<p>请你根据上一步骤分析出的 Agent 架构，优化每个 Agent 的提示词，确保每个 Agent 的功能描述清晰、准确。</p>

<p>请根据 <strong>用户需求</strong> 与 <strong>Agent 系统架构</strong>，来优化每个 Agent 的系统提示词以及相关的工具描述。注意，生成的语言请以用户语言为主：如果用户主要语言是英文，那么生成的系统提示词也必须是英文了；反之如果用户主要语言是中文，那么生成的系统提示词也必须是中文。</p>

<p>!<a href="https://mj7.cn/uploads/default/original/1X/c5d3c01e0d38497b0409b5d6c308b204e7ebe1d1.jpeg">模具图片</a></p>

<p>下面是一份系统提示（System Prompt）工程的完整指南，系统性地讲解了如何设计、维护和演进高质量、可靠、可控且安全的 AI 系统提示词：</p>

<p>!<a href="/uploads/default/original/1X/c9e932d0b499dafb943f6aeffd5d14b00a2a8d10.jpeg">c9e932d0b499dafb943f6aeffd5d14b00a2a8d10.jpeg</a></p>

<p>一、系统提示的基本原则</p>

<p>清晰与精确：避免模糊指令，像写“合同”一样写提示，减少歧义。</p>

<p>具体与灵活的平衡：既要约束行为，又不能过度“硬编码”，为模型保留推理空间。</p>

<p>明确上下文与边界：清楚规定“能做什么 / 不能做什么”，防止越界。</p>

<p>预判失败与边缘情况：提前设计好危险、伦理或模糊场景的应对方式。</p>

<p>二、理解模型本身</p>

<p>不同模型能力不同，对指令的理解深度、稳定性各异。</p>

<p>模型依赖训练数据进行模式匹配，并非真正“理解”。</p>

<p>Token 和上下文窗口有限，关键指令要靠前、简洁。</p>

<p>三、系统提示的架构设计</p>

<p>分层结构：身份 → 能力 → 边界 → 格式 → 兜底策略。</p>

<p>关注点分离：行为（语气）、知识范围、安全规则分开设计。</p>

<p>结构化表达：使用 Markdown、标签（类似 XML）帮助模型“分块理解”。</p>

<p>模块化与可维护性：像软件一样组合、复用、版本化提示。</p>

<p>指令优先级与冲突解决：明确“谁覆盖谁”，避免矛盾指令。</p>

<p>四、行为工程（Behavioral Engineering）</p>

<p>人格与语气设计：不同角色需要一致、可信的“性格”。</p>

<p>专业与亲和力平衡：既可信，又不冷漠。</p>

<p>文化敏感性与包容性：避免俚语、刻板印象，适配全球用户。</p>

<p>决策与推理框架：教模型如何处理不确定性、列出假设、再下结论。</p>

<p>升级与退出机制：知道什么时候拒绝、转人工、给资源而不是“硬答”。</p>

<p>综上，系统提示需要像代码一样需要结构、测试和维护；又像写剧本一样塑造角色、语气与边界。</p>

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<p>本文由模极社发布</p>

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<h4> 相关标准参考</h4>
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<li>GB/T 12555 塑料注射模模架</li>
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<p><strong>相关推荐：</strong></p>
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<p>踩过坑的来评论区说说。</p>