从 Prompt 管理到人格稳定：探索 Cursor AI 编辑器如何赋能 Prompt 工程与人格风格设计（上）

一、背景与动机：我为何要重构本地 Gemma 聊天系统

在当前大模型技术不断演进的背景下，我在本地部署和使用轻量大语言模型（LLM）过程中，逐渐意识到传统的聊天式交互已难以满足实际业务场景对稳定性、一致性和可控性的要求。

我使用的是 Google 发布的开源模型 Gemma-3-4B-IT。该模型具备开放授权、模型体积小、运行效率高等优势，适合本地化应用开发，尤其适配企业对隐私与可控性要求较高的场景。然而，在多轮对话实践中，我遇到了一系列问题：

• 人格风格无法稳定维持：明明设定为"专业助理"角色，但模型回复常夹杂"我是AI"、"我是语言模型"等违背角色设定的语句。

• Prompt 易漂移：模型容易受用户输入干扰而偏离初始设定。

• 缺乏系统化 Prompt 管理机制：原始调用形式大多采用字符串拼接，难以复用、版本管理困难，也不利于支持多角色、多任务扩展。

作为一名注重系统设计与实际落地的技术从业者，我决定围绕 Gemma 模型构建一个具备模块化 Prompt 管理、人格稳定机制、上下文融合能力的本地聊天系统。目标不仅是实现技术上的可控性，更要解决在实际产品开发中大模型"失控、风格混乱、不符合预期"等关键问题。

为此，我从以下几个方面开展系统性重构：

• 设计结构化的 Prompt 模板管理系统，支持 YAML 格式定义多角色行为。

• 构建人格一致性调度机制，通过系统 Prompt、过滤器和自检 Prompt 保持语气风格统一。

• 整合 FastAPI 与本地推理引擎（vLLM）实现模块化部署，便于接口调用和模型更新。

• 利用 Cursor AI 编辑器在代码层面实现工程化协同与快速调试。

二、Prompt 管理系统的重构设计

在实际开发和模型调用过程中，我逐渐意识到 Prompt 并不仅仅是一段输入字符串，而是驱动模型行为的"隐性逻辑控制系统"。如果不加以系统化管理，Prompt 的可维护性极差，极易导致行为漂移与人格不稳定。

我在重构中引入了结构化 Prompt 管理架构，核心包括三部分：

1. Prompt 角色配置（YAML 文件）：以 YAML 格式定义角色名称、语气风格、禁用用词、偏好表达等信息。例如：

   persona:
     name: "分析型助手"
     tone: "正式、逻辑严谨"
     forbid_words: ["我是AI", "我是计算机"]
     prefers: ["数据支撑", "技术分析"]
   system:
     template: |
       你现在的身份是 {{ persona.name }}，请以 {{ persona.tone }} 的方式持续回答用户问题。

2. Prompt 构建函数：通过 Python 模块将系统 Prompt、用户输入、上下文统一组合，形成最终传递给 LLM 的完整提示。

   def build_prompt(user_input: str, profile: dict) -> str:
       system_prompt = profile['system']['template']
       persona = profile['persona']
       base = system_prompt.replace("{{ persona.name }}", persona['name']).replace("{{ persona.tone }}", persona['tone'])
       return f"{base}\n\n用户：{user_input}\n回复："

3. Prompt 注入位置控制：我在部署接口中定义了三种 Prompt 注入模式------前缀型、后缀型与上下文合并型。根据不同任务选择对应注入方式，提升控制精度。例如，长对话任务采用上下文合并型，而系统设定类任务则倾向于前缀注入。

4. 用户输入注入逻辑（user + runtime context） 用户输入会动态注入到 Prompt 尾部，同时支持插槽替换。

通过这一结构化体系，我实现了 Prompt 模板的版本管理、角色复用、语言风格切换，也为后续引入多角色协同打下了基础。

三、人格稳定性的技术挑战与解决方案

在实际部署过程中，我发现即便定义了结构化 Prompt，模型仍可能在长轮对话中出现风格漂移，常见表现包括：

• 忽然自称"我是一个 AI 语言模型"

