提示词设计痛点
传统工作流中提示词需要反复修改代码调试，Lang-Agent通过可视化界面和状态变量引用，极大提升了提示词设计效率。
Specific optimization methods
- 变量注入技巧：使用{{variable_name}}语法动态插入状态变量，如将用户输入{{messages[0].content}}作为对话上下文
- modular design：将系统提示词拆分为角色定义、任务描述、输出格式三部分，在多个LLM节点间复用
- 条件组合：在边条件中设置变量判断，如当{{retrieved_docs.length}}>3时采用摘要型提示词
- 快速测试：利用聊天框实时测试不同提示词效果，无需重启工作流
Advanced Techniques
可以开发专门的分析节点，收集提示词修改前后的response质量，形成数据驱动的优化闭环。建议保留历史版本JSON，方便效果对比。
This answer comes from the articleLang-Agent: a LangGraph-based platform for visualizing the configuration of AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化Lang-Agent中LLM节点的提示词设计？
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