大模型Agent面试精选题（第五辑）-Agent提示词工程

沐雪架构师2025-12-24 12:50

大模型Agent面试精选15题（第五辑）

本文是Agent面试题的第五辑，精选15道关于Agent提示词工程的高频面试题，涵盖提示词设计原则、模板设计、Few-shot学习、Chain-of-Thought、角色设定、动态生成、版本管理、A/B测试等核心知识点，适合准备大模型应用岗位面试的同学。

字数约 8000，预计阅读 16 分钟

一、Agent提示词设计基础篇（3题）

01｜Agent 提示词设计有哪些核心原则？如何应用这些原则？

参考答案：

核心原则：

  1. 清晰明确（Clarity）

    • 指令清晰，避免歧义
    • 使用具体而非抽象的描述
    • 明确期望的输出格式

  2. 结构化（Structure）

    • 使用结构化的格式
    • 分步骤说明
    • 使用列表和分段

  3. 角色设定（Role）

    • 明确Agent的角色和身份
    • 设定专业领域
    • 定义行为准则

  4. 上下文提供（Context）

    • 提供必要的背景信息
    • 包含相关示例
    • 说明使用场景

  5. 约束条件（Constraints）

    • 明确限制和边界
    • 禁止的行为
    • 输出格式要求

应用示例：

python 复制代码 
# 不好的提示词
bad_prompt = "帮我分析数据"

# 好的提示词
good_prompt = """
你是一位专业的数据分析师，擅长使用Python进行数据分析。

任务：分析销售数据并生成报告

要求：
1. 使用pandas读取CSV文件
2. 计算总销售额、平均销售额、增长率
3. 生成可视化图表
4. 输出格式：Markdown格式的报告

数据文件：sales_data.csv
输出文件：sales_report.md

请按步骤执行并展示结果。
"""

设计检查清单：

  • ✅ 角色是否明确？
  • ✅ 任务是否清晰？
  • ✅ 步骤是否具体？
  • ✅ 输出格式是否定义？
  • ✅ 约束条件是否说明？

02｜如何设计 Agent 的系统提示词（System Prompt）？有哪些关键要素？

参考答案：

关键要素：

  1. 角色定义

    • Agent的身份和专业领域
    • 能力和特长
    • 行为风格

  2. 能力说明

    • 可用的工具和功能
    • 知识范围
    • 限制说明

  3. 行为准则

    • 如何与用户交互
    • 如何处理错误
    • 安全规则

  4. 输出格式

    • 回答的格式要求
    • 工具调用的格式
    • 错误信息的格式

示例：

python 复制代码 
system_prompt = """
你是一个智能助手Agent，具有以下特点：

【角色】
- 身份：专业的AI助手
- 领域：通用知识、工具调用、任务规划
- 风格：友好、专业、准确

【能力】
- 可以调用以下工具：
  1. search_web：搜索网络信息
  2. calculate：执行数学计算
  3. get_weather：查询天气信息
  4. send_email：发送邮件

【行为准则】
1. 始终以用户需求为中心
2. 不确定时主动询问
3. 工具调用失败时提供替代方案
4. 保护用户隐私和数据安全

【输出格式】
- 使用清晰的结构化回答
- 工具调用使用JSON格式
- 错误信息包含原因和建议

【约束】
- 不执行危险操作
- 不访问未授权的数据
- 不生成有害内容
"""

最佳实践：

  • 保持简洁但完整
  • 定期更新和优化
  • 根据场景调整
  • 测试和验证

03｜Agent 提示词模板如何设计？有哪些常用模式？

参考答案：

常用模式：

  1. 任务型模板

    • 明确任务和目标
    • 步骤化说明
    • 结果验证

  2. 对话型模板

    • 多轮对话支持
    • 上下文管理
    • 状态跟踪

  3. 工具调用模板

    • 工具选择逻辑
    • 参数生成规则
    • 结果处理方式

  4. 错误处理模板

    • 错误识别
    • 恢复策略
    • 用户通知

示例：

python 复制代码 
# 任务型模板
task_template = """
任务：{task_description}

目标：{goal}

步骤：
{steps}

约束条件：
{constraints}

输出格式：{output_format}
"""

