如何創建有效的 AI 代理提示：從 Datablist 的提示規則中學習
為 AI 代理創建提示不僅僅是告訴模型該做什麼，而是設計一個代理可以在不確定性下可靠地、大規模執行的微流程。Datablist 關於提示規則的實用指導，為做到這一點提供了最清晰、最具可操作性的劇本之一，尤其是在您的代理處理結構化數據、抓取信息或自動執行多步驟工作流程時。在本文中，我們將把這些經驗轉化為您可以立即應用的、經過現場測試的框架。
風格：批判性與調查性。我們將探討提示在哪裡失效、為什麼失效，以及如何設計提示以承受真實世界的混亂。
核心概念：提示是可重複、可觀察行為的規範
大多數提示建議都是針對聊天助手的。AI 代理則不同。它們跨行、URL 或記錄運行；它們解析和規範化；它們必須保持在規範內，而無需人工干預。這意味著：
- 每一個含糊不清的地方都會變成偏差、成本超支和清理工作。
- 您最好的朋友是結構：輸入架構、輸出格式和防護措施。
Datablist 的材料通過展示如何使用清晰的指令和表格輸出分析和分類數據，以及如何在 Excel/CSV 行中運行提示來強調這一點——在這些地方，故障模式會快速且頻繁地出現。
11 條規則心態：Datablist 關於可靠提示的教導
以下是 Datablist 的提示規則應用於 AI 代理的綜合，其中包含具體的示例和可在生產中使用的可測試檢查點。
1) 定義單一、可衡量的目標
- 代理究竟應該產生什麼？一個規範化的公司名稱？一個帶有字段的 JSON 對象？一個分類標籤？
- 使其可觀察：“返回帶有鍵
name、domain、category 的 JSON。” 沒有自由形式的散文。
示例指令：
任務：對於每個輸入行，輸出一個帶有鍵的 JSON 對象：name (字符串), domain (URL), category (以下之一：SaaS, Agency, Marketplace, Other)。
質量檢查：如果兩個審閱者無法就輸出是否達到目標達成一致，則您的目標不夠具體。
2) 將指令放在上下文之前——並將它們分開
- 代理優先考慮較早的文本。首先說明“做什麼”和“如何做”，然後添加示例。
提示框架：
指令：
1) 嚴格按照以下 JSON 架構。
2) 僅使用提供的輸入。不要推斷缺失的字段。
3) 如果未知，將值設置為 null。
架構：
{ "name": "string", "domain": "string|null", "category": "SaaS|Agency|Marketplace|Other" }
---
輸入行：
{{row}}
這與廣泛推薦的提示結構和關注點分離的最佳實踐相呼應。
3) 無情地約束輸出格式
- 使用 JSON 架構、CSV 列或鍵值對。禁止額外的文本。
添加一個硬性約束：
僅輸出一個 JSON 對象。沒有解釋，沒有 markdown，沒有註釋。
4) 使用反映邊緣案例的少量示例
示例塊：
示例：
輸入："Acme Studio — Custom branding for startups"
輸出：{"name":"Acme Studio", "domain": null, "category":"Agency"}
輸入："Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
輸出：{"name":"Nimbus", "domain":" "category":"SaaS"}
5) 定義拒絕和回退行為
7) 限制知識和來源
- 如果可以使用網頁瀏覽或工具，則枚舉它們並解釋何時使用它們。
來源規則：
外部指導也建議明確可用工具和上下文範圍，以提高代理的可靠性。
8) 保持語言和語氣中立（或指定）
- 對於代理來說，語氣通常無關緊要——但如果未指定，則可能會滲透到輸出中。
9) 添加防護措施以防止幻覺
反幻覺規則：
如果域未明確顯示，則將域設置為 null。不要捏造 URL。
10) 通過嚴格的提示優化成本和速度
- 刪除無關緊要的內容。較短的提示可以減少令牌和偏差。
Datablist 強調，清晰簡潔的提示可以節省時間和信用——這在大規模情況下至關重要。
11) 先小規模測試，然後擴展
- 在 20-50 行上進行乾運行；檢查失敗；更新規則；重新運行。
試點檢查表：
- 10 個邊緣案例，10 個典型案例，10 個無意義/噪聲案例。
- 衡量無效 JSON 率、未知率以及與黃金集的協議。
經過實戰考驗的 AI 代理提示模板
