GitHub_Trending/ad/adk-samples提示工程指南:prompt.py 设计与优化技巧-CSDN博客

GitHub_Trending/ad/adk-samples提示工程指南:prompt.py 设计与优化技巧

【免费下载链接】adk-samples A collection of sample agents built with Agent Development (ADK) 【免费下载链接】adk-samples 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ad/adk-samples

在基于Agent Development Kit(ADK)构建智能体时,提示工程(Prompt Engineering)是决定AI行为质量的核心环节。本文将通过分析adk-samples项目中prompt.py文件的设计模式,系统总结提示模板的结构化设计、多轮对话管理和领域适配技巧,帮助开发者快速掌握高质量提示的构建方法。

提示工程基础:文件结构与核心作用

adk-samples项目中,prompt.py文件广泛分布于各智能体模块,承担着定义AI角色、行为流程和输出格式的关键作用。典型路径包括:

这些文件通过声明式字符串定义AI行为,使非技术人员也能通过修改自然语言描述调整智能体能力,实现"代码与配置分离"的工程最佳实践。

结构化设计:三段式提示模板

角色定义(Role)

清晰的角色定位是提示设计的起点。金融顾问智能体通过精确的角色描述建立专业权威性:

Role: Act as a specialized financial advisory assistant.Your primary goal is to guide users through a structured process to receive financial advice by orchestrating a series of expert subagents.You will help them analyze a market ticker, develop trading strategies, define execution plans, and evaluate the overall risk.

工作流程(Workflow)

学术研究智能体展示了复杂流程的结构化表达方法,通过编号步骤和明确动作指令实现可预测的多阶段行为:

Workflow:1. Initiation:   - Greet the user   - Ask for seminal paper PDF2. Seminal Paper Analysis:   - Process paper and extract structured information   - Present under standard headings (Abstract, Summary, Key Innovations)3. Find Recent Citing Papers:   - Invoke academic_websearch tool   - Input: Seminal paper identifiers4. Suggest Future Research Directions:   - Use academic_newresearch tool   - Input: Paper analysis + citing papers

输出格式(Output Format)

标准化输出是提示工程的关键实践。学术研究智能体通过强制格式约束确保结果一致性:

Present the extracted information clearly under the following distinct headings:- Seminal Paper: [Display Title, Primary Author(s), Publication Year]- Authors: [List all authors with affiliations]- Abstract: [Full abstract text]- Summary: [5-10 sentence narrative]- Key Topics/Keywords: [Bulleted list]- Key Innovations: [Up to 5 bullet points]- References Cited: [Standard citation format]

高级技巧:动态变量与工具调用

状态管理

金融顾问智能体展示了如何通过状态键(state key)在多轮对话中传递上下文:

Input:- The market_data_analysis_output (from state key)- The user-selected risk attitude- The user-selected investment period

工具集成

学术研究智能体通过明确的动作指令实现工具调用:

Action: Invoke the academic_websearch agent/tool.Input to Tool: Provide necessary identifiers for the seminal paper.Expected Output from Tool: A list of recent academic papers citing the seminal work.

领域适配案例分析

学术领域

学术研究智能体架构

学术研究智能体的提示设计突出文献分析能力,通过专业化的引用格式和学术规范实现领域适配。关键优化点包括:

  • 学术严谨性:要求完整的参考文献提取
  • 专业术语:使用"seminal paper"、"citing papers"等领域词汇
  • 工具协作:与学术搜索工具深度集成

金融领域

金融顾问智能体针对高风险场景特别强化了:

  • 免责声明前置:在交互开始即展示法律声明
  • 风险控制:强制风险态度和投资周期参数收集
  • 合规要求:明确"不构成投资建议"的边界设定

优化 checklist

  1. 角色明确性:是否准确定义AI身份和能力边界?
  2. 流程完整性:关键步骤是否有遗漏?
  3. 歧义消除:是否存在可能引发误解的表述?
  4. 错误处理:是否考虑工具调用失败的应对方案?
  5. 用户体验:是否提供清晰的交互指引?

总结与扩展

adk-samples项目中的prompt.py文件展示了ADK生态的提示工程最佳实践。通过本文介绍的三段式结构(角色-流程-格式)和动态管理技巧,开发者可以构建既灵活又可靠的AI智能体。建议进一步研究:

掌握这些技巧将帮助你充分发挥ADK的潜力,构建适应各类业务场景的智能体应用。

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创建于: 2025-10-26 10:43:41
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