# 对话型模板
conversation_template = """
角色：{role}
上下文：{context}
历史对话：
{conversation_history}

当前用户输入：{user_input}

请根据上下文和历史对话，生成合适的回答。
"""

# 工具调用模板
tool_calling_template = """
分析用户需求：{user_request}

可用工具：
{tools_description}

请选择最合适的工具并生成调用参数。

输出格式：
{{
    "tool": "工具名称",
    "parameters": {{
        "param1": "value1",
        "param2": "value2"
    }},
    "reasoning": "选择理由"
}}
"""

模板管理：

  • 使用模板引擎（Jinja2等）
  • 支持变量替换
  • 版本控制
  • 复用和组合

二、Agent提示词优化技巧篇（3题）

04｜如何设计 Agent 的 Few-shot 提示词？有哪些技巧？

参考答案：

设计技巧：

  1. 示例选择

    • 选择代表性示例
    • 覆盖不同场景
    • 包含边界情况

  2. 示例格式

    • 统一的输入输出格式
    • 清晰的标注
    • 包含推理过程

  3. 示例数量

    • 通常3-5个示例
    • 平衡效果和成本
    • 根据任务复杂度调整

  4. 示例顺序

    • 从简单到复杂
    • 相关示例靠近
    • 重要示例前置

示例：

python 复制代码 
few_shot_prompt = """
你是一个任务规划Agent。根据用户需求，生成执行计划。

示例1：
用户输入：查询北京天气并给出穿衣建议
计划：
1. 调用get_weather工具，参数：city="北京"
2. 分析天气数据
3. 根据温度给出穿衣建议
4. 返回结果给用户

示例2：
用户输入：帮我订一张从北京到上海的机票
计划：
1. 调用search_flights工具，参数：origin="北京", dest="上海"
2. 分析航班信息，选择最佳航班
3. 调用fill_passenger_info工具，填写乘客信息
4. 调用pay_order工具，完成支付
5. 返回订单信息

示例3：
用户输入：分析销售数据并生成报告
计划：
1. 调用read_file工具，读取sales_data.csv
2. 调用analyze_data工具，分析数据
3. 调用generate_chart工具，生成可视化
4. 调用write_report工具，生成报告
5. 返回报告文件路径

现在，根据以下用户输入生成计划：
用户输入：{user_input}
"""

最佳实践：

  • 示例要多样化
  • 包含错误处理示例
  • 定期更新示例
  • 测试示例效果

05｜如何在 Agent 提示词中应用 Chain-of-Thought（CoT）？有哪些方法？

参考答案：

应用方法：

  1. 显式CoT

    • 在提示词中明确要求思考过程
    • 提供思考步骤示例
    • 要求展示推理链

  2. 隐式CoT

    • 通过问题引导思考
    • 使用结构化提示
    • 分步骤执行

  3. 自适应CoT

    • 根据任务复杂度选择
    • 简单任务跳过思考
    • 复杂任务详细思考

示例：

python 复制代码 
# 显式CoT
explicit_cot_prompt = """
解决以下问题，请展示你的思考过程：

问题：{problem}

思考步骤：
1. 理解问题：分析问题的关键要素
2. 制定策略：确定解决方法
3. 执行步骤：逐步解决问题
4. 验证结果：检查答案是否正确

请按步骤思考并给出答案。
"""

# 隐式CoT（通过问题引导）
implicit_cot_prompt = """
解决以下问题：

问题：{problem}

请回答以下问题来帮助思考：
1. 问题的核心是什么？
2. 需要哪些信息？
3. 有哪些可能的解决方案？
4. 最佳方案是什么？
5. 如何验证方案？

基于以上思考，给出最终答案。
"""

# 自适应CoT
def adaptive_cot_prompt(problem, complexity):
    if complexity == "simple":
        return f"问题：{problem}\n直接给出答案。"
    elif complexity == "medium":
        return f"""
问题：{problem}
请简要思考后给出答案。
思考：
答案：
"""
    else:  # complex
        return f"""
问题：{problem}
请详细思考并展示推理过程。
思考步骤：
1. 问题分析
2. 信息收集
3. 方案设计
4. 执行验证
5. 结果确认