• 在专业场景中使用口语化词汇或非预期语气

• 对同一类问题风格反复变化，缺乏一致性

这些问题源于以下几个技术挑战：

1. 推理温度与采样策略干扰：当使用温度设定过高时，模型更倾向于生成多样化内容，易脱离原始角色设定。

2. 上下文窗口截断与记忆损失：模型上下文长度受限，长期对话中先前角色提示被截断，导致人格信息丢失。

3. Prompt 位置权重不足：若角色提示位置不够靠前，可能被模型判定为权重较低的信息而被忽略。

为应对上述挑战，我构建了一套"人格一致性守护机制"：

• 系统层 Prompt 强化：将人格设定始终插入为对话的第一段，确保其在 tokenizer 中具备更高优先级。

• 回复前自检函数（Self-check）：在调用模型前，插入一段"角色自我审查"的 Meta Prompt，模拟人格自我确认流程，例如：

  请在生成用户回答前，先确认：你当前是否是以「分析型顾问」身份进行回复？请根据语气风格自行判定。

• 结果后处理过滤器：使用正则与关键词过滤，对输出内容进行二次检查，屏蔽掉"我是 AI"一类违和表述。

• 人格偏移监测器：基于日志系统，记录模型输出中的语气变化，若出现角色偏移行为，自动触发人格重置提示。

• 人格守门人机制（Prompt Filter）：

  • 在主 prompt 组装前注入角色过滤器。

  • 如检测到输入触发敏感词（如"你是 AI 吗"、"你是谁"）时，动态改写 prompt 为"保持专业风格，不做自我描述"。

• 语气模板嵌入（Style Injection）：

  • 在 system prompt 明确要求模型使用"专业术语、精炼表达、避免使用网络语言"。

  • 将语气要求作为前缀，强制注入每一轮对话

• 自检反思模块（Self Check）：

  • 模型输出后，加入一个二阶 Prompt 检查句式风格是否违背系统要求。

  • 如发现包含"我是 AI"、"作为语言模型"时进行重写触发机制。

通过上述设计，我成功将原本不稳定的多轮对话转变为风格统一、语气连贯的角色扮演对话流，这种处理方式虽然增加了一定延迟，但在实际对话中对人格稳定性提升显著，特别在 10 轮以上长对话任务中表现出色，为后续功能扩展奠定了基础。

四、系统改造实录：从 vLLM 到 FastAPI 接入流程

为了让整个本地化聊天系统具备可扩展、易调用的特性，我在部署流程中引入了 vLLM 推理引擎与 FastAPI 接口框架。

部署结构如下：

• 使用 vllm 加载 Gemma 模型，提供高吞吐量的推理能力。

• 通过 FastAPI 搭建 RESTful API 接口，封装模型调用流程。

• 对外开放 /chat 接口，支持上下文、多轮对话结构调用。

核心服务逻辑如下：

@app.post("/chat")
def chat_handler(req: ChatRequest):
    prompt = build_prompt(req.message, persona_profile)
    output = vllm_engine.generate(prompt)
    return {"response": output.strip()}

为了避免前后端耦合问题，我将 prompt builder、记忆模块、人格过滤器封装为独立组件服务于核心 API，便于日后模型切换或风格重构。

整个系统部署在 MacBook M 系列本地环境下，资源占用适中，模型载入约 4.5GB，响应延迟控制在 1.2 秒以内，已满足中等复杂度应用场景。

五、上下文与记忆模块的构建

多轮对话系统若无上下文管理，极易出现"失忆"、"风格中断"等问题。因此，我补充了以下上下文能力：

1. 本地上下文摘要机制：

   • 最近 3~5 轮用户与回复内容摘要，拼接作为 context prompt 注入。

   • 采用正则提取问答主干，剔除无用感叹词、寒暄。

2. 对话记忆缓存（可选持久化）：

   • 使用本地 JSON 文件或 SQLite 临时记录历史对话。

   • 后续支持 Redis 作为缓存层，结合 token 长度裁剪策略实现动态上下文窗口。

3. 主动提取用户偏好与关键词：

   • 对每次用户输入进行关键词抽取。

   • 存入 persona 扩展字段，供下一轮生成调用。

例如，当用户多次询问"矩阵乘法优化"时，模型会自动引用该主题相关回答，且不再重复介绍基础定义。

整体上下文模块与主推理逻辑解耦，通过 middleware 插件形式注入，提高了系统稳定性与灵活性。