提示词，不只是指令，更是认知的接口。在AIAgent时代，提示词框架决定了智能体的边界、角色与行为方式。本文将从结构化思维出发，拆解提示词的构建逻辑，帮助你理解如何通过语言塑造AI的“人格”与“能力”。
AIAgent是一个系统，其中LLM模型在连续、独立的循环中利用一组工具来完成给定任务。根据Anthropic的专家的定义，Agent的核心组件是其环境（其运行位置）、工具（它可以调用的功能）以及定义其核心目标的简单系统提示。Agent自主工作，根据从其工具接收到的信息更新其决策，直到任务完成。
本文为设计Agent的决策者提供一个清晰的战略框架，以评估何时以及为何部署AIAgent，重点是如何实现价值最大化以及降低风险。
1.0核心决策框架：何时使用AIAgent
部署AIAgent是一项重要的工程资源投入，并非所有问题的合适解决方案。以下四个标准必须被视为强制性的准入机制，以确保此项投资的合理性。Agent最适合处理既复杂又有价值的任务；绕过此严格评估将直接导致资源浪费和项目失败。
在承诺采用基于Agent的架构之前，团队必须根据此先决条件清单验证其用例。
1.1任务复杂性分析
任务是否足够复杂，需要Agent？
如果人类可以轻易规划出一个清晰的、逐步执行的流程来完成该任务，那么就不需要Agent。在这种情况下，采用更简单、更可预测的基于工作流的方法更为合适且资源效率更高。Agent的理想用例是最终目标明确，但实现该目标的具体路径不明确或不可预测的任务。这要求模型能够做出决策，根据新信息调整策略，并在模糊的路径中找到解决方案。
1.2任务价值评估
任务的价值是否足以证明所需资源的投入是合理的？
Agent会比其他解决方法消耗更多的资源——包括计算资源和开发时间。因此，其部署应留给”高杠杆”的任务。高价值任务是指一旦实现自动化，能带来显著回报的任务。例如，直接产生收入的任务，或能为高技能员工节省大量时间，使他们能够专注于更高杠杆率工作的任务。
1.3工具可行性评估
Agent是否能够获得必要的工具和信息？
Agent的有效性完全取决于其所获工具的质量和可用性。当经过前面的价值评估后，确定要使用Agent来解决问题时，一个不容商榷的先决条件是，必须清点并验证所有必要的工具和数据源是否能够全部提供给Agent使用。如果关键工具不可用或无法构建，则必须缩小项目范围，直到满足此条件。
1.4错误成本与可恢复性分析
错误的成本是多少？检测和纠正错误的难易程度如何？
在决定授予Agent多大程度的自主权时，必须将潜在的错误风险作为核心考量。这需要仔细分析两种截然不同的情况：
高成本错误：对于错误难以检测或纠正成本高昂的任务（例如，在无监督的情况下修改生产代码），完全独立的Agent并不适合。这些场景需要采用人为监督的方法，即由人员在关键节点审查并批准Agent的行动。
低成本错误：对于错误易于恢复且成本不高的任务，则更适合让Agent独立工作。例如，网络搜索中的错误，可以通过尝试不同的查询或再次检查结果来轻松纠正。
2.0Agent的实际使用场景示例
下图中表格内容是由Anthropic专家提供的几个真实案例。每个用例都展示了上述原则的组合，阐明了为何基于Agent的方法是战略上合理的。
理解这些成功的使用场景可以为实践奠定基础。下一节将详细阐述有效构建这些系统的指导原则。
3.0Agent的设计原则
构建可靠的Agent不仅仅是编写系统提示词；更需要塑造Agent的环境并引导其推理。
3.1像Agent一样思考并提供启发式方法
对于开发者而言，最重要的原则是构建关于Agent环境与约束的心智模型。正如我们内部构建这些系统的专家经常说的：”如果人类都无法理解你设计的Agent应该做什么，AI也将无法理解。”
这需要进行”概念工程”——为Agent提供合理的启发式方法来指导其行为，而不仅仅是僵化的文本指令。对此最有效的思维模式是将其视为管理一个”刚大学毕业的新实习生”。你必须明确说明他们应遵循的一般原则，以应对模糊性。有效的启发式方法示例包括：
不可逆性：指示Agent避免可能导致不可逆损害的操作。这一原则对于开发ClaudeCode以保护用户环境免受意外损害至关重要。