最终答案：
"""

最佳实践：

  • 根据任务选择方法
  • 平衡思考深度和效率
  • 监控思考质量
  • 优化思考提示

06｜Agent 提示词如何优化以减少 Token 消耗？有哪些策略？

参考答案：

优化策略：

  1. 精简表达

    • 删除冗余词汇
    • 使用简洁句式
    • 合并相似内容

  2. 结构化压缩

    • 使用列表而非段落
    • 使用缩写和符号
    • 提取关键信息

  3. 动态内容

    • 根据上下文动态生成
    • 只包含必要信息
    • 移除重复内容

  4. 缓存复用

    • 缓存常用提示词片段
    • 复用系统提示词
    • 共享示例库

示例：

python 复制代码 
# 优化前（冗长）
long_prompt = """
你是一个专业的AI助手，具有丰富的知识和经验。
你的任务是帮助用户解决各种问题。
你需要仔细分析用户的问题，理解用户的真实意图。
然后，你需要使用你的知识和工具来提供准确的答案。
在回答时，你要保持友好和专业的态度。
如果遇到不确定的问题，你应该诚实地告诉用户。
"""

# 优化后（精简）
short_prompt = """
角色：专业AI助手
任务：分析问题，提供准确答案
原则：友好、专业、诚实
不确定时：如实告知
"""

# 结构化压缩
structured_prompt = """
角色：AI助手
能力：
- 知识问答
- 工具调用：search, calculate, weather
- 任务规划

规则：
1. 用户优先
2. 不确定时询问
3. 错误时提供替代方案

格式：结构化回答
"""

# 动态生成
def generate_prompt(user_input, context):
    # 根据用户输入和上下文动态生成
    base_prompt = "你是AI助手。"
    
    if needs_tools(user_input):
        base_prompt += "可用工具：search, calculate"
    
    if context:
        base_prompt += f"\n上下文：{context[:200]}"  # 限制长度
    
    return base_prompt + f"\n用户：{user_input}"

效果评估：

  • 对比优化前后token数
  • 评估效果影响
  • 找到最佳平衡点
  • 持续优化

三、Agent提示词高级技巧篇（3题）

07｜如何为 Agent 设定角色和人格？有哪些设计方法？

参考答案：

设计方法：

  1. 角色定义

    • 明确身份和专业领域
    • 设定经验和背景
    • 定义性格特点

  2. 行为风格

    • 语言风格（正式/非正式）
    • 回答长度（简洁/详细）
    • 交互方式（主动/被动）

  3. 知识边界

    • 专业领域范围
    • 能力边界
    • 限制说明

示例：

python 复制代码 
# 专业型角色
professional_role = """
角色：资深数据分析师
背景：10年数据分析经验，精通Python、SQL、统计学
性格：严谨、专业、注重细节
风格：使用专业术语，提供详细分析
边界：专注于数据分析，不涉及其他领域
"""

# 友好型角色
friendly_role = """
角色：贴心助手
背景：经验丰富的AI助手
性格：友好、耐心、幽默
风格：使用通俗语言，简洁明了
特点：主动关心用户，提供建议
"""

# 专家型角色
expert_role = """
角色：技术专家
领域：软件工程、系统架构
背景：20年开发经验，参与多个大型项目
特点：深入分析，提供最佳实践
风格：技术准确，逻辑清晰
"""

# 动态角色切换
def get_role_prompt(role_type, task):
    roles = {
        "analyst": "你是数据分析专家...",
        "developer": "你是软件工程师...",
        "consultant": "你是商业顾问..."
    }
    
    base_role = roles.get(role_type, roles["analyst"])
    
