海外访问：www.kdjingpai.com
Ctrl + D 收藏本站
当前位置：首页 » AI答疑

怎样优化Lang-Agent中LLM节点的提示词设计？

2025-08-27
AI答疑
56

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。

具体优化方法

  • 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
  • 模块化设计：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

高级技巧

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。

本答案来源于文章《Lang-Agent：一个基于LangGraph的可视化AI智能体配置平台》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化Lang-Agent中LLM节点的提示词设计？
0已赞

相关推荐

找不到AI工具？在这试试！

输入关键词，即可 无障碍访问 必应 搜索，快速找到本站所有 AI 工具。

热门AI工具

最新发布

最新AI工具

回顶部

快速查询站内AI工具

  • Bing
热门搜索：
zh_CN简体中文
en_USEnglish ja日本語 de_DEDeutsch pt_BRPortuguês do Brasil zh_CN简体中文