Prompt——促进AI Agent深入思考和反应

设计一个能促进AI Agent深入思考和反应的Prompt时，可以从以下几个要点着手，并配以具体示例进行说明：

明确目标和背景：

确定你要让Agent完成的具体任务或者探讨的主题，为其设定清晰的情境和目标。
示例：

Prompt：假设您是一个环保领域的AI专家，现在需要为联合国气候变化大会准备一份报告，分析过去十年间全球主要国家在减少碳排放方面的政策实施效果及其影响因素。

细化问题和子任务：

将大问题拆解成若干个小问题或子任务，确保Agent能够逐步深入探索。
示例：

Prompt细分：
a. 分析各国在过去十年间制定的主要碳排放削减政策；
b. 量化评估各项政策对实际碳排放量的影响；
c. 探讨影响政策执行效果的关键因素，包括但不限于经济、科技、政治和文化因素；
d. 结合分析结果，提出改善全球碳排放治理策略的建议。

鼓励深度和广度：

提出能够促使Agent进行深度反思和多维度思考的问题，涵盖因果关系、后果预测、价值判断等多个层面。
示例：

Prompt扩展：
e. 在当前国际环境下，哪些因素阻碍了更为有效的全球碳排放合作？
f. 如果某国在短期内大幅提升清洁能源技术，这对全球减排努力会产生什么积极和消极影响？
g. 对于资源有限的发展中国家，应如何平衡经济发展与碳排放控制之间的矛盾？

引入实践案例和理论依据：

提供具体实例或引用相关理论，让Agent在已有的知识库基础上展开讨论和分析。
示例：

Prompt引用：
h. 请参照欧盟"绿色协议"实施的成功经验和教训，分析其他国家和地区如何借鉴和改进其碳排放政策设计？

强调反思和迭代：

设计能让Agent对自己的回答进行反馈和修正的环节。
示例：

Prompt反思：
i. 根据你的分析，现有的全球碳排放治理体系是否存在优化空间？如果是，请具体描述可能的改进方向和预期效果。