    # 根据任务调整
    if "代码" in task:
        base_role += "\n特别关注：代码质量和最佳实践"
    elif "数据" in task:
        base_role += "\n特别关注：数据准确性和分析深度"
    
    return base_role

最佳实践：

  • 角色要一致
  • 根据场景调整
  • 避免角色冲突
  • 测试角色效果

08｜Agent 提示词中如何设置约束条件和安全规则？

参考答案：

约束类型：

  1. 功能约束

    • 禁止的操作
    • 限制的范围
    • 权限要求

  2. 内容约束

    • 禁止生成的内容
    • 敏感信息处理
    • 输出格式限制

  3. 行为约束

    • 交互规则
    • 错误处理方式
    • 超时处理

示例：

python 复制代码 
constraints_prompt = """
【功能约束】
1. 禁止执行以下操作：
   - 删除文件或数据
   - 修改系统配置
   - 访问未授权资源
   - 执行危险命令

2. 需要确认的操作：
   - 修改重要数据
   - 调用外部API
   - 发送邮件或消息

【内容约束】
1. 禁止生成：
   - 有害、暴力、歧视性内容
   - 虚假信息
   - 个人隐私信息
   - 版权受限内容

2. 敏感信息处理：
   - 不存储用户密码
   - 不泄露API密钥
   - 加密传输敏感数据

【行为约束】
1. 交互规则：
   - 每次只执行一个主要任务
   - 复杂任务需要分步执行
   - 执行前说明计划

2. 错误处理：
   - 错误时说明原因
   - 提供替代方案
   - 不隐藏错误信息

3. 超时处理：
   - 单次操作不超过30秒
   - 超时自动终止
   - 通知用户并建议重试
"""

安全规则实现：

python 复制代码 
class SafeAgentPrompt:
    def __init__(self):
        self.forbidden_keywords = [
            "删除", "格式化", "清空", "销毁"
        ]
        self.requires_confirmation = [
            "修改", "更新", "发送"
        ]
    
    def check_constraints(self, user_input):
        """检查约束"""
        # 检查禁止关键词
        for keyword in self.forbidden_keywords:
            if keyword in user_input:
                return False, f"检测到禁止操作：{keyword}"
        
        # 检查需要确认的操作
        needs_confirm = False
        for keyword in self.requires_confirmation:
            if keyword in user_input:
                needs_confirm = True
                break
        
        return True, "需要确认" if needs_confirm else "通过"
    
    def build_safe_prompt(self, base_prompt, constraints):
        """构建安全提示词"""
        return f"""
{base_prompt}

【安全约束】
{constraints}

请严格遵守以上约束。
"""

最佳实践：

  • 明确列出所有约束
  • 定期更新约束规则
  • 测试约束有效性
  • 记录违规情况

09｜如何实现 Agent 提示词的动态生成？有哪些应用场景？

参考答案：

动态生成方法：

  1. 基于上下文的生成

    • 根据对话历史调整
    • 基于任务类型定制
    • 考虑用户偏好

  2. 模板化生成

    • 使用模板引擎
    • 变量替换
    • 条件分支

  3. LLM辅助生成

    • 使用LLM优化提示词
    • 根据任务生成提示词
    • 自适应调整

应用场景：

  1. 多轮对话

    • 根据历史调整提示词
    • 动态添加上下文
    • 更新任务状态

  2. 多任务处理

    • 不同任务不同提示词
    • 任务切换时更新
    • 任务组合优化

  3. 个性化定制

    • 根据用户偏好调整
    • 学习用户习惯
    • 定制化体验

示例：

python 复制代码 
class DynamicPromptGenerator:
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
        self.conversation_history = []
        self.user_preferences = {}
    
    def generate(self, task, context=None):
        """动态生成提示词"""
        # 1. 基础提示词
        base_prompt = self.get_base_prompt(task)
        
        # 2. 添加上下文
        if context:
            base_prompt += f"\n上下文：{context}"
        
        # 3. 添加历史对话
        if self.conversation_history:
            history = self.format_history()
            base_prompt += f"\n历史对话：{history}"
        
        # 4. 添加用户偏好
        if self.user_preferences:
            preferences = self.format_preferences()
            base_prompt += f"\n用户偏好：{preferences}"
        
