AI Agent多步推理时Prompt怎么设计？Task拆分后总跑偏

试试把上一步结果直接写进下一步的system prompt里，别让模型自己记，实测比加约束管用。

这问题我太有同感了，纯靠主Prompt让模型自己拆解步骤，第二步基本就是在赌运气。我后来是把每一步的输入输出格式固定死，比如强制要求第一步输出一个JSON，第二步必须读取这个JSON里的字段，跑偏概率确实小很多。你可以试试把“上一步结果”当成一个明确的变量传进去，而不是靠语气词约束。另外ReAct也不是万能药，关键还是得让每一步的上下文依赖关系变得显性，不然换了框架照样会脑补。

这问题太真实了，我试过类似流程也翻车过。核心坑在于LLM的短期记忆其实很脆弱，你光在子Prompt里写“基于上一步”没用，它该忘还是忘。我后来是把每一步的输入输出都结构化地塞回上下文里，比如显式标注“当前状态：天气=雨，温度=22度”，而不是让它自己从对话里找。另外Task拆分别让模型自由发挥，你得在系统层面定好“先查什么，再查什么”，每一步的Prompt里把上一步的关键字段直接复制进去，这样幻觉能少一半。ReAct确实稳一点，因为它强制了“思考-行动-观察”的循环，等于给模型一个外部记忆槽，但如果你不想上框架，也可以试试用JSON格式把中间结果存成变量，下一步Prompt里引用那个变量名，比自然语言约束管用得多。还有个土办法，就是每步生成后做个规则校验，比如检测到“雨天”但推荐里有“短袖”就自动触发重新生成，虽然粗暴但胜在可控。你那个天气和穿搭的例子，本质上是因为第二步的输入信息量不够，模型只能靠先验瞎猜，所以得把第一步的结论变成第二步Prompt里的强制前提，而不是让它自己回忆。

这问题我踩过一模一样的坑，后来发现光靠prompt约束确实不够稳。我现在的做法是让模型把中间结果结构化输出成JSON，下一步直接读这个JSON而不是让模型自己记，跑偏概率低很多。ReAct其实也就是把“记忆”外置了，你不想上框架的话可以试试这种变通，但多步任务还是建议用带工具循环的框架，省心。

我之前也踩过这个坑，后来发现光靠Prompt约束确实不够稳。现在我是把上一步的关键结果强制写进下一步的system prompt里，比如直接拼成“已知天气是雨天”，比让模型自己记上下文靠谱多了。ReAct那种显式推理+行动循环确实更稳，但小任务用不着上框架，手动控制状态传递就行。你试试把每一步的输出结构化一下，别让模型自由发挥，跑偏概率会小很多。

试试把上一步结果直接塞进下一步的system prompt里，比口头约束管用，我这么改完跑偏少多了。

说实话你这个问题太典型了，我试过好几轮才明白过来，光靠“基于上一步结果”这种软约束根本没用，模型该脑补还是脑补。后来我改成把每一步的原始输出直接拼进下一步的system prompt里，比如第一步查完天气，就把“天气数据：雨，20度”原封不动塞进去，而不是让模型自己回忆，这样跑偏概率立刻降了一大半。你那个推荐短袖的case，八成是模型在第二步时把上下文里的“天气”标签给丢了，它只记得“要推荐穿搭”，却忘了具体下雨这回事。另外我试过给每个子任务单独写一个极简的输入输出格式模板，像函数调用那样，输入固定是“上一步结果+当前任务”，输出固定是“结论+给下一步的摘要”，这样至少能保证信息流不断裂。ReAct那种带推理轨迹的确实更稳，但如果你不想上框架，可以试试在每步结尾强制让模型输出一句“当前已知事实：……”来做个状态管理，效果比单纯加约束词好很多。还有个坑是别让模型自己拆步骤，你帮它拆好，每步只干一件事，它就没机会在内部发散。你现在的实验是用的单次多轮对话还是每步新开一个上下文？这个区别挺大的，如果是后者，信息丢失几乎必然发生。

