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AG Day 4 Prompt 設計：角色、少樣本與輸出約束

AG Day 4 Prompt 設計：角色、少樣本與輸出約束

執行需求：CPU+API key。在上一篇 AG Day 3（原文連結）中，我們深入拆解了對話 API 的四種角色職責，並實作了能夠維護工具呼叫原子性完整度的滑動視窗歷史修剪器。然而，空有穩定運行的通訊管線，並不代表大型語言模型就能自動給出專業、嚴謹且符合生產標準的研究決策。在開放式的對話情境中，模型極容易給出空泛的客套話、跳過關鍵的查證步驟，甚至在面對不確定的數據時產生嚴重的幻覺（Hallucination）。今天，我們要將工程視角轉向決定 Agent 智力水準的核心指引系統——Prompt（提示詞）架構工程。我們將探討如何透過明確的專家角色定位、結構化少樣本示範（Few-shot Demonstrations）以及強制的輸出邊界約束，打造出一套高度可預測、自律且杜絕胡編亂造的研究提示詞引擎。

引言

在許多初學者的觀念中，提示詞工程往往被簡化為「寫一段文字給模型看」。但在企業級 Agent 的開發實踐中，Prompt 是軟體架構不可分割的設定規格書。如果說 Python 程式碼定義了系統的狀態機與資料管線，那麼 Prompt 則定義了模型在狀態機中的推理準則與決策合約。一個粗糙的提示詞會導致模型在呼叫工具時參數格式混亂、遺漏必要的搜尋關鍵字，或是在資料不足時擅自腦補結論，使整條研究管線產出錯誤的資訊。

為了使大型語言模型能夠穩定扮演「全自動研究助理（research-agent）」的大腦，我們必須將提示詞結構工程化。這包含三大核心維度：第一，精準的角色定位（Persona），劃定其知識範圍、專業素養與思考原則；第二，上下文少樣本學習（In-Context Few-shot Learning），透過完整的「思考（Thought）—行動（Action）—觀察（Observation）」範例軌跡，向模型直觀展示高水準的推理範式；第三，嚴格的輸出約束與負向禁止條款（Negative Constraints），明確宣告哪些動作是絕對禁止的。本篇將完整實作模組化的提示詞工廠，支援動態載入環境變數 RESEARCH_AGENT_MODEL，並提供 --dry-run 離線模擬與輸出合約解析器，確保所有推理產出皆可被程式精確捕獲與檢驗。

原理／觀念

角色定位（Persona & Role）的工程本質

在提示詞中設定角色，並非只是為了讓回答聽起來像某個專家，而是利用大型語言模型在預訓練階段所建立的語意關聯叢集。當我們明確宣告「你是一位專注於前瞻硬體架構與供應鏈的研究分析師」時，模型內部對應於「嚴謹、客觀、量化指標、交叉驗證、風險警示」等語意維度的權重會被顯著激活，進而大幅壓低口語化、情緒化或非正式文本的生成機率。

在設計 research-agent 的角色時，我們需要明確賦予以下四項專業準則：

  • 客觀求證導向：面對任何研究命題，優先考慮如何驗證事實，而非憑空發表主觀評論。
  • 工具意識（Tool-Awareness）：清晰認識自身的知識截斷點與局限性，在需要具體數據、最新技術規範或即時事件時，主動規劃工具呼叫。
  • 批判性思維：不盲目相信單一檢索來源，對相互矛盾的資訊保持懷疑並進行交叉比對。
  • 合規與成本意識：涉及模型計費或商業定價時，一律宣告「以官方文件為準」，絕不自創未經查證的數據。

少樣本示範（Few-shot Learning）在代理系統中的價值

為什麼零樣本（Zero-shot）在複雜推理任務中容易失效？因為模型雖然「知道」如何推理，但它並不清楚當前系統「期望」它以何種節奏展開行動。少樣本示範的核心價值在於提供「示範軌跡（Demonstration Trajectory）」。

透過向模型展示 1 到 2 組包含完整思考鏈（Chain of Thought）的範例，模型能夠清晰學會：

  1. 收到模糊問題時，第一步應該如何將其拆解為可檢索的子關鍵字。
  2. 呼叫工具時，參數應如何精準組織，避免傳入過寬泛的字串。
  3. 當工具回傳結果不完整時，如何發起第二次補充檢索，而不是直接放棄。
  4. 在綜合所有素材後，如何產出帶有清晰引用標記的摘要。