        # 5. 使用LLM优化
        optimized = self.optimize_with_llm(base_prompt, task)
        
        return optimized
    
    def get_base_prompt(self, task):
        """获取基础提示词"""
        task_templates = {
            "analysis": "你是数据分析专家...",
            "coding": "你是软件工程师...",
            "writing": "你是内容创作专家..."
        }
        
        task_type = self.classify_task(task)
        return task_templates.get(task_type, "你是AI助手...")
    
    def optimize_with_llm(self, prompt, task):
        """使用LLM优化提示词"""
        optimization_prompt = f"""
        优化以下提示词，使其更适合任务：{task}
        
        原提示词：
        {prompt}
        
        要求：
        1. 保持核心内容
        2. 优化表达方式
        3. 提高任务相关性
        
        优化后的提示词：
        """
        return self.llm.predict(optimization_prompt)
    
    def format_history(self, max_turns=5):
        """格式化历史对话"""
        recent = self.conversation_history[-max_turns:]
        return "\n".join([
            f"用户：{turn['user']}\n助手：{turn['assistant']}"
            for turn in recent
        ])

最佳实践：

  • 保持核心内容稳定
  • 动态部分要相关
  • 避免过度复杂
  • 测试生成效果

四、Agent提示词管理篇（3题）

10｜如何管理 Agent 提示词的版本？有哪些最佳实践？

参考答案：

版本管理策略：

  1. 版本控制

    • 使用Git管理提示词
    • 标记版本号
    • 记录变更历史

  2. A/B测试

    • 同时测试多个版本
    • 对比效果
    • 选择最佳版本

  3. 灰度发布

    • 逐步推广新版本
    • 监控效果
    • 回滚机制

实现示例：

python 复制代码 
class PromptVersionManager:
    def __init__(self):
        self.versions = {}
        self.current_version = "v1.0"
        self.test_versions = {}
    
    def save_version(self, version, prompt, metadata=None):
        """保存版本"""
        self.versions[version] = {
            "prompt": prompt,
            "metadata": metadata or {},
            "created_at": datetime.now(),
            "performance": {}
        }
    
    def get_version(self, version=None):
        """获取版本"""
        version = version or self.current_version
        return self.versions.get(version, {}).get("prompt")
    
    def compare_versions(self, v1, v2, test_cases):
        """对比版本"""
        results = {
            v1: {"accuracy": 0, "cost": 0, "time": 0},
            v2: {"accuracy": 0, "cost": 0, "time": 0}
        }
        
        for case in test_cases:
            # 测试v1
            result1 = self.test_prompt(self.versions[v1]["prompt"], case)
            results[v1]["accuracy"] += result1["accuracy"]
            results[v1]["cost"] += result1["cost"]
            results[v1]["time"] += result1["time"]
            
            # 测试v2
            result2 = self.test_prompt(self.versions[v2]["prompt"], case)
            results[v2]["accuracy"] += result1["accuracy"]
            results[v2]["cost"] += result2["cost"]
            results[v2]["time"] += result2["time"]
        
        # 计算平均值
        for v in [v1, v2]:
            n = len(test_cases)
            for key in results[v]:
                results[v][key] /= n
        
        return results
    
    def rollback(self, target_version):
        """回滚到指定版本"""
        if target_version in self.versions:
            self.current_version = target_version
            return True
        return False

最佳实践：

  • 使用语义化版本号
  • 记录变更原因
  • 定期评估版本
  • 保留历史版本

11｜如何进行 Agent 提示词的 A/B 测试？有哪些方法？

参考答案：

A/B测试方法：

  1. 随机分配

    • 用户随机分配到不同组
    • 保证样本均衡
    • 统计显著性

  2. 分层测试

    • 按用户类型分层
    • 按任务类型分层
    • 更精确的对比

  3. 多变量测试

    • 同时测试多个变量
    • 分析交互效应
    • 找到最优组合

实现示例：

python 复制代码 
class PromptABTester:
    def __init__(self):
        self.variants = {}
        self.results = {}
        self.user_groups = {}
    
    def add_variant(self, name, prompt):
        """添加测试变体"""
        self.variants[name] = prompt
        self.results[name] = {
            "total": 0,
            "success": 0,
            "cost": 0,
            "time": 0,
            "satisfaction": []
        }
    
