如何创建有效的AI Agent提示：从Datablist的提示规则中吸取的经验
为AI Agent创建提示不仅仅是告诉模型该做什么，而是设计一个Agent可以在不确定性下可靠地、大规模地执行的微流程。Datablist关于提示规则的实用指南，为做到这一点提供了最清晰、最可操作的行动手册之一，特别是当你的Agent处理结构化数据、抓取信息或自动化多步骤工作流程时。在这篇深度文章中，我们将把这些经验转化为一个经过实地测试的框架，你可以立即应用。
风格：批判性和调查性。我们将询问提示在何处失效、原因以及如何设计它们以承受真实世界的混乱。
核心思想：提示是可重复、可观察行为的规范
大多数提示建议都是针对聊天助手的。AI Agent则不同。它们跨行、URL或记录运行；它们解析和规范化；它们必须保持规范，无需人工干预。这意味着：
- 每一个含糊不清的地方都会变成偏差、成本超支和清理。
Datablist的材料通过展示如何使用清晰的指令和表格输出来分析和分类数据，以及如何在Excel/CSV行中运行提示来强调这一点——在这些地方，失败模式会快速且频繁地出现。
11条规则心态：Datablist关于可靠提示的教诲
以下是将Datablist的提示规则应用于AI Agent的综合，其中包含可在生产中使用的具体示例和可测试的检查点。
1) 定义单一、可衡量的目标
- Agent应该产生什么？一个标准化的公司名称？一个带有字段的JSON对象？一个分类标签？
- 使其可观察："返回带有以下键的JSON：
name，domain，category。"没有自由形式的散文。
示例指令：
任务：对于每一行输入，输出一个带有以下键的JSON对象：name (字符串), domain (URL), category (以下之一: SaaS, Agency, Marketplace, Other)。
质量检查：如果两个审查者无法就输出是否达到目标达成一致，那么你的目标不够具体。
2) 将指令放在上下文之前——并将它们分开
- Agent优先考虑较早的文本。先说“什么”和“如何”，然后添加示例。
骨架提示：
指令：
1) 严格按照下面的JSON模式。
2) 仅使用提供的输入。不要推断缺失的字段。
3) 如果未知，则将值设置为null。
模式：
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
输入行：
{{row}}
这与广泛推荐的提示结构和关注点分离的最佳实践相呼应。
3) 无情地约束输出格式
- 使用JSON模式、CSV列或键值对。禁止额外的文本。
添加一个硬性约束：
仅输出一个JSON对象。没有解释，没有Markdown，没有评论。
4) 使用反映边缘案例的少量示例
示例块：
示例：
输入："Acme Studio — Custom branding for startups"
输出：{"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
输入："Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
输出：{"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) 定义拒绝和回退行为
7) 限制知识和来源
- 如果可以使用Web浏览或工具，请枚举它们并解释何时使用它们。
来源规则：
外部指南也建议明确可用工具和上下文范围，以提高Agent的可靠性。
8) 保持语言和语气中立（或指定）
- 对于Agent来说，语气通常是不相关的——但如果不指定，可能会偷偷进入输出。
9) 增加防止幻觉的防护栏
反幻觉规则：
如果domain没有明确出现，则将domain设置为null。不要捏造URL。
10) 通过紧凑的提示优化成本和速度
Datablist强调，清晰、简洁的提示可以节省时间和积分——这在大规模情况下至关重要。
11) 先小规模测试，然后扩展
- 在20-50行上进行试运行；检查失败；更新规则；重新运行。
试点检查清单：
- 10个边缘案例，10个典型案例，10个无意义/噪音案例。
- 衡量无效JSON率、未知率以及与黄金数据集的一致性。
一个经过实战检验的AI Agent提示模板
