Agent开发实战：如何通过Prompt工程精确控制输出格式

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在开发 LLM Agent 时，大家可能都遇到过这样的场景：明明在 Prompt 里写了 ” 请用 JSON 格式回答 ”，但模型返回的内容却可能是：

混合了自然语言解释的伪 JSON（如：这里是结果：{"name":"Alice"}）
缺少闭合括号的残缺结构
字段名突然变成中文描述

这些问题会导致后续接口解析失败，比如 Python 的 json.loads() 直接抛出异常。更麻烦的是，格式漂移（Format Drifting）可能随机出现，给 debug 带来极大困难。

最简单的写法如：

请严格按以下 JSON 格式回复：{"field1": "value1", "field2": 123}

优点：零学习成本
缺点：模型可能自行添加解释性文字

通过结构化描述约束：

输出需满足此 Schema:
{
  "type": "object",
  "properties": {"city": {"type": "string"},
    "temperature": {"type": "number"}
  }
}

优点：支持类型校验
缺点：部分模型对 JSON Schema 理解不完整

给出输入输出对：

输入: 今天北京天气怎么样？输出: {"city":"北京","weather":"晴","temp":25}

请按相同格式回答上海天气

最佳实践：
– 组合使用指令 + 示例 效果最好
– 对 GPT- 4 类模型，Schema+ 示例 准确率可达 95%+

def build_json_prompt(query: str, schema: dict):
    return f"""
你是一个严格遵循 JSON 格式的 AI 助手，请特别注意：1. 仅输出 JSON，不要有任何额外解释
2. 必须包含所有要求字段
3. 确保数字不加引号

示例输出：{{"name":"产品名称","price":99.9}}

当前请求：{query}
需遵循的 JSON 结构：{schema}
"""

对于需要 XML 的场景，建议：

明确声明 CDATA 区块
指定编码格式
添加 XSD 声明示例

<!-- 示例 -->
<response>
  <![CDATA[此处是安全的内容区块]]>
</response>

关键点在于维护 session 级别的格式记忆：

class DialogManager:
    def __init__(self):
        self.format_rules = ""

    def add_format_rule(self, rule: str):
        self.format_rules += f"\n{rule}"

    def get_prompt(self, query: str):
        return f"""
[系统格式规范]
{self.format_rules}

[当前对话]
用户：{query}
"""

# 使用示例
manager = DialogManager()
manager.add_format_rule("始终使用 YAML 格式，包含 time/status/data 字段")

处理模型过度解释
在 Prompt 开头用⚠️等符号强调
示例：【重要】请直接输出 JSON，不要有任何前言后语
嵌套结构 token 超限
对深度超过 3 层的结构，改用 ... 省略中间层级
或者拆分多个请求
字段值含特殊字符

提前做字符转义：

import json
safe_str = json.dumps(original_str)

多语言混合问题
明确声明字段语言："字段名必须用英文"
数组长度不一致
固定数组长度："items 列表必须包含 5 个元素"

import pytest
import json

def test_json_format():
    response = agent.query("测试请求")
    try:
        data = json.loads(response)
        assert "required_field" in data
    except json.JSONDecodeError:
        pytest.fail("Invalid JSON format")

通过实验发现：
– temperature= 0 时格式稳定性达 98%
– temperature>0.7 时稳定性骤降至 65%

生产建议：
– 对格式敏感场景建议 temperature≤0.3
– 搭配重试机制（retry 3 次）