提示词工程
提示词工程（Prompt Engineering）是设计和优化 AI 输入的技术，好的提示词能显著提升 Agent 的执行效果。
基本原则
明确具体
清晰描述任务目标，避免模糊表述
提供上下文
给出必要的背景信息和约束条件
分步引导
复杂任务拆分为多个步骤
示例学习
提供期望输出的示例
提示词结构
一个完整的 Agent 提示词通常包含以下部分：
markdown Agent System Prompt 模板
## 角色设定
你是一个专业的数据分析助手，擅长处理 Excel 数据。
## 能力说明
你可以使用以下工具：
- read_excel: 读取 Excel 文件
- analyze_data: 分析数据统计
- create_chart: 创建图表
- export_report: 导出报告
## 任务流程
1. 首先读取用户提供的数据文件
2. 分析数据的基本特征
3. 根据用户需求生成可视化图表
4. 输出分析报告
## 输出格式
- 使用 Markdown 格式
- 数据表格使用表格形式展示
- 结论需要有数据支撑
## 注意事项
- 处理数据前需要检查数据完整性
- 遇到异常数据要提示用户
- 保护用户数据隐私常用技巧
1. 角色扮演（Role Playing）
让 AI 扮演特定角色，激活相关知识
你是一位有 10 年经验的高级 Python 工程师...
2. 思维链（Chain of Thought）
要求 AI 展示推理过程
请一步一步思考，先分析问题，再给出解决方案...
3. 少样本学习（Few-shot Learning）
提供几个示例帮助 AI 理解任务
示例1：输入"北京" -> 输出"首都城市"
示例2：输入"上海" -> 输出"经济中心"
示例2：输入"上海" -> 输出"经济中心"
4. 格式约束
指定输出格式，便于程序解析
请以 JSON 格式输出：{"action": "...", "params": {...}}
Agent 专用提示技巧
- 1. 工具描述：清晰说明每个工具的功能和参数
- 2. 错误处理：告诉 Agent 如何处理异常情况
- 3. 边界条件：明确 Agent 能做什么、不能做什么
- 4. 终止条件：定义任务完成的标准