提升 Agent（智能体）的稳定性是当前大模型应用开发中的核心挑战。Agent 的“不稳定”通常表现为：指令遵循失效、输出格式错误、逻辑幻觉、陷入死循环或工具调用失败。 通过精心设计的 Prompt（提示词），可以显著为 Agent 建立“护栏”和“思维导图”。以下是提升 Agent 稳定性的 7 个核心 Prompt 设计策略： --- 1. 结构化输出约束 (Structured Output Enforcement) Agent 通常需要与代码进行交互，如果输出格式混乱，整个工作流就会崩溃。 策略： 强制要求 JSON、XML 或特定的 Markdown 格式，并提供 Schema 定义。 Prompt 示例： > 你必须严格按照以下 JSON 格式输出，不要包含任何 markdown 标记或额外的解释文本： > 原理： 降低了解析器的负担，减少了正则表达式匹配失败的概率。 2. 思维链 (Chain of Thought, CoT) 与 ReAct 框架 让模型直接给出结果容易导致逻辑跳跃或幻觉。强制模型“慢思考”能大幅提升复杂任务的准确率。 策略： 在执行动作前，强制模...
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