停止条件：明确告诉模型何时找到了足够好的答案，以免它不必要地持续搜索不存在的“完美”来源。
资源预算：为Agent提供工具使用量的量化指导。例如，指示它对于简单查询应使用少于5次工具调用，而对于更复杂的查询，最多可使用10到15次。
3.2战略性的工具设计与选择
工具的选择和设计至关重要。必须向Agent提供关于在公司上下文中为特定任务使用哪些工具的明确原则（例如，指示Agent默认搜索Slack以获取内部公司信息）。一个”好的工具”具有以下几个关键特征：
一个简单、准确的名称，能清晰反映其功能。
一个格式良好、描述清晰的说明，人类工程师能够轻松理解和使用。
功能区分明确，以避免混淆模型。例如，六个非常相似的搜索工具应合并为一个更强大的单一工具。
3.3管理运营现实
Agent比简单的工作流程更不可预测，可以理解为一个黑箱，微小提示词的更改可能会产生巨大的意外副作用。例如，让agent”找到尽可能高质量的来源”可能会导致Agent无限循环搜索，以至于大大浪费token。即使现在的claude已经可以提供20万token的上下文窗口，但能够很好的管理20万token的上下文窗口仍然是处理长期运行任务的关键挑战。下面的策略有助于更好的利用上下文窗口特点并扩展Agent的有效记忆：
压缩：使用一个专用工具，当Agent接近其上下文限制时（通常在19万token左右）自动调用。该工具总结对话内容，并将一个密集的摘要传递给模型的新实例，使其能够在完整上下文的情况下继续任务。
外部记忆：允许模型将其“记忆”或中间思考写入外部文件。然后Agent可以根据需要参考该文件，从而有效地无限扩展其上下文窗口。
子Agent：将特定的、上下文繁重的任务委托给专门的子Agent。这些子Agent执行其任务，然后将压缩后的摘要结果返回给主导Agent。此策略用于我们的高级研究功能，以管理复杂的多源查询，同时节省主导Agent的上下文窗口。
然而，这些实施原则只有在能够严格衡量其影响时才有效，这就引出了评估这一关键环节。
4.0一种实用的评估方法
评估Agent性能比评估简单系统更复杂，但对于取得有意义的进展至关重要。没有系统性的评估，提示词工程就会变成代价高昂的猜测，而非工程。本节概述了一种务实的、迭代式的Agent性能衡量方法。
4.1有效评估的核心原则
从小处着手：不要一开始就构建一个庞大的、全自动的评估套件。一套小而一致的优质测试用例，即使最初是手动运行的，也能很好地指示更改是否在改进系统。
使用真实任务：在反映其真实世界应用的任务上评估Agent，而非任意或合成的问题。例如，编码Agent应在真实的工程问题上进行测试，而不仅仅是竞技编程挑战。
利用LLM作为评判者：对于输出结构多样或不可预测的情况（如研究报告），使用另一个带有清晰、明确评分标准的大语言模型来评判Agent输出的质量和准确性。这比简单的字符串匹配更稳健。
优先进行人工评估：最终，没有什么能完美替代人工手动测试系统。审查运行记录和观察Agent的行为对于深入了解其优势和劣势至关重要。
4.2关键评估方法
下表总结了评估Agent性能的具体、实用方法。
持续应用这些评估方法是推动Agent性能迭代改进的关键。
5.0结论与建议
成功部署AIAgent需要战略性、有纪律的方法。构建Agent的决策应基于对任务复杂性、价值、工具可行性和错误成本的四部分评估框架。一旦确定Agent是合适的解决方案，成功则取决于周密的实施，这需要清晰的启发式方法、精心设计的工具和稳健的评估来指导。
最终建议是采用所有产品与工程负责人熟悉的方法论：为您的Agent构建一个最小可行产品，并通过迭代开发周期进行改进。从一个简单的提示词和一套基础工具开始。观察系统在何处失败或行为异常，并将这些观察结果视为用户反馈。这些失败模式应为Agent下一迭代版本的”产品待办列表”提供信息，指导您对其提示词、工具和启发式方法进行改进。这种务实的方法——从简单开始，用真实任务进行测试，并根据观察到的行为系统地改进——是构建稳健且有价值的AIAgent的最有效途径。
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