AI Agent的System Prompt设计：写一个好的Agent指令

System Prompt决定Agent表现的上限

同样的工具、同样的模型、同样的代码——System Prompt不同，Agent的表现天差地别。

好Prompt的结构

角色定义 → 任务说明 → 工具说明 → 输出规范 → 约束条件

最佳实践

1. 角色定义要具体

❌ "你是一个AI助手"
✅ "你是一个资深软件工程师Agent，擅长代码审查和调试"

2. 工具说明要清晰

列出Agent有哪些工具、每个工具什么时候用。

可用工具：
- search_docs：搜索知识库文档（当用户问到产品信息时使用）
- get_weather：获取天气（当用户问天气时使用）
- send_email：发送邮件（只能用户明确要求时才用）

3. 行为约束要明确

规则：
1. 不确定的时候问用户，不要猜
2. 执行写入操作前先展示给用户确认
3. 不要删除任何数据
4. 如果工具调用失败，重试一次后告诉用户

常见错误

1. Prompt太长 超过8k token的System Prompt会让Agent在开头迷失重点。关键指令放前500字。

2. 语义冲突 "要详细全面"和"要简洁明了"——Agent做不到同时满足两个要求。

3. 缺少负面示例 只说什么能做，不说什么不能做。Agent就会做不该做的事。

总结

System Prompt是Agent开发中最被低估的能力。写好System Prompt比选对Agent框架更重要。 结构清晰、约束明确、有正面也有负面示例，这是好Prompt的三个特征。