負向約束（Negative Constraints）與防禦性工程

「正面引導模型該做什麼」固然重要，但「負面禁止模型做什麼」往往是避免系統翻車的關鍵防線。大型語言模型在面對知識盲區時，天然存在討好使用者的傾向，進而產生「無中生有」的幻覺。因此，我們在系統提示詞中必須建立鋼鐵般的防禦性條款：

# research-agent/negative_constraints.py
# 核心負向條款規範展示
NEGATIVE_RULES = [
    "嚴禁猜測未檢索到的數據：若內部知識庫或搜尋工具查無資料，必須如實承認並請求補充資訊。",
    "嚴禁捏造不存在的工具名稱：只能呼叫系統明確宣告並提供的工具清單。",
    "嚴禁執行未獲授權的外部連線或危險本機指令。",
    "嚴禁在缺乏官方來源的情況下記錄價格：若涉及模型費用，一律宣告以官方文件為準。"
]

這種負向條款能有效壓制模型的隨意性，為後續的自動化迴圈建立起安全護欄。

完整實作

接下來，我們將在 research-agent 專案中實作完整的 Prompt 引擎模組。本實作包含少樣本示範管理器、提示詞動態組裝工廠，以及對模型思考內容進行契約檢驗的解析器。

第一步：建立少樣本示範的資料結構與標準示範集 src/research_agent/fewshot.py：

# research-agent/src/research_agent/fewshot.py
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Any

@dataclass
class AgentExemplar:
    """單一完整的少樣本思考與動作軌跡示範"""
    task: str
    thought_1: str
    action_1: str
    tool_args_1: Dict[str, Any]
    observation_1: str
    thought_2: str
    final_output: str

    def format_to_prompt_text(self) -> str:
        """將示範案例格式化為提示詞中的文字區塊"""
        return f"""【範例任務】：{self.task}
[思考步驟 1]：{self.thought_1}
[執行動作 1]：呼叫工具 {self.action_1}，參數：{self.tool_args_1}
[工具觀察 1]：{self.observation_1}
[思考步驟 2]：{self.thought_2}
[最終結論]：{self.final_output}
"""

def get_standard_research_exemplars() -> List[AgentExemplar]:
    """取得預設的高品質研究助理少樣本範例"""
    ex1 = AgentExemplar(
        task="調查 2026 年邊緣晶片的高頻寬記憶體整合趨勢。",
        thought_1="這項任務需要具體的封裝技術與頻寬指標，我不能憑空猜測，必須先查詢硬體規格庫。",
        action_1="database_lookup",
        tool_args_1={"keyword": "高頻寬記憶體 封裝"},
        observation_1="檢索結果：2026 主流晶片普遍採 2.5D 先進封裝，頻寬提升至 1.2 TB/s，延遲降低 25%。",
        thought_2="已取得明確規格與效能提升指標，數據完整，可以組織具備引用來源的研究總結。",
        final_output="根據檢索資料，2026 年邊緣晶片透過 2.5D 先進封裝技術，成功將頻寬提升至 1.2 TB/s，延遲降低 25%，顯著突破記憶體牆限制。"
    )
    return [ex1]

第二步：建立提示詞規格定義與動態組裝引擎 src/research_agent/prompt_engine.py。我們確保環境變數 RESEARCH_AGENT_MODEL 能夠靈活注入，且文字替換過程中具備嚴格的跳脫保護：

# research-agent/src/research_agent/prompt_engine.py
import os
from typing import List
from research_agent.fewshot import AgentExemplar, get_standard_research_exemplars

SYSTEM_IDENTITY = """你是由頂尖研發團隊構建的高階 AI 研究助理（Research Agent）。
你的決策模型變數為：{model_name}。
你負責協助使用者進行精準、客觀且具備高可信度的產業與技術調研。"""

EXECUTION_GUIDELINES = """【工作準則與思考框架】：
1. 思考優先：在採取任何行動前，必須先在 <thought>...</thought> 區塊中進行邏輯推演。
2. 動作規範：若需要資訊，請在 <action>...</action> 區塊中指明工具名稱與 JSON 格式引數。
3. 終止條件：若資訊已經足夠，動作請輸出 "finish"，並在 <final_answer>...</final_answer> 輸出成果。
4. 引用原則：所有結論必須基於工具回傳的事實；提及模型計費與價格時，一律註明以官方文件為準。"""

