Agent写Prompt总是“自说自话”，怎么让它更懂我的业务？

试试把硬规则直接塞进few-shot示例里，比写一大段背景说明管用，我这么干之后丢约束的情况少多了。

把硬规则直接写进system prompt里，再让Agent先复述一遍约束再生成，效果会好很多。

试试few-shot给几个带约束的正反例，比干巴巴描述业务背景管用。

我一般会把硬约束从Prompt生成任务里拆出来，单独做成一个检查清单，生成完再让模型自己逐条核对一遍。你这种“写着写着就丢”的情况，大概率是约束和业务背景混在一起，模型注意力被稀释了。另外可以试试把退款窗口这类规则写成结构化字段，别让它自由发挥。

我遇到过类似的情况，后来发现把硬规则单独拎出来做成一个检查清单，让Agent生成完自己逐条核对一遍，效果会好很多。直接塞在业务背景里，模型注意力容易被稀释，写着写着就飘了。另外可以试试把“必须提到退款窗口”这种改成生成后的校验步骤，而不是指望它一次性写对。你现在的流程里有让Agent自检的环节吗？

这个问题的根子其实不在Prompt生成上，而是你把“约束条件”和“业务背景”混在一起喂给它了。LLM对长上下文里的硬规则天然会衰减，尤其是退款窗口这种一句话就能带过的点，它不会主动把它当成不可协商的红线。我的经验是把硬约束单独抽成一个结构化清单，比如用JSON或表格列出来，生成时直接注入到system prompt里，并明确写“以下每条都是强制项，缺失任何一条输出即视为无效”。另外你可以让Agent在生成完模板后跑一轮自检，逐条比对约束清单，而不是指望它一次成型。还有个坑是业务背景太抽象，模型抓不住重点，最好给几个正例和反例，让它模仿边界。你说的“通用AI味”本质是它没有领域锚点，喂再多的描述不如喂两条真实的好模板。

这个问题我太有同感了，之前做客服Agent也踩过一模一样的坑。后来发现光靠一段业务背景描述没用，得把那些硬规则单独拎出来做成checklist，让它每生成一版就自己过一遍。你也可以试试把退款窗口这种约束塞进few-shot示例里，比纯文字描述管用多了。

这个“写着写着就丢了”太真实了，我最近也踩过一模一样的坑。我感觉问题不一定在模型，而是我们给的业务背景是叙述性的，它更像在“读故事”，而不是在执行一份清单。像退款窗口这种硬规则，如果混在一大段背景里，它就很容易在生成过程中被稀释掉。我后来试过一个办法，把硬约束单独抽成结构化的禁止项和必含项，再让它生成完自己逐条打勾检查，漏了就重写。另外新员工Prompt模板这种场景，可能更适合先给一个合格样例，让它照着骨架填，而不是让它从零发挥。你们现在是直接把业务规则塞进system prompt，还是有做一层规则抽取？