    def assign_user(self, user_id):
        """分配用户到测试组"""
        if user_id not in self.user_groups:
            # 随机分配
            import random
            variant = random.choice(list(self.variants.keys()))
            self.user_groups[user_id] = variant
        return self.user_groups[user_id]
    
    def record_result(self, user_id, success, cost, time, satisfaction=None):
        """记录测试结果"""
        variant = self.user_groups.get(user_id)
        if variant:
            self.results[variant]["total"] += 1
            if success:
                self.results[variant]["success"] += 1
            self.results[variant]["cost"] += cost
            self.results[variant]["time"] += time
            if satisfaction is not None:
                self.results[variant]["satisfaction"].append(satisfaction)
    
    def analyze_results(self):
        """分析测试结果"""
        analysis = {}
        for variant, data in self.results.items():
            analysis[variant] = {
                "success_rate": data["success"] / data["total"] if data["total"] > 0 else 0,
                "avg_cost": data["cost"] / data["total"] if data["total"] > 0 else 0,
                "avg_time": data["time"] / data["total"] if data["total"] > 0 else 0,
                "avg_satisfaction": sum(data["satisfaction"]) / len(data["satisfaction"]) if data["satisfaction"] else 0
            }
        return analysis
    
    def get_winner(self, metric="success_rate"):
        """获取最佳变体"""
        analysis = self.analyze_results()
        return max(analysis.items(), key=lambda x: x[1][metric])

最佳实践：

  • 足够的样本量
  • 控制变量
  • 统计显著性检验
  • 多维度评估

12｜Agent 提示词如何实现本地化和多语言支持？

参考答案：

实现方式：

  1. 翻译模板

    • 提示词模板翻译
    • 保持结构一致
    • 文化适配

  2. 动态语言检测

    • 检测用户语言
    • 自动切换提示词
    • 混合语言支持

  3. 本地化优化

    • 文化背景适配
    • 表达习惯调整
    • 示例本地化

示例：

python 复制代码 
class LocalizedPromptManager:
    def __init__(self):
        self.prompts = {
            "zh-CN": {
                "system": "你是一个专业的AI助手...",
                "error": "抱歉，出现了错误...",
                "confirm": "请确认是否继续..."
            },
            "en-US": {
                "system": "You are a professional AI assistant...",
                "error": "Sorry, an error occurred...",
                "confirm": "Please confirm to continue..."
            },
            "ja-JP": {
                "system": "あなたはプロのAIアシスタントです...",
                "error": "申し訳ございません、エラーが発生しました...",
                "confirm": "続行するか確認してください..."
            }
        }
        self.default_lang = "zh-CN"
    
    def get_prompt(self, key, lang=None):
        """获取本地化提示词"""
        lang = lang or self.default_lang
        return self.prompts.get(lang, self.prompts[self.default_lang]).get(key, "")
    
    def detect_language(self, text):
        """检测语言"""
        # 简化的语言检测
        if any('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in text):
            return "zh-CN"
        elif any(ord(char) > 127 for char in text):
            # 可能是其他语言，需要更复杂的检测
            return "en-US"  # 默认
        return "en-US"
    
    def localize_prompt(self, prompt, target_lang, source_lang="zh-CN"):
        """本地化提示词"""
        # 使用翻译API或模型
        # 这里简化处理
        if target_lang == source_lang:
            return prompt
        
        # 实际应用中调用翻译服务
        translated = self.translate(prompt, source_lang, target_lang)
        return translated
    
    def build_localized_prompt(self, base_template, lang, **kwargs):
        """构建本地化提示词"""
        localized_template = self.get_prompt(base_template, lang)
        return localized_template.format(**kwargs)