NEGATIVE_CONSTRAINTS = """【負向禁止事項】：
- 絕對禁止在未取得檢索依據前大膽臆測或虛構數據。
- 絕對禁止捏造未在清單中的工具名稱。
- 絕對禁止執行危險操作或輸出未經查核的推論。"""

class ResearchPromptBuilder:
    """研究代理提示詞動態建構器"""
    def __init__(self, model_name: str | None = None):
        self.model_name = model_name or os.getenv("RESEARCH_AGENT_MODEL", "mock-agent-v1")
        self.exemplars = get_standard_research_exemplars()

    def build_system_prompt(self) -> str:
        """組裝完整的系統提示詞文本"""
        identity_part = SYSTEM_IDENTITY.format(model_name=self.model_name)
        
        exemplar_texts = "\n---\n".join([ex.format_to_prompt_text() for ex in self.exemplars])
        fewshot_part = f"【標準推理示範（Few-shot Demonstrations）】：\n{exemplar_texts}"
        
        sections = [
            identity_part,
            EXECUTION_GUIDELINES,
            NEGATIVE_CONSTRAINTS,
            fewshot_part
        ]
        return "\n\n".join(sections)

第三步：實作模型輸出解析與合約檢驗器 src/research_agent/output_parser.py。透過正規表示式解析標籤結構，若模型未遵從契約則即時報錯：

# research-agent/src/research_agent/output_parser.py
import re
import json
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, Any

@dataclass
class ParsedAgentStep:
    """模型單一步驟結構化解析結果"""
    thought: str
    action: str
    tool_args: Dict[str, Any] | None
    final_answer: str | None
    is_valid: bool
    error_message: str | None = None

def parse_agent_output(raw_text: str) -> ParsedAgentStep:
    """
    從模型輸出的文字中提取 <thought>、<action> 與 <final_answer> 標籤。
    若標籤缺失或 JSON 格式錯誤，則回傳詳細的驗證錯誤資訊。
    """
    thought_match = re.search(r"<thought>([\s\S]*?)</thought>", raw_text)
    action_match = re.search(r"<action>([\s\S]*?)</action>", raw_text)
    final_match = re.search(r"<final_answer>([\s\S]*?)</final_answer>", raw_text)

    thought = thought_match.group(1).strip() if thought_match else ""
    action_raw = action_match.group(1).strip() if action_match else ""
    final_answer = final_match.group(1).strip() if final_match else None

    if not thought:
        return ParsedAgentStep(
            thought="", action="", tool_args=None, final_answer=None,
            is_valid=False, error_message="輸出缺少必備的 <thought> 思考標籤。"
        )

    if not action_raw and not final_answer:
        return ParsedAgentStep(
            thought=thought, action="", tool_args=None, final_answer=None,
            is_valid=False, error_message="輸出既無 <action> 也無 <final_answer>，違反決策合約。"
        )

    if final_answer:
        return ParsedAgentStep(
            thought=thought, action="finish", tool_args=None,
            final_answer=final_answer, is_valid=True
        )

    # 解析 action 區塊中的工具與參數
    try:
        # 預期格式：{"name": "tool_name", "args": {...}}
        action_data = json.loads(action_raw)
        tool_name = action_data.get("name", "")
        tool_args = action_data.get("args", {})
        return ParsedAgentStep(
            thought=thought, action=tool_name, tool_args=tool_args,
            final_answer=None, is_valid=True
        )
    except Exception as exc:
        return ParsedAgentStep(
            thought=thought, action=action_raw, tool_args=None, final_answer=None,
            is_valid=False, error_message=f"<action> 區塊非合法 JSON 格式：{exc}"
        )

第四步：實作模擬推理引擎，用於在 --dry-run 離線模式下模擬產生合乎提示詞規範的結構化回傳字串：

# research-agent/src/research_agent/prompt_simulator.py
import json

def simulate_llm_response(user_query: str, model_name: str) -> str:
    """離線模擬模型在強提示詞引導下產生的合規輸出文字"""
    if "架構" in user_query or "晶片" in user_query:
        return f"""<thought>
收到關於邊緣晶片架構的調研需求。依據 [{model_name}] 的工作準則，我需要先檢索知識庫中關於 2026 年邊緣運算單元的最新技術資料。
</thought>
<action>
{json.dumps({"name": "database_lookup", "args": {"keyword": "邊緣晶片架構"}}, ensure_ascii=False)}
</action>"""
    else:
        return f"""<thought>
使用者提出了一般性問題，目前資訊充足，可以直接歸納結論。
</thought>
<final_answer>
依據系統既有資訊，研究助理已準備就緒，隨時可進行深入調研。
</final_answer>"""

