Agent多步任务里Prompt经常跑偏，怎么让子任务提示词更稳定？

我之前也踩过这个坑，后来发现问题往往不在prompt本身，而是Agent把多步的上下文全揉在一起了。你可以试试在每步工具调用前单独设一个精简的system prompt，只强调当前任务的输出格式，别把上一轮的结果一股脑全塞进去。另外，用Pydantic或函数调用来强约束输出结构，比靠语言描述靠谱得多，模型就没机会自由发挥了。改prompt时最好一次只动一个变量，不然确实越改越玄学。

试试把子任务的输出用few-shot固定住，别光靠描述格式，给个例子模型就老实多了。

试试把子任务的输出用代码块包一层再传，或者干脆用结构化输出解析器兜底，比死磕prompt靠谱。

遇到过一样的坑，后来发现问题不在prompt写多细，而是每步子任务之间缺了个“状态隔离”。我会在传给下个工具前把前面输出强制格式化一遍（比如用正则把json抠出来），模型自由发挥的余地就小很多。另外你可以试试把约束条件从“要什么”改成“不要什么”，像“不要输出任何非json字符”，实测比正向描述管用。你那个穿搭生成的文案步骤，是不是也吃了前面天气输出的格式亏？

同感，LangChain串多步的时候模型确实容易“失忆”，我后来是把每步的Prompt都强制加上上一步输出的摘要，而不是只给原始结果，格式约束崩的概率能降不少。还有个土办法，就是在工具返回后加个轻量的校验逻辑，发现不是纯JSON就让它重试一次，比反复改Prompt省心多了。你试试看是不是结构化输出的schema定义得太松了？

单步prompt跑偏还能调，一进Agent就崩太真实了，我后来干脆把格式约束塞进tool的description里，反而稳了。

要不试试把JSON schema直接塞进工具描述里？我这边用function calling后格式稳多了。

我最近也踩过这个坑，感觉问题不在Prompt写得够不够细，而是你把格式约束和任务描述混在一起塞给模型了，它反而抓不住重点。试试把JSON schema单独拎出来做一层输出校验，用LangChain的structured output或者Pydantic parser，让模型先自由生成、后面再强制解析。另外子任务之间最好别共享上下文，每个工具调用给独立干净的prompt，串起来反而容易互相污染。我现在是拆成三个独立chain，稳定不少。

你这个情况我太熟了，之前做类似的多工具Agent也踩过一模一样的坑。我感觉问题往往不在Prompt本身写得不够细，而是每一步之间模型拿到的上下文太杂了，前面工具的返回、系统的指令、历史对话全堆在一起，模型自然就容易跑偏。我后来试过一个办法，就是给每个子任务单独做一层“输出清洗”，比如在调下一步之前先用一个很小的模型或者正则把JSON抠出来，别指望大模型每次都老实。另外工具调用的返回尽量结构化，别塞一大段自然语言进去，不然模型很容易被带跑。还有一点挺关键的，温度调低真的有用，我原来用默认值各种飘，降到0.2左右稳定不少。你也可以试试把格式约束放到system里而不是user里，权重感觉不一样。不过说实话，多步流程里完全稳定挺难的，我现在都是加校验加兜底，出错就重试一次，比死磕Prompt省心多了。

试试把中间步骤的输出先强制做一次解析校验，格式不对就打回重问，比堆Prompt管用。