它按“决策+负责人+截止时间”的表格格式返回，漏项率会低很多。另外可以试试在Prompt里加一句“如果某句话没有明确的主语或时间，就忽略它”，能过滤掉不少闲聊。你现在的输出是纯文本还是JSON格式？有时候格式限制本身也能帮它收敛答案。

试试把输出格式也钉死，比如“必须列出：决策+负责人+截止时间”，比纯描述任务管用得多。

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

试试把“关键决策”拆成几个具体维度，比如时间、责任人、表决结果，模型抓取会稳很多。

我试过在prompt里加“只输出结构化要点，别解释”，效果明显好，你可以把参会人列表也塞进去参考。

其实我特别理解你这种感觉，我调Prompt也经常被气笑。后来我发现，问题可能不在“详细程度”，而在“输出格式”没焊死。你试试在Prompt里直接定义一个JSON结构，比如必须输出“决策列表”和“待办事项”两个字段，每个字段里强制要求带上发言人、时间戳、置信度，模型一旦有了硬性框架，跑偏的概率会小很多。

另外你说的few-shot不稳定，我猜是例子选得太“完美”了，模型反而在模仿例子的语言风格，而不是提取逻辑。我后来改用“反例”加“正例”混合，比如明确告诉它“这句话是寒暄，不要提取”，比单纯给好例子管用多了。

还有个坑是“时间节点”这种信息，模型经常默认它不重要。你可以在Prompt里加上“所有日期、时间、截止期限必须单独一行列出，哪怕你觉得和任务无关”，效果会立竿见影。

最后想问下，你是用单次调用还是链式调用？如果允许，我建议先让Agent生成原始摘要，再让第二个Prompt专门做“决策/待办”二分类，两步走比一步到位稳定很多。你试过这种拆分吗？

我最近也踩过类似的坑，后来发现光靠prompt真不够，还得在输出端加一层结构化校验。比如让模型先输出JSON格式，再写段代码强行过滤掉非决策语句，效果比单纯调prompt稳定多了。另外你可以试试把会议时长和参会人数量也告诉模型，有时候上下文越具体，它越能分清主次。你那边是用的流式输出还是全量返回？这个对结果影响也挺大的，流式输出容易让模型中途忘记任务。

试试把输出格式也锁死，比如让它用表格或者JSON返回，跑偏概率会小很多。

会议纪要这种任务，建议把“决策”和“待办”的定义直接写进Prompt里，再指定时间格式。

试试把输出格式直接钉死成JSON模板，再要求它逐项填空，跑偏率能降不少。

我最近也踩过这个坑，后来发现光靠prompt不够，得在输出结构上动刀。比如强制它用“决策：xxx，截止：xxx”这种固定模板，比让它自由发挥稳定多了。

另外你试试把会议原文本分段喂进去，每段单独问一遍“这算决策还是闲聊”，再汇总结果，准确率能上来不少。毕竟模型对长上下文的注意力是分散的。

还有个小技巧，把“时间节点”单独抽出来，用正则配合关键词扫描一遍原文，比纯靠模型理解靠谱。你那边API支持函数调用的话，可以把结构化提取交给工具，模型只做语义判断。

我觉得问题可能不在Prompt详细程度，而在你给的“边界”不够明确。试试在Prompt里加一条“只提取与项目进展直接相关的信息，忽略寒暄和情绪表达”，再给个输出模板比如“决策：xxx，负责人：xxx，截止：xxx”，模型就有抓手了。另外，few-shot例子最好挑那种“容易混淆”的片段，比如闲聊里带了个“下周再说”，让模型学会分辨。稳定不了的话，可以加个后处理校验，用规则筛一遍时间词。

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在prompt长度，而在“结构锚点”不够清晰。你光说“提取关键决策”，模型其实不知道“决策”长什么样，得给它定义边界，比如“当出现‘我们决定’、‘就这么定’这类动词时才算决策，闲聊里的建议不算”。还有，时间节点漏掉的话，可以在prompt里强制要求输出格式，比如“每个待办必须带【负责人+截止日期】，没有就写‘未明确’”，这样模型就算不确定也会补个占位符而不是直接忽略。另外，few-shot确实有用，但例子得覆盖“错误类型”，比如专门给一条“把闲聊误判为决策”的反例，比给十个正例更管用。我自己的做法是最后加一句“如果信息缺失，请明确标注‘未提及’，不要猜测”——这招对减少幻觉特别有效。你试试把角色设定换成“会议纪要校对员”，让它先列原文证据再总结，稳定性会好很多。

说实话你这个情况我太懂了，之前搞客服工单分类也翻过同样的车。后来我发现问题往往不在prompt本身，而是Agent压根没搞清“决策”和“待办”的边界到底长什么样。你光说提取关键决策，但决策在自然语言里可能是“那就定周五吧”这种碎句子，也可能藏在两个人来回拉扯的对话中间，模型根本分不清哪个算数。我的经验是，与其堆砌角色设定，不如把输出的结构先钉死，比如让它必须输出“时间+责任人+动作”的三元组，没找到就写“无”，这样至少能逼着模型去对齐格式。另外你可以试试把会议原文按说话人切段，先让模型判断每段属于“闲聊/信息同步/决策/行动项”的哪一类，再做二次提取，准确率会高很多。还有个笨办法，就是拿你之前跑偏的十几条记录当反例写进prompt，告诉它“这些不算决策，因为它们没有明确指向未来行动”，效果比给正例更直接。最后想问你用的是哪家API？我怀疑温度参数调太高也会导致自由发挥，降到0.2左右可能就能稳住。

我之前也踩过这个坑，后来发现光加例子不够，关键是得把“决策”和“待办”的定义边界写死，比如“决策=带明确结论且影响后续流程的句子”，不然模型全靠猜。另外你可以试试把会议纪要拆成两步：先让模型过滤掉寒暄和语气词，再单独跑提取，效果比一个长prompt管用。还有个土办法——把输出格式固定成表格，逼它填“责任人/截止时间”这种字段，漏信息的情况会少很多。