Agent系统里每个步骤的Prompt该怎么拆？总感觉写得太碎

我最近也在搞类似的agent，踩过一样的坑。我的做法是全局system prompt只负责定角色边界和输出总原则，比如“你是严谨的工程师，必须逐步验证”，然后每个子步骤的prompt尽量只描述这一步的输入输出格式和约束，不再重复全局规范，这样能减少冗余感。但你说的连贯性问题，我觉得关键不是prompt本身，而是上下文管理——规划阶段输出的结构化结果（比如JSON）要能被后续步骤直接引用，别让模型再去“猜”之前约定了什么，否则它自然会重新解释。调试多轮prompt确实痛苦，我现在的办法是固定住前一步的输出作为golden sample，只改当前步骤的prompt，然后对比前后两步的中间产物变化，不然牵一发动全身根本定位不了问题。另外有个小技巧，每个步骤prompt末尾都加一句“基于以上已知信息，不要假设额外前提”，能明显减少模型自作主张。你那个“检查结果”步骤，我建议别只让它看最终输出，给它看完整的历史轨迹，不然它没法判断工具调用是否合理。最后想问下，你是用同一个模型串完四个步骤，还是不同步骤换不同模型？我试过后者但发现风格突变反而更难调。

建议全局提示词管风格，步骤只写增量，不然改起来真的连环崩。

我一般会先固定主链路，再用日志把每步输入输出拉出来对比调，别凭感觉改。

全局系统提示词定风格确实省心，步骤里只写增量能减少冗余，但调试时得把变量日志打全才好定位。

我一般是先固定每个步骤的输入输出schema，再单独调某步的prompt，这样不会互相干扰。

我之前也这样拆，后来改成全局系统提示定风格，每个步骤只补差异，调起来清爽多了。

我也踩过这坑，全局系统提示词定风格+每步只写增量指令会稳很多，不然光对齐格式就累死。