最近在做一个基于LLM的Agent项目,主要让它自动完成一些信息提取和API调用的任务。Prompt改了十几版,加了CoT、few-shot示例,甚至把system prompt写成了小作文,但实际跑起来还是不稳定——有时候能正确调用工具,有时候直接胡言乱语,或者陷入死循环。温度调到0.2了,效果也就那样。看网上说要用ReAct框架,但感觉加了之后反而更复杂了。想问问大家,Agent场景下的Prompt到底该怎么设计才能保证稳定性?有没有什么系统性的调试方法或者最佳实践?
楼主
2026-09-26
Prompt调了三天还是不稳定,Agent执行任务时老跑偏怎么办?
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2楼
1天前
我上周刚踩过一模一样的坑,CoT加few-shot堆上去反而更飘,后来发现根本问题不在prompt长度,而是任务边界没拆干净。你让模型一步到位做信息提取加API调用,它其实在同时做决策和执行,稍微有点歧义就崩了。我的做法是把agent拆成两段:先让模型只输出结构化的“下一步动作”,比如JSON里明确写tool_name和参数,再用代码去校验参数合法性,不合法直接打回重试,这样死循环少了一大半。温度0.2其实不是关键,关键是给模型一个明确的“终止条件”,比如最多三轮工具调用就必须输出最终答案,否则强制收口。ReAct确实容易把简单流程搞复杂,我后来只在需要多步推理的场景才用它,纯提取类任务直接上function calling更稳。另外建议把每次跑偏的trace存下来做回归测试集,改完prompt拿这批case一跑就知道有没有变好,比凭感觉调靠谱多了。