AI Agent 提示词实战：4 套模板直接套用，效果立竿见影

前文我们借助 Coze 从零构建了一位 AI Agent，目睹了它独立思考与行动的全过程。

然而你或许已察觉到一个关键问题：同样的 Agent，若任务描述方式稍作调整，最终表现竟有天壤之别。

有人构建的 Agent 逻辑严密、输出稳健，而有人打造的却东拼西凑、频频“跑偏”。这其中的分野并非源于工具差异，而在于提示词的撰写。

今日便聚焦于此——究竟如何撰写 Agent 提示词，方能令其真正“得力”？

需明确，你与 ChatGPT 对话时输入的 prompt，同赋予 Agent 的“系统指令”截然不同。

日常聊天属于一问一答模式：你指令“翻译此段”，它译毕即止。

Agent 则涉及多步骤自主执行：它需自行规划先后顺序、选用何种工具及何时终止。你所撰写的提示词绝非“单句诉求”，而是一套完整的“行为规范”。

试举一例：

厘清这一区别后，后续技巧便易于掌握。

以下是撰写 Agent 提示词的基础架构，适用于绝大多数场景：

且看实例。回想上篇构建的“搜索小助手”，对比两种写法差异：

欠佳版本：

仅凭只言片语。Agent 接获后，搜何内容？数量几何？总结篇幅如何？格式怎样？全凭猜测。致使每次输出迥异，品质参差不齐。

优良版本：

高下立判。优质的提示词非以篇幅取胜，而是将模糊之处阐释清晰。

现实场景中，用户需求千变万化。Agent 须依据不同情境执行相应流程。

实战案例——某客服 Agent：

核心在于：每条分支流程务必详尽，切忌以“自行判断”敷衍了事。Agent 非人类，并不具备你预设中的“常识”。

Agent 最令人头疼的问题之一，便是输出格式变幻莫测。同一问题询问三次，或许得到三种截然不同的格式。

解决之道虽粗犷却极有效——直接提供输出范例：

提供范例后，Agent 的输出稳定性将大幅提升。此技巧在所有平台（Coze、Dify、GPTs）均通用。

新手撰写提示词时最易忽视的，便是异常处理机制。

Agent 运行中或遇各类突发：搜索无果、工具调用失败、用户提问完全无关。若未预设兜底方案，Agent 要么胡言乱语，要么直接停滞。

拥有兜底方案与缺失该方案的 Agent，其带来的用户体验简直是两个世界。

请开启昨日在 Coze 搭建的“搜索小助手”（或任意已建 Agent），运用今日所学结构重写其“人设与回复逻辑”：

随后对比修改前后的成效——用同一问题分别提问修改前后的版本。你将发现差距显著。

误区一：提示词冗长繁琐。填入数千字，Agent 反而易“遗忘”后续指令。宜控制在 500 字内，核心规则不超 10 条。

误区二：措辞过于模糊。“请适当”“尽量”“可考虑”等词对 Agent 而言形同虚设。应明确为“不超 300 字”“最多重试 2 次”“必须包含”