最佳实践：

  • 保持核心逻辑一致
  • 文化敏感内容适配
  • 测试多语言效果
  • 支持语言切换

五、Agent提示词实践篇（3题）

13｜Agent 提示词中如何实现安全过滤？有哪些方法？

参考答案：

过滤方法：

  1. 关键词过滤

    • 检测敏感词
    • 禁止危险操作
    • 内容安全检查

  2. 语义过滤

    • 使用分类模型
    • 检测有害意图
    • 上下文理解

  3. 输出验证

    • 验证生成内容
    • 检查格式规范
    • 安全规则检查

示例：

python 复制代码 
class SafePromptFilter:
    def __init__(self):
        self.forbidden_keywords = [
            "删除", "格式化", "清空", "销毁",
            "暴力", "歧视", "有害"
        ]
        self.sensitive_patterns = [
            r"密码|password",
            r"密钥|api.*key",
            r"token"
        ]
    
    def filter_input(self, user_input):
        """过滤用户输入"""
        # 1. 关键词检测
        for keyword in self.forbidden_keywords:
            if keyword in user_input:
                return False, f"检测到禁止关键词：{keyword}"
        
        # 2. 模式检测
        import re
        for pattern in self.sensitive_patterns:
            if re.search(pattern, user_input, re.IGNORECASE):
                return False, "检测到敏感信息模式"
        
        # 3. 语义检测（使用分类模型）
        if self.is_harmful_intent(user_input):
            return False, "检测到有害意图"
        
        return True, "通过"
    
    def filter_output(self, output):
        """过滤输出"""
        # 1. 内容检查
        if self.contains_harmful_content(output):
            return False, "输出包含有害内容"
        
        # 2. 格式验证
        if not self.validate_format(output):
            return False, "输出格式不符合要求"
        
        return True, "通过"
    
    def is_harmful_intent(self, text):
        """检测有害意图"""
        # 使用分类模型或规则
        harmful_indicators = [
            "攻击", "破坏", "窃取"
        ]
        return any(indicator in text for indicator in harmful_indicators)
    
    def contains_harmful_content(self, text):
        """检测有害内容"""
        # 使用内容安全API或模型
        return False  # 简化
    
    def validate_format(self, output):
        """验证格式"""
        # 检查输出是否符合要求
        return True  # 简化

最佳实践：

  • 多层过滤机制
  • 定期更新规则
  • 记录过滤事件
  • 平衡安全和可用性

14｜Agent 提示词对性能有什么影响？如何优化？

参考答案：

性能影响：

  1. Token消耗

    • 提示词长度影响token数
    • 直接影响成本
    • 影响响应速度

  2. 处理时间

    • 复杂提示词处理时间长
    • 影响用户体验
    • 增加延迟

  3. 模型负载

    • 长提示词增加计算负担
    • 可能影响并发能力
    • 资源消耗增加

优化方法：

python 复制代码 
class PromptPerformanceOptimizer:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
        self.metrics = {
            "token_count": {},
            "response_time": {},
            "cost": {}
        }
    
    def optimize_length(self, prompt):
        """优化提示词长度"""
        # 1. 删除冗余
        optimized = self.remove_redundancy(prompt)
        
        # 2. 压缩表达
        compressed = self.compress_expression(optimized)
        
        # 3. 提取关键信息
        essential = self.extract_essential(compressed)
        
        return essential
    
    def remove_redundancy(self, prompt):
        """删除冗余内容"""
        # 删除重复句子
        sentences = prompt.split('\n')
        unique_sentences = []
        seen = set()
        
        for sentence in sentences:
            sentence_hash = hash(sentence.strip())
            if sentence_hash not in seen:
                seen.add(sentence_hash)
                unique_sentences.append(sentence)
        
        return '\n'.join(unique_sentences)
    
    def compress_expression(self, prompt):
        """压缩表达"""
        # 使用缩写和符号
        replacements = {
            "例如": "e.g.",
            "也就是说": "i.e.",
            "注意": "⚠",
            "重要": "⭐"
        }
        
        for old, new in replacements.items():
            prompt = prompt.replace(old, new)
        
        return prompt
    
    def extract_essential(self, prompt):
        """提取关键信息"""
        # 使用LLM提取关键信息
        extraction_prompt = f"""
        从以下提示词中提取最核心的信息，保持功能完整：
        
        {prompt}
        
        提取后的核心提示词：
        """
        # 实际应用中调用LLM
        return prompt  # 简化
    
    def measure_performance(self, prompt, variant_name):
        """测量性能"""
        import time
        import tiktoken
        
