AI大模型Agent面试精选（五）
本文是Agent面试题的第五辑，精选15道关于Agent提示词工程的高频面试题，涵盖提示词设计原则、模板设计、Few-shot学习、Chain-of-Thought、角色设定、动态生成、版本管理、A/B测试等核心知识点，适合准备大模型应用岗位面试的同学。
字数约 8000，预计阅读 16 分钟
一、Agent提示词设计基础篇（3题）
01｜Agent 提示词设计有哪些核心原则？如何应用这些原则？
参考答案：
核心原则：
清晰明确（Clarity）
- • 指令清晰，避免歧义
- • 使用具体而非抽象的描述
- • 明确期望的输出格式
结构化（Structure）
- • 使用结构化的格式
- • 分步骤说明
- • 使用列表和分段
角色设定（Role）
- • 明确Agent的角色和身份
- • 设定专业领域
- • 定义行为准则
上下文提供（Context）
- • 提供必要的背景信息
- • 包含相关示例
- • 说明使用场景
约束条件（Constraints）
- • 明确限制和边界
- • 禁止的行为
- • 输出格式要求
应用示例：
# 不好的提示词
bad\_prompt = "帮我分析数据"
# 好的提示词
good\_prompt = """
你是一位专业的数据分析师，擅长使用Python进行数据分析。
任务：分析销售数据并生成报告
要求：
1. 使用pandas读取CSV文件
2. 计算总销售额、平均销售额、增长率
3. 生成可视化图表
4. 输出格式：Markdown格式的报告
数据文件：sales\_data.csv
输出文件：sales\_report.md
请按步骤执行并展示结果。
"""
设计检查清单：
- • ✅ 角色是否明确？
- • ✅ 任务是否清晰？
- • ✅ 步骤是否具体？
- • ✅ 输出格式是否定义？
- • ✅ 约束条件是否说明？
02｜如何设计 Agent 的系统提示词（System Prompt）？有哪些关键要素？
参考答案：
关键要素：
角色定义
- • Agent的身份和专业领域
- • 能力和特长
- • 行为风格
能力说明
- • 可用的工具和功能
- • 知识范围
- • 限制说明
行为准则
- • 如何与用户交互
- • 如何处理错误
- • 安全规则
输出格式
- • 回答的格式要求
- • 工具调用的格式
- • 错误信息的格式
示例：
system\_prompt = """
你是一个智能助手Agent，具有以下特点：
【角色】
- 身份：专业的AI助手
- 领域：通用知识、工具调用、任务规划
- 风格：友好、专业、准确
【能力】
- 可以调用以下工具：
1. search\_web：搜索网络信息
2. calculate：执行数学计算
3. get\_weather：查询天气信息
4. send\_email：发送邮件
【行为准则】
1. 始终以用户需求为中心
2. 不确定时主动询问
3. 工具调用失败时提供替代方案
4. 保护用户隐私和数据安全
【输出格式】
- 使用清晰的结构化回答
- 工具调用使用JSON格式
- 错误信息包含原因和建议
【约束】
- 不执行危险操作
- 不访问未授权的数据
- 不生成有害内容
"""
最佳实践：
- • 保持简洁但完整
- • 定期更新和优化
- • 根据场景调整
- • 测试和验证
03｜Agent 提示词模板如何设计？有哪些常用模式？
参考答案：
常用模式：
任务型模板
- • 明确任务和目标
- • 步骤化说明
- • 结果验证
对话型模板
- • 多轮对话支持
- • 上下文管理
- • 状态跟踪
工具调用模板
- • 工具选择逻辑
- • 参数生成规则
- • 结果处理方式
错误处理模板
- • 错误识别
- • 恢复策略
- • 用户通知
示例：
# 任务型模板
task\_template = """
任务：{task\_description}
目标：{goal}
步骤：
{steps}
约束条件：
{constraints}
输出格式：{output\_format}
"""
# 对话型模板
conversation\_template = """
角色：{role}
上下文：{context}
历史对话：
{conversation\_history}
当前用户输入：{user\_input}
请根据上下文和历史对话，生成合适的回答。
"""
# 工具调用模板
tool\_calling\_template = """
分析用户需求：{user\_request}
可用工具：
{tools\_description}
请选择最合适的工具并生成调用参数。
输出格式：
{{
"tool": "工具名称",
"parameters": {{
"param1": "value1",
"param2": "value2"
}},
"reasoning": "选择理由"
}}
"""
模板管理：
- • 使用模板引擎（Jinja2等）
- • 支持变量替换
- • 版本控制
- • 复用和组合
二、Agent提示词优化技巧篇（3题）
04｜如何设计 Agent 的 Few-shot 提示词？有哪些技巧？
参考答案：
设计技巧：
示例选择
- • 选择代表性示例
- • 覆盖不同场景
- • 包含边界情况
示例格式
- • 统一的输入输出格式
- • 清晰的标注
- • 包含推理过程
示例数量
- • 通常3-5个示例
- • 平衡效果和成本
- • 根据任务复杂度调整
示例顺序
- • 从简单到复杂
- • 相关示例靠近
- • 重要示例前置
示例：
few\_shot\_prompt = """
你是一个任务规划Agent。根据用户需求，生成执行计划。
示例1：
用户输入：查询北京天气并给出穿衣建议
计划：
1. 调用get\_weather工具，参数：city="北京"
2. 分析天气数据
3. 根据温度给出穿衣建议
4. 返回结果给用户
示例2：
用户输入：帮我订一张从北京到上海的机票
计划：
1. 调用search\_flights工具，参数：origin="北京", dest="上海"
2. 分析航班信息，选择最佳航班
3. 调用fill\_passenger\_info工具，填写乘客信息
4. 调用pay\_order工具，完成支付
5. 返回订单信息