将此模板用于处理CSV行的数据提取/分类Agent：
系统角色：
你是一个数据标准化Agent。你严格遵循模式，从不捏造事实，并且只返回一个JSON对象。
指令：
- 目标：为每一行输入生成一个JSON对象，其中包含字段{name, domain, category}。
- 输出：只有一个JSON对象，没有其他内容。
- 类别：SaaS, Agency, Marketplace, Other。
- 标准化：
- 如果domain存在但没有scheme，则添加https://
- 如果没有domain，则将domain设置为null
<a11>- 名称使用首字母大写</a12><a12>- 类别必须与允许的值完全匹配</a13><a13>- 回退：对于未知字段，使用null。不要猜测。</a14><a14>- 范围：仅使用下面的输入内容。不要使用外部知识。</a15></a15>模式：
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
示例：
输入："Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
输出：{"name":"Nimbus","domain":"
输入行：
{{row_text}}
根据你的用例调整模式（例如，location，industry，price，status）。
提示失败时：常见的失败模式和修复
- 修复：“如果未知，则设置为null。永远不要捏造。”添加反例。
- 修复：枚举工具以及何时使用；否则，“仅使用提供的输入。”
将规则应用于CSV之外：Web任务、摘要和管道
- Web抓取Agent：指定允许的选择器、速率限制和允许的域。当选择器失败时，要求结构化输出和null值。
- 研究/摘要Agent：定义目标受众、阅读水平和引用格式。使用项目符号输出约束。
- 多步骤管道：将任务分解为具有切换模式的原子子任务。每个步骤都消耗并产生经过验证的JSON。
你可以立即复制的快速入门工作流程
- 创建一个30行的测试集（典型、边缘、噪音）。保存预期输出。
Datablist演示了在电子表格行中运行提示，这是此迭代循环的理想试验场。
为什么有帮助：快速迭代至关重要。通过设置可重用的提示片段，将示例保存在任务旁边，并在运行时验证JSON，你可以缩短从想法到可靠Agent的时间。顺便说一句，如果你跨多个Agent任务管理提示，一个支持版本控制、批量运行和并排比较的工作区可以大大降低成本并及早发现回归。这就是Sider.AI可以发挥作用的地方：将提示、示例和评估集保存在一个地方；快速迭代；并在数据到达你的管道之前通过验证强制执行输出约束。 主要收获
- 约束输出：仅限JSON或CSV——没有评论，没有Markdown。
- 标准化一切：状态大小写、URL scheme、枚举。
下一步是什么
- 从单个任务（例如，对公司类型进行分类）开始，并发布v1提示。
- 构建你的“已知坏”测试行，以便失败永远不会再次出现。
- 使用相同的模式规范，为相邻任务（实体匹配、去重、丰富）添加提示。
常见问题解答
Q1:有效AI Agent提示的最重要规则是什么？
定义一个单一的可衡量目标，将输出限制为严格的模式（如JSON），将指令与输入分开，包括边缘案例示例，并要求使用null值而不是猜测。这些与Datablist的Agent提示规则一致，并防止大规模出错。
Q2:如何阻止AI Agent幻觉数据，如URL？
明确禁止捏造并提供回退：当数据缺失时使用null。通过展示未知的示例来加强，并添加验证步骤来拒绝与你的模式不匹配的输出。
Q3:如何可靠地跨CSV或Excel行运行提示？
使用带有模式的紧凑提示，然后在扩展之前在小型测试集上批量运行。受Datablist方法启发的工具可以轻松地跨行运行提示并快速显示边缘案例。
Q4:我应该在提示中包含哪种类型的示例？
使用反映典型输入、边缘案例和失败案例的少量示例。展示null值的正确使用、准确的类别枚举和标准化（如将https://添加到域）。
Q5:我如何评估我的AI Agent提示是否已准备好投入生产？
在20-50行上进行试点，衡量无效输出率和null值率，并与黄金数据集进行比较。迭代直到失败趋于稳定，然后锁定测试集以在未来的提示更改期间捕获回归。