        # Token数
        encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
        token_count = len(encoding.encode(prompt))
        
        # 响应时间（模拟）
        start_time = time.time()
        # 实际调用LLM
        response_time = time.time() - start_time
        
        # 成本（简化计算）
        cost = token_count / 1000 * 0.002  # 假设价格
        
        self.metrics["token_count"][variant_name] = token_count
        self.metrics["response_time"][variant_name] = response_time
        self.metrics["cost"][variant_name] = cost
        
        return {
            "tokens": token_count,
            "time": response_time,
            "cost": cost
        }

最佳实践：

  • 定期测量性能
  • 对比不同版本
  • 找到最佳平衡
  • 持续优化

15｜Agent 提示词工程有哪些最佳实践和工具推荐？

参考答案：

最佳实践：

  1. 设计阶段

    • 明确目标和约束
    • 使用结构化设计
    • 包含示例和测试

  2. 开发阶段

    • 版本控制
    • 模块化设计
    • 文档完善

  3. 测试阶段

    • A/B测试
    • 多场景测试
    • 性能评估

  4. 部署阶段

    • 灰度发布
    • 监控效果
    • 持续优化

工具推荐：

  1. 提示词管理工具

    • LangChain PromptTemplate：模板管理
    • PromptLayer：提示词版本管理
    • Weights & Biases：实验跟踪

  2. 提示词优化工具

    • OpenAI Playground：交互式测试
    • PromptPerfect：自动优化
    • PromptGenius：提示词生成

  3. 测试工具

    • LangSmith：LangChain测试平台
    • PromptBench：提示词基准测试
    • Custom Test Suites：自定义测试

实践框架：

python 复制代码 
class PromptEngineeringFramework:
    def __init__(self):
        self.templates = {}
        self.versions = {}
        self.test_results = {}
    
    def design(self, requirements):
        """设计提示词"""
        # 1. 分析需求
        analysis = self.analyze_requirements(requirements)
        
        # 2. 设计模板
        template = self.create_template(analysis)
        
        # 3. 添加示例
        template = self.add_examples(template, analysis)
        
        return template
    
    def test(self, prompt, test_cases):
        """测试提示词"""
        results = []
        for case in test_cases:
            result = self.run_test(prompt, case)
            results.append(result)
        
        # 分析结果
        analysis = self.analyze_results(results)
        return analysis
    
    def optimize(self, prompt, metrics):
        """优化提示词"""
        # 根据指标优化
        optimized = prompt
        
        if metrics.get("length") > 1000:
            optimized = self.reduce_length(optimized)
        
        if metrics.get("clarity") < 0.8:
            optimized = self.improve_clarity(optimized)
        
        return optimized
    
    def deploy(self, prompt, strategy="gradual"):
        """部署提示词"""
        if strategy == "gradual":
            # 灰度发布
            self.gradual_rollout(prompt)
        else:
            # 全量发布
            self.full_deployment(prompt)

学习资源：

  • OpenAI Prompt Engineering Guide
  • LangChain Documentation
  • Prompt Engineering Community
  • 相关论文和博客

总结

本文精选了15道关于Agent提示词工程的高频面试题，涵盖了：

  1. 提示词设计基础：设计原则、系统提示词、模板设计
  2. 优化技巧：Few-shot设计、Chain-of-Thought、Token优化
  3. 高级技巧：角色设定、约束条件、动态生成
  4. 提示词管理：版本管理、A/B测试、本地化
  5. 实践应用：安全过滤、性能优化、最佳实践

核心要点：

  • 提示词设计要清晰、结构化、有约束
  • Few-shot和CoT可以显著提升效果
  • 动态生成和版本管理很重要
  • 安全过滤和性能优化不可忽视
  • 遵循最佳实践和工具支持

面试建议：

  • 掌握提示词设计原则
  • 熟悉Few-shot和CoT方法
  • 了解版本管理和测试方法
  • 具备实际优化经验
  • 关注最新工具和趋势

希望这些题目能帮助您更好地准备大模型应用岗位的面试！

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