第五步：撰寫測試與整合腳本 test_prompt_pipeline.py，驗證從提示詞裝配、模擬生成到合約解析的完整閉環：

# research-agent/test_prompt_pipeline.py
from research_agent.prompt_engine import ResearchPromptBuilder
from research_agent.output_parser import parse_agent_output
from research_agent.prompt_simulator import simulate_llm_response

def main():
    print("=== 開始執行 Prompt 引擎與輸出契約驗證 ===\n")
    
    # 1. 構建並檢驗 System Prompt
    builder = ResearchPromptBuilder()
    full_prompt = builder.build_system_prompt()
    print("1. 系統提示詞（System Prompt）組裝成功：")
    print(f"   - 包含模型決策變數：{builder.model_name}")
    print(f"   - 總字元長度：{len(full_prompt)} 字元")
    assert "負向禁止事項" in full_prompt
    assert "Few-shot Demonstrations" in full_prompt
    print("   - 核心準則、少樣本示範與負向約束皆完整嵌入！\n")
    
    # 2. 模擬模型產出推理文字
    test_task = "請分析 2026 年邊緣晶片架構的最新發展瓶頸。"
    print(f"2. 模擬使用者任務：{test_task}")
    raw_model_reply = simulate_llm_response(test_task, builder.model_name)
    print("   模型原始輸出酬載：")
    print(raw_model_reply.strip())
    print()
    
    # 3. 執行契約解析
    parsed_step = parse_agent_output(raw_model_reply)
    print("3. 結構化合約解析結果：")
    print(f"   - 契約有效性（is_valid）：{parsed_step.is_valid}")
    print(f"   - 萃取之思考脈絡（Thought）：{parsed_step.thought}")
    print(f"   - 萃取之動作名稱（Action）：{parsed_step.action}")
    print(f"   - 工具參數（Args）：{parsed_step.tool_args}")
    
    assert parsed_step.is_valid is True, f"解析失敗：{parsed_step.error_message}"
    assert parsed_step.action == "database_lookup"
    print("\n=== 提示詞設計與輸出合約解析驗證全面通過！ ===")

if __name__ == "__main__":
    main()

第六步：在終端機中執行驗證程式：

python test_prompt_pipeline.py

執行後將輸出如下驗證追蹤資訊（示範輸出）：

=== 開始執行 Prompt 引擎與輸出契約驗證 ===

1. 系統提示詞（System Prompt）組裝成功：
   - 包含模型決策變數：mock-agent-v1
   - 總字元長度：842 字元
   - 核心準則、少樣本示範與負向約束皆完整嵌入！

2. 模擬使用者任務：請分析 2026 年邊緣晶片架構的最新發展瓶頸。
   模型原始輸出酬載：
<thought>
收到關於邊緣晶片架構的調研需求。依據 [mock-agent-v1] 的工作準則，我需要先檢索知識庫中關於 2026 年邊緣運算單元的最新技術資料。
</thought>
<action>
{"name": "database_lookup", "args": {"keyword": "邊緣晶片架構"}}
</action>

3. 結構化合約解析結果：
   - 契約有效性（is_valid）：True
   - 萃取之思考脈絡（Thought）：收到關於邊緣晶片架構的調研需求。依據 [mock-agent-v1] 的工作準則，我需要先檢索知識庫中關於 2026 年邊緣運算單元的最新技術資料。
   - 萃取之動作名稱（Action）：database_lookup
   - 工具參數（Args）：{'keyword': '邊緣晶片架構'}

=== 提示詞設計與輸出合約解析驗證全面通過！ ===

常見錯誤與踩雷

在設計生產級 Agent 的提示詞體系時，以下四個陷阱最常引發不可預期的錯誤：

  1. 負向約束引發「拒絕迴圈（Refusal Loop）」：如果負向條款寫得過於絕對且欠缺引導（例如「嚴禁在沒有 100% 把握的情況下發言」），模型會產生極端保守傾向，對使用者的任何合理研究提問一律回答「抱歉，我缺乏完整資料，無法回答」，導致代理癱瘓。負向條款必須搭配行動路徑（例如「若無資料，應主動呼叫檢索工具，而非逕行放棄」）。
  2. 少樣本示範中的參數偏見（Demonstration Bias）：大型語言模型對少樣本示範中的具體數值極度敏感。如果你在少樣本範例中查詢了特定關鍵字（如「NPU 效率」），模型在面對其他無關問題時，有時仍會不自覺地呼叫與 NPU 相關的參數。因此，少樣本示範應強調抽象的思考邏輯結構，具體實體名稱應保持多樣化。
  3. 字串格式化時的花括號衝突（KeyError）：在組裝帶有 JSON 格式示範的提示詞模板時，直接使用 Python 的 .format() 或 f-string 會將 JSON 裡的 {"name": "..."} 誤認為替換變數，導致拋出 KeyError。在模板中必須以雙花括號 {{}} 進行轉義，或者將動態變數限定在獨立的子字串中替換。
  4. 未定義解析失敗的修復路徑：模型即使受到提示詞約束，仍有極低機率漏掉閉合標籤（如忘了寫 &lt;/thought&gt;）。如果程式碼在解析失敗時直接崩潰中斷，會使長達數分鐘的研究流程毀於一旦。工程上必須捕獲解析異常，並在下一輪自動將「輸出格式有誤，請依規格重新輸出」作為 user 訊息餵回給模型進行自我修正。

