什么是Prompt？

[user prompt和system prompt](#user prompt和system prompt)

大模型的能力是固定的，prompt决定能调度它多少。写好prompt是用好大模型的前提，是agent开发的基本功。

同样的大模型，不同的人用，得到的答案可能天差地别，有的回答精准可靠，有的回答可能一塌糊涂，这是为什么呢？

这就要考虑到提问的方式

给大模型的文字，包括指令，问题，背景，格式要求等等，这些统称为prompt

prompt是发给大模型的所有输入内容，不是一个简单的问题，是放入message消息列表的所有文字，说的越清楚，回答就越准确

因为大模型本质上是一个next-token预测机器，根据上下文预测下一个可能出现的词，那么prompt越准确，预测的范围就会越小，输出就会越稳定

在agent里面，大模型的每次输出都要被程序解析和使用，输出稳定才能可靠解析，可靠解析才能触发下一步正确的操作。

user prompt（用户给模型说的话）

需要目标明确（做什么？），背景充足（有什么？），输出要求（要怎么样？）

system prompt（给模型的规则手册）

需要身份设定（具体角色），行为规则（能做什么，不能做什么），输出格式要求（按固定格式输出）

system prompt比user prompt更稳定，user prompt每次都会变化，但是system prompt一直都一样，是agent行为可预测的保障

prompt不太可能一次就写好，写完之后必须测试

多准备一些典型输入（正常情况，边界情况，担心出错的情况），每次修改后都跑一遍，看输出是否稳定

1.输出格式乱，就要在system prompt里面加更加严格的约束

2.答非所问，就要检查角色设定是否清晰，行为规则是否有遗漏，背景知识是否充分

重要原则：每次改一个遍历，测多个case，观察稳定性。