试试把上一步结果直接写进下一步的system prompt里，别让模型自己记忆，亲测比口头约束管用。

ReAct也不是万能，先把状态显式传下去，比啥模板都实在。

试试把上一步结果直接塞进下一步的system prompt里，比让模型自己记靠谱多了。

试试把第一步的关键结论直接写进第二步的system prompt里，比靠模型自觉靠谱多了。

ReAct确实更稳，但小任务的话，手动把历史结果拼进当前上下文也够用。

我之前也踩过这个坑，光靠主Prompt拆步骤太飘了。后来我干脆把每个子任务的Prompt都写成独立函数，强制传参上一步的结果进去，而不是让模型自己“记得”，这样虽然笨但很稳。另外你提到“请基于上一步结果”效果不稳，我觉得问题在于这种软约束对注意力弱的模型没用，不如把上一步输出直接以结构化JSON格式粘贴在下一次Prompt开头，模型想忽略都难。至于ReAct，我觉得如果只是顺序任务，不一定非要上框架，但一旦涉及分支或条件判断，确实比纯CoT靠谱得多。

我之前也踩过这个坑，单靠主Prompt让模型自己拆步骤确实容易丢上下文。后来改成把每一步的输出显式塞进下一步的输入里，比如“已知天气=雨天，请推荐穿搭”，就稳多了。ReAct不是必须的，但它的思路——把中间结果写进prompt——挺关键。你可以试试让Agent每步都输出个简短的状态摘要，下一步直接引用那个摘要。

试试把上一步结果直接塞进子Prompt里当输入，别让它自己记。ReAct不一定必须，但状态传递得显式做。

把每步结果塞进下一步的prompt里，别让模型自己记，它记性真不行。

我踩过一样的坑，后来发现关键是别让模型把“查天气”和“推荐穿搭”当成两个独立prompt跑。我现在的做法是把第一步的输出显式拼进第二步的上下文里，比如“今天下雨，温度15度，请只基于这两个信息推荐穿搭”，它就不太会脑补了。ReAct当然更稳，但如果你只是简单两步链路，其实不用上那么重的框架。另外可以试试让第一步只输出结构化字段，别让它写自然语言，能少很多歧义。

可以试试每步把上一步结果显式写进下个prompt里，别让它自己回忆。ReAct确实稳一些，但关键还是状态得手动传。

这个问题我踩过类似的坑，说下我的经验。你描述的情况其实很典型，模型在第二步“忘记”第一步的结果，核心原因不是CoT模板不对，而是你让Agent自己拆步骤的时候，中间结果没有被显式地传递下去。光在子Prompt里写“请基于上一步结果”太软了，模型很容易忽略，你得把上一步的输出直接拼进下一步的上下文里，比如把“今天下雨”作为变量硬塞进去，而不是指望它自己去翻记忆。

另外ReAct不是必须的，它主要解决的是工具调用和推理交替的问题，你这个场景用简单的pipeline就能搞定。我现在的做法是每个子步骤的输出都结构化，比如JSON，然后下一步的Prompt里直接把上一步的JSON贴进去，明确告诉它这是已知条件。这样跑偏的概率会低很多。还有个细节是温度调低一点，多步推理时温度高了特别容易脑补。

不过话说回来，如果你后面步骤多了，比如五六步以上，还是建议上ReAct或者类似的框架，因为纯Prompt链一旦某步出错后面全崩，而且调试起来很痛苦。你可以先试试把中间结果显式注入，成本最低，大概率能解决你现在的问题。

把中间结果显式塞进下一步prompt里，别指望模型自己记住，加个memory字段试试。

我一般把上一步结果直接塞进下一步prompt里，别指望它自己记住。ReAct确实稳一些，但也不是必须的。

把每步结果强制写进下一轮prompt里，别指望模型自己记住。ReAct能帮上忙，但关键还是状态得显式传递。