示例3：
用户输入：分析销售数据并生成报告
计划：
1. 调用read\_file工具，读取sales\_data.csv
2. 调用analyze\_data工具，分析数据
3. 调用generate\_chart工具，生成可视化
4. 调用write\_report工具，生成报告
5. 返回报告文件路径
现在，根据以下用户输入生成计划：
用户输入：{user\_input}
"""
最佳实践：
- • 示例要多样化
- • 包含错误处理示例
- • 定期更新示例
- • 测试示例效果
05｜如何在 Agent 提示词中应用 Chain-of-Thought（CoT）？有哪些方法？
参考答案：
应用方法：
显式CoT
- • 在提示词中明确要求思考过程
- • 提供思考步骤示例
- • 要求展示推理链
隐式CoT
- • 通过问题引导思考
- • 使用结构化提示
- • 分步骤执行
自适应CoT
- • 根据任务复杂度选择
- • 简单任务跳过思考
- • 复杂任务详细思考
示例：
# 显式CoT
explicit\_cot\_prompt = """
解决以下问题，请展示你的思考过程：
问题：{problem}
思考步骤：
1. 理解问题：分析问题的关键要素
2. 制定策略：确定解决方法
3. 执行步骤：逐步解决问题
4. 验证结果：检查答案是否正确
请按步骤思考并给出答案。
"""
# 隐式CoT（通过问题引导）
implicit\_cot\_prompt = """
解决以下问题：
问题：{problem}
请回答以下问题来帮助思考：
1. 问题的核心是什么？
2. 需要哪些信息？
3. 有哪些可能的解决方案？
4. 最佳方案是什么？
5. 如何验证方案？
基于以上思考，给出最终答案。
"""
# 自适应CoT
defadaptive\_cot\_prompt(problem, complexity):
if complexity == "simple":
returnf"问题：{problem}\n直接给出答案。"
elif complexity == "medium":
returnf"""
问题：{problem}
请简要思考后给出答案。
思考：
答案：
"""
else: # complex
returnf"""
问题：{problem}
请详细思考并展示推理过程。
思考步骤：
1. 问题分析
2. 信息收集
3. 方案设计
4. 执行验证
5. 结果确认
最终答案：
"""
最佳实践：
- • 根据任务选择方法
- • 平衡思考深度和效率
- • 监控思考质量
- • 优化思考提示
06｜Agent 提示词如何优化以减少 Token 消耗？有哪些策略？
参考答案：
优化策略：
精简表达
- • 删除冗余词汇
- • 使用简洁句式
- • 合并相似内容
结构化压缩
- • 使用列表而非段落
- • 使用缩写和符号
- • 提取关键信息
动态内容
- • 根据上下文动态生成
- • 只包含必要信息
- • 移除重复内容
缓存复用
- • 缓存常用提示词片段
- • 复用系统提示词
- • 共享示例库
示例：
# 优化前（冗长）
long\_prompt = """
你是一个专业的AI助手，具有丰富的知识和经验。
你的任务是帮助用户解决各种问题。
你需要仔细分析用户的问题，理解用户的真实意图。
然后，你需要使用你的知识和工具来提供准确的答案。
在回答时，你要保持友好和专业的态度。
如果遇到不确定的问题，你应该诚实地告诉用户。
"""
# 优化后（精简）
short\_prompt = """
角色：专业AI助手
任务：分析问题，提供准确答案
原则：友好、专业、诚实
不确定时：如实告知
"""
# 结构化压缩
structured\_prompt = """
角色：AI助手
能力：
- 知识问答
- 工具调用：search, calculate, weather
- 任务规划
规则：
1. 用户优先
2. 不确定时询问
3. 错误时提供替代方案
格式：结构化回答
"""
# 动态生成
defgenerate\_prompt(user\_input, context):
# 根据用户输入和上下文动态生成
base\_prompt = "你是AI助手。"
if needs\_tools(user\_input):
base\_prompt += "可用工具：search, calculate"
if context:
base\_prompt += f"\n上下文：{context[:200]}"# 限制长度
return base\_prompt + f"\n用户：{user\_input}"
效果评估：
- • 对比优化前后token数
- • 评估效果影响
- • 找到最佳平衡点
- • 持续优化
三、Agent提示词高级技巧篇（3题）
07｜如何为 Agent 设定角色和人格？有哪些设计方法？
参考答案：
设计方法：
角色定义
- • 明确身份和专业领域
- • 设定经验和背景
- • 定义性格特点
行为风格
- • 语言风格（正式/非正式）
- • 回答长度（简洁/详细）
- • 交互方式（主动/被动）
知识边界
- • 专业领域范围
- • 能力边界
- • 限制说明
示例：
# 专业型角色
professional\_role = """
角色：资深数据分析师
背景：10年数据分析经验，精通Python、SQL、统计学
性格：严谨、专业、注重细节
风格：使用专业术语，提供详细分析
边界：专注于数据分析，不涉及其他领域
"""
# 友好型角色
friendly\_role = """
角色：贴心助手
背景：经验丰富的AI助手
性格：友好、耐心、幽默
风格：使用通俗语言，简洁明了
特点：主动关心用户，提供建议
"""
# 专家型角色
expert\_role = """
角色：技术专家
领域：软件工程、系统架构
背景：20年开发经验，参与多个大型项目
特点：深入分析，提供最佳实践
风格：技术准确，逻辑清晰
"""
# 动态角色切换
defget\_role\_prompt(role\_type, task):
roles = {
"analyst": "你是数据分析专家...",
"developer": "你是软件工程师...",
"consultant": "你是商业顾问..."
