智能体提示词优化方法论
通过三阶段方法提升智能体指令有效性：
- 诊断阶段
分析Debugger日志中的： - 任务中断点（breakpoints）
- LLM响应偏离度
- 子任务循环次数
- 优化策略
针对常见问题采用对应方案： - 模糊指令：增加约束条件（如”输出必须包含__字段”）
- 结果偏离：添加示例模板（example-based prompting）
- 低效循环：设置max_iterations参数并细化任务分解规则
- 验证方法
使用交互式会话实时测试：
supervisor.start_interactive_session()
> 测试指令：对比优化前后响应差异
典型案例：某代码生成智能体通过以下优化使正确率从68%提升至89%：
原指令：”生成Python代码”
优化后：”生成符合PEP8规范的Python3代码，包含类型注解和至少3个测试用例，输出格式为：
“`python
# 代码…
”’
测试说明：…
”'”
建议配合A/B测试框架量化改进效果，每次只变更单一变量以准确定位影响因素。
本答案来源于文章《PrimisAI Nexus：构建可扩展AI多智能体系统与任务自动化的轻量框架》
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