1. 引言：理解大模型交互的本质

在实际业务场景中，与大语言模型（LLM）的交互，本质上是基于无状态API调用的概率推断过程。由于模型具有发散性思维，如果我们仅提供简单的指令，往往会得到非结构化的长文本、低质量的发散性内容，甚至是“模型幻觉”（Hallucination）。

为了让AI在逻辑推理、内容生产和信息提取等业务流中稳定发挥作用，我们必须通过工程化的手段来约束其输出。提示词（Prompt）就是我们控制大模型输出格式、规范业务逻辑、处理异常边界的核心工具。

2. 提示词的二元结构解析

为了让AI准确理解并执行任务，我们在工程上通常将提示词划分为两个核心层级，它们在模型的注意力权重和功能定位上截然不同：

• 系统提示词（System Prompt）：定规矩（高权重） 这是智能体的“底层操作系统”。它具有全局最高权重，负责定义AI的角色设定、思维链路（CoT）、可用工具集、硬性规则约束以及异常处理的兜底机制。
• 用户提示词（User Prompt）：派任务（动态权重） 这是具体的“业务工单”。它结合历史上下文（Memory），告诉AI当前具体的业务诉求是什么、执行任务所需的背景数据在哪里、以及单次任务的特殊约束。

优秀的提示词设计，不是堆砌文字，而是构建清晰的逻辑契约。

3. 核心框架：如何设计高鲁棒性的系统提示词（System Prompt）

在构建系统提示词时，绝不能依赖单一模板，而应采用结构化的模块设计。一个专业级智能体的System Prompt通常包含以下六大组件：

• 角色与目标（Role & Objective）： 明确AI的专业身份、目标受众以及最终交付价值。例如：“你是一名资深财务合规审计员，负责核查报销单据的合规性，受众为财务经理。”
• 边界与护栏（Constraints & Guardrails）： 明确“不能做什么”。例如严禁捏造数据、禁止输出带有主观情绪的评价、或在缺乏上下文时强制触发默认后备响应（Fallback Response，如回复“缺少前置数据，无法判断”）。
• 工作流与思维链（Workflow & CoT）： 规定AI处理问题的标准化步骤（SOP）。“第一步提取关键实体；第二步比对业务规则库；第三步输出差异报告。”这能大幅降低逻辑断层。
• 能力与工具（Tools & Data Sources）： 明确AI可以调用的外部工具（如联网检索、数据库查询）以及构建事实基础的数据源依赖。
• 输入输出规范（I/O Specifications）： 强约束数据交互格式。对于业务系统对接，需强制要求AI以严格的JSON或XML格式输出，并定义好字段名及数据类型，以便下游代码解析。
• 少样本示例（Few-Shot Examples）： 提供正向（最佳实践）和反向（错误纠正）的示例边界，让模型通过模式匹配“秒懂”预期结果。

4. 实战策略：如何编写精准的用户提示词（User Prompt）

用户提示词是触发单次业务逻辑的钥匙。编写时，字数的多少并不决定质量，信息的信噪比才是关键。高质量的User Prompt必须包含：

1. 明确的业务意图： 我当前的目标是什么？
2. 纯净的上下文（Context）： 解决这个问题，你需要参考哪些具体的外部数据或文档片段？（避免将无关信息塞入，干扰模型注意力）。
3. 单次执行的特殊约束： 本次输出是否有字数限制？是否需要重点关注某个特定字段？

*业务洞察：对于长流程的复杂业务，建议采用**任务拆解（Task Decomposition）*策略，将长User Prompt拆分为多个连续的子任务流，通过多轮对话引导AI完成，这比一次性抛出巨量需求的效果好得多。

5. 结语：提示词是持续迭代的工程

提示词不是一次性写就的文学作品，而是需要持续维护的工程代码。在实际业务落地中，我们需要遵循生命周期管理：需求分析 -> 草稿设计 -> 边界用例测试（Test Cases） -> 效果评估 -> 版本迭代。

不同基座模型对同一套提示词的敏感度存在差异。只有建立在清晰业务逻辑之上的提示词架构，才能真正做到“以不变应万变”，让AI真正成为可靠的业务生产力。

6.简单介绍

提示词的作用:

首先回答一下AI，也就是一次API调用罢了，我们就把他当成一次结果大致相似，但是内容不同的一些返回，这个主要用在什么地方呢？比如逻辑推理/内容生产/信息提取这类里面。但是经常大模型返回的要么就是很多的文本或者是一些乱七八糟的数据，我们怎么去规定数据的格式化返回？如果让Ai返回的内容尽可能地符合我们的需求？如果返回的数据错乱了，我们该怎么处理？这些很多都是可以在提示词的部分完成的！或者是使用代码工程化的去解决。

然后我们再去分析一下提示词是什么，对于AI来说提示词分为两类，一种算系统提示词，可以说是我们整个智能体都通用的提示词，里面主要是写了这个智能体的功能角色的设计，他的运行方式（思维链路），可调用的工具，他的规则，输入输出的示例，兜底的一个回答等等。然后另一个是我们的用户提示词，就是我们需要我们的Agent具体去做的一个任务。然后他们两个的给模型的权重是不同的，系统提示词的权重要大，一般只有一个，而用户提示词的权重要小一点，可以有很多条，一般会加上我们的历史消息。

在我的理解上，提示词是什么呢？提示词就是一个让我们的AI输出我们自己想要的内容的一段提示语。

所以那么我们该怎么去设计提示词呢？

提示词的设计:

首先先去说一说我们提示词可以怎么去设计，一个是可以套用别人的模板，然后我们自己修改修改。或者是在使用自己的经验去总结。提示词只是一个让输出我们理想的一段话而且，所以我们只追求最后的效果就行。但是我们一定要有条理，让Ai可以读懂我们的提示词。

对我来说的话，肯定是要去区分系统提示词和用户提示词的，他们两个的作用不同，所以他们的设计肯定是不同的，不能使用一个统一的模板。系统提示词相对来说更加结构化，有很多的组成部分，在里面描述我们的具体对AI的一个抽象的要求，我们想要的结果是什么。而我们的用户提示词更多的是告诉具体的任务是什么，这个任务的执行流程，逻辑，相关的知识要清晰。

所以对于我的系统提示词我一般会包含下面几个方面：

1. 首先我们这个Agent的任务的目标是什么？然后我们怎么样才算完成任务？然后什么样子叫做的好，什么做的不好。然后什么不是我们的目标
2. 然后就是我们在执行任务的过程中，我们的约束是什么？我们需要做什么？不能去做什么。比如我们必须确定这个真的存在，我们不能去编数据，如果发现不确定我们该去怎么做
3. 接着就是我们的工作流程是什么？我们首先要干什么，然后要干什么？最后要干什么？我们拿到一个问题该怎么去思考
4. 然后就是我们在执行工作的过程中，我们的工具有哪些？我们需要的数据的来源是什么？就是构造我们基本的可信事实。
5. 然后就是我们的输入/输出是什么，需要什么格式，遇到错误的格式我们该怎么处理。我们的正确/错误的示例是什么，边界是什么？这里需要给出具体的例子

大体上设计就是这样的。具体的业务场景下可以进行变化。

而对于用户提示词来说，他肯定设计不是一样的。对我来说，就是我需要跟我的AI 描述好我的具体的需求是什么！这个需求包括：

1. 我的目标是什么？
2. 我的上下文的数据去哪里找？
3. 我的具体的业务流程是什么？

提示词的好坏不是根据长度来确定的，是看写的清晰不清晰，模型的理解能力怎么样的。不同模型对一样的提示词的效果也是不相同的。