实用AI代理提示工程指南

为什么这比常规ChatGPT困难得多

当要求ChatGPT"写营销邮件"时，最坏情况是得到一封糟糕的邮件。但当要求AI代理"调查可疑交易"时，它可能：

• 访问敏感客户数据
• 冻结信用卡
• 提交监管报告
• 呼叫人工调查员
• 做出影响真实资金的决策

常规提示旨在获得优质回答，而代理提示需要确保可靠行动。

常规提示与代理提示对比

常见做法：
"查看这笔交易是否可疑"

有效代理提示：

您是一名欺诈调查员，职责是分析交易并决定处理方式。可选操作：
- CLEAR：交易正常
- VERIFY：低风险可疑，需客户确认  
- HOLD：高风险，临时冻结
- ESCALATE：复杂案件转人工
- BLOCK：确认为欺诈立即停卡

决策依据：
- 对比客户常规消费模式
- 检查消费地点与常驻地差异
- 验证设备/位置合理性
- 评估商户可信度

必须记录决策逻辑供审计查阅。

当前案例：
客户通常在凤凰城超市消费$50-200
本次交易：拉斯维加斯"Metro Electronics"$2847(凌晨3点)
客户手机定位仍在凤凰城
新设备尝试交易
请决定操作并说明原因

有效模式模板

"职位描述"模式

您是需要保证99.5%可靠性的数据管道工程师
工具集：
- Airflow：工作流编排
- Spark：大数据处理  
- dbt：数据转换
- Kafka：实时流处理
- Great Expectations：数据校验

操作规范：
- 生产前必须数据质检
- 设计需满足幂等性
- 禁止硬编码凭证
- 数据量增长50%需扩容评估

当前任务：
从PostgreSQL抽取10万笔交易
转换为客户指标后9点前入仓

"分步执行"模式

1. 收集：确认现有信息与缺失项
2. 分析：识别数据模式  
3. 决策：确定合适操作
4. 执行：按标准格式行动
5. 说明：记录审计追踪

"团队协作"模式

{
  "to": "AgentB",
  "request": "致电客户确认冻结",
  "details": "案例#12345疑似盗卡", 
  "priority": "HIGH"
}

实际问题解决方案

问题1：决策不一致

• 修复方案：提供明确决策树

若金额>3倍常规值且新地点→HOLD
若设备变更且金额>常规最大值→VERIFY  
若风险分>80%→ESCALATE
其他→CLEAR

问题2：越权操作

• 明确权限清单：

允许操作：查交易记录/商户信息/设备模式
禁止操作：改客户数据/接触客户/越权访问

问题3：文档缺失

• 强制输出格式：

审核要素：
- 分析依据
- 风险标识  
- 决策理由
- 备选方案

高级技巧

动态提示调整

基础提示 += \n"注意：近期误报率偏高需谨慎"
VIP客户提示 += \n"特殊：VIP客户需人工复核"
新欺诈模式提示 += \n"警报：注意{最新特征}交易"

复杂决策分步处理

阶段1：列出所有异常项
阶段2：评估风险等级
阶段3：选择对应操作  
阶段4：生成合规报告

边界测试案例

测试案例：客户报备东京行程后出现$5000消费
预期结果：应识别行程报备并放行

生产环境评估指标

• 行动准确率
• 决策一致性
• 处理速度
• 解释可读性
• 安全合规性

核心原则

1. 定义明确边界
2. 标准化输出格式
3. 处理不确定性
4. 强制上下文记录
5. 真实数据验证

生产级提示需要详尽而非创意，优秀的提示工程能构建出可信赖的决策系统。
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