效能與實務提醒

優良的提示詞架構不僅影響智力水準，更深刻關聯著系統的運作延遲與 Token 成本：

第一，動態少樣本檢索（Dynamic Few-shot Selection）：如果你的系統累積了幾十個不同專業領域的優秀示範案例，切忌將它們全部塞入 System Prompt 中。過長的提示詞會侵占有限的上下文視窗。業界最佳實務是將範例庫進行向量化儲存，當使用者提出問題時，先透過語意相似度檢索出最相關的 1 至 2 個示範動態注入提示詞，兼顧示範效果與精簡成本。

第二，靜態前綴與快取對齊（Prompt Cache Alignment）：為了極大化各大供應商的提示詞快取命中率，必須確保 System Prompt 與靜態規範始終位於輸入的最開頭，且內容字元保持完全一致。動態任務字串、時間戳記與使用者輸入一律放置於後續訊息中，絕不插入到快取區塊的前半部。

第三，嚴格鎖定較低的溫度係數（Temperature &le; 0.2）：在創作或聊天應用中，較高的溫度（如 0.7–1.0）能帶來豐富的詞彙多樣性；但在需要嚴格解析結構化標籤與工具參數的 Agent 場景中，溫度通常建議設定在 0.0 到 0.2 之間，以最大程度消除隨機性，確保標籤與 JSON 參數百分之百合規。

小結

今天我們建立了專業研究代理不可或缺的提示詞工程支柱。我們摒棄了隨興拼湊字串的舊做法，建置了模組化的 ResearchPromptBuilder，有機整合了角色定位、工作準則、負向約束與高品質的少樣本示範。同時，我們設計了 parse_agent_output() 契約驗證器，為後續將模型思考結構轉化為實體工具呼叫奠定了堅實的解析基礎。

以下整理本章節的核心概念與台灣用語對照表：

  • 角色設定（Persona）：明確定義模型在任務中所扮演的專業身分與價值觀，激活用於專業推理的語意關聯。
  • 少樣本學習（Few-shot Learning）：在提示詞中提供少量高品質的輸入輸出範例，引導模型學會特定推理結構的技術。
  • 負向約束（Negative Constraints）：明確宣告模型不可踰越的安全界限與禁止行為，壓制幻覺與危險動作。
  • 示範軌跡（Demonstration Trajectory）：完整展現「思考、決策、工具回饋、最終推論」各階段互動的示範歷程。
  • 輸出合約（Output Contract）：要求模型輸出必須嚴格遵循的語法或標籤規範，確保程式端可精準解析。

結語

至此，我們已經掌握了提示詞的設計與文字標籤解析。但在現代軟體工程中，依賴正則表示式去解析自訂的文字標籤（例如 <action>）依然存在一定的容錯挑戰。為了解決這個問題，各大模型供應商均推出了專屬的底層協定——Function calling（函式呼叫／工具呼叫），允許我們直接傳遞 JSON Schema，由模型在底層保證輸出結構化參數。

明天，我們會進入「AG Day 5 Function calling：讓模型呼叫你的函式」，帶大家深入探討底層的 Function calling 機制，使用 Python 型別提示與 Pydantic 自動生成標準 JSON Schema，讓模型精確呼叫我們自訂的研究工具！

延伸資源

  • OpenAI 官方文件：Prompt Engineering Best Practices。系統性學習結構化提示詞與少樣本技術。
  • Anthropic 官方技術指南：Prompt Design Overview。掌握 Claude 系列模型的角色與標籤設計指南。
  • arXiv 原創論文：Language Models are Few-Shot Learners（Brown et al., 2020）。少樣本學習在大型語言模型中的奠基之作。
  • Pydantic 官方文件：Data Validation and Schema Generation。探索如何利用 Python 型別系統生成標準約束。
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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