提示词优化 - AI辅助模具设计应用——模具行业从业者必备知识手册
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<h2>提示词优化</h2>
<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>
<hr>
<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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