將此模板用於處理 CSV 行的數據提取/分類代理：
系統角色：
您是一個數據規範化代理。您嚴格遵守架構，從不捏造事實，並且僅返回一個 JSON 對象。
說明：
- 目標：為每個輸入行生成一個 JSON 對象，其中包含字段 {name, domain, category}。
- 輸出：只有一個 JSON 對象，沒有其他內容。
- 類別：SaaS、Agency、Marketplace、Other。
- 規範化：
- 如果域存在但沒有方案，則添加 https://
- 如果沒有域存在，則將域設置為 null
<a11>- 名稱使用首字母大寫</a12><a12>- 類別必須與允許的值完全匹配</a13><a13>- 回退：未知字段使用 null。不要猜測。</a14><a14>- 範圍：僅使用以下輸入內容。不要使用外部知識。</a15></a15>架構：
{"name":"string","domain":"string|null","category":"SaaS|Agency|Marketplace|Other"}
示例：
輸入："Nimbus (nimbusapp.com) — Workflow automation"
輸出：{"name":"Nimbus","domain":"
輸入行：
{{row_text}}
根據您的用例調整架構（例如，location、industry、price、status）。
提示失敗時：常見的失敗模式和修復方法
- 修復：“僅輸出 JSON。沒有評論。” 添加示例。
- 修復：“如果未知，則設置為 null。永遠不要捏造。” 添加負面示例。
- 修復：枚舉工具以及何時使用；否則，“僅使用提供的輸入。”
將規則應用於 CSV 之外的領域：網絡任務、摘要和管道
- 網頁抓取代理：指定允許的選擇器、速率限制和允許的域。在選擇器失敗時，需要結構化輸出和 null。
- 研究/摘要代理：定義目標受眾、閱讀水平和引文格式。使用項目符號輸出約束。
- 多步驟管道：將任務分解為具有交接模式的原子子任務。每個步驟都消耗和產生經過驗證的 JSON。
您可以立即複製的快速入門工作流程
- 創建一個 30 行的測試集（典型、邊緣、噪聲）。保存預期輸出。
Datablist 演示了在電子表格行中運行提示，這是此迭代循環的理想試驗場。
值得注意的是：使用 Sider.AI 加速提示迭代
它有什麼幫助：快速迭代至關重要。通過設置可重複使用的提示片段，將示例放在任務旁邊，並即時驗證 JSON，您可以縮短從想法到可靠代理的時間。順便說一句，如果您跨多個代理任務管理提示，則支持版本控制、批量運行和並排比較的workspace可以大幅降低成本並及早發現回歸。Sider.AI 可以在這裡發揮作用：將提示、示例和評估集保存在一個地方；快速迭代；並在數據到達您的管道之前通過驗證來強制執行輸出約束。 主要要點
- 約束輸出：僅 JSON 或 CSV——沒有註釋，沒有 markdown。
- 以科學的方式迭代：小型試點、故障分析、鎖定的測試。
下一步是什麼
- 從單個任務（例如，對公司類型進行分類）開始，並交付 v1 提示。
- 構建您的“已知的壞”測試行，以便失敗永遠不會再次出現。
- 使用相同的架構規則，為相鄰任務（實體匹配、重複數據刪除、豐富）添加提示。
常見問題解答
Q1:有效 AI 代理提示的最重要規則是什麼？
定義單個可衡量的目標，將輸出限制為嚴格的模式（如 JSON），將指令與輸入分開，包括邊緣案例示例，並要求使用 null 而不是猜測。這些與 Datablist 的代理提示規則保持一致，並防止大規模錯誤。
Q2:如何阻止 AI 代理產生 URL 等幻覺數據？
明確禁止捏造並提供回退：數據缺失時使用 null。通過顯示未知數的示例來加強，並添加驗證步驟以拒絕與您的架構不匹配的輸出。
Q3:如何可靠地跨 CSV 或 Excel 行運行提示？
使用帶有架構的嚴格提示，然後在縮放之前在小型測試集上批量運行。受 Datablist 方法啟發的工具使跨行運行提示並快速顯示邊緣案例變得容易。
Q4:我應該在提示中包含什麼樣的示例？
使用少量示例，這些示例反映了典型的輸入、邊緣案例和失敗案例。展示 null 的正確使用、精確的類別枚舉和規範化（例如向域添加 https://）。
Q5:如何評估我的 AI 代理提示是否已準備好投入生產？
在 20-50 行上進行試點，測量無效輸出率和空值率，並與黃金集進行比較。迭代直到失敗趨於平穩，然後鎖定一個測試集，以在未來提示更改期間捕獲回歸。