}
base\_role = roles.get(role\_type, roles["analyst"])
# 根据任务调整
if"代码"in task:
base\_role += "\n特别关注：代码质量和最佳实践"
elif"数据"in task:
base\_role += "\n特别关注：数据准确性和分析深度"
return base\_role
最佳实践：
- • 角色要一致
- • 根据场景调整
- • 避免角色冲突
- • 测试角色效果
08｜Agent 提示词中如何设置约束条件和安全规则？
参考答案：
约束类型：
功能约束
- • 禁止的操作
- • 限制的范围
- • 权限要求
内容约束
- • 禁止生成的内容
- • 敏感信息处理
- • 输出格式限制
行为约束
- • 交互规则
- • 错误处理方式
- • 超时处理
示例：
constraints\_prompt = """
【功能约束】
1. 禁止执行以下操作：
- 删除文件或数据
- 修改系统配置
- 访问未授权资源
- 执行危险命令
2. 需要确认的操作：
- 修改重要数据
- 调用外部API
- 发送邮件或消息
【内容约束】
1. 禁止生成：
- 有害、暴力、歧视性内容
- 虚假信息
- 个人隐私信息
- 版权受限内容
2. 敏感信息处理：
- 不存储用户密码
- 不泄露API密钥
- 加密传输敏感数据
【行为约束】
1. 交互规则：
- 每次只执行一个主要任务
- 复杂任务需要分步执行
- 执行前说明计划
2. 错误处理：
- 错误时说明原因
- 提供替代方案
- 不隐藏错误信息
3. 超时处理：
- 单次操作不超过30秒
- 超时自动终止
- 通知用户并建议重试
"""
安全规则实现：
classSafeAgentPrompt:
def\_\_init\_\_(self):
self.forbidden\_keywords = [
"删除", "格式化", "清空", "销毁"
]
self.requires\_confirmation = [
"修改", "更新", "发送"
]
defcheck\_constraints(self, user\_input):
"""检查约束"""
# 检查禁止关键词
for keyword inself.forbidden\_keywords:
if keyword in user\_input:
returnFalse, f"检测到禁止操作：{keyword}"
# 检查需要确认的操作
needs\_confirm = False
for keyword inself.requires\_confirmation:
if keyword in user\_input:
needs\_confirm = True
break
returnTrue, "需要确认"if needs\_confirm else"通过"
defbuild\_safe\_prompt(self, base\_prompt, constraints):
"""构建安全提示词"""
returnf"""
{base\_prompt}
【安全约束】
{constraints}
请严格遵守以上约束。
"""
最佳实践：
- • 明确列出所有约束
- • 定期更新约束规则
- • 测试约束有效性
- • 记录违规情况
09｜如何实现 Agent 提示词的动态生成？有哪些应用场景？
参考答案：
动态生成方法：
基于上下文的生成
- • 根据对话历史调整
- • 基于任务类型定制
- • 考虑用户偏好
模板化生成
- • 使用模板引擎
- • 变量替换
- • 条件分支
LLM辅助生成
- • 使用LLM优化提示词
- • 根据任务生成提示词
- • 自适应调整
应用场景：
多轮对话
- • 根据历史调整提示词
- • 动态添加上下文
- • 更新任务状态
多任务处理
- • 不同任务不同提示词
- • 任务切换时更新
- • 任务组合优化
个性化定制
- • 根据用户偏好调整
- • 学习用户习惯
- • 定制化体验
示例：
classDynamicPromptGenerator:
def\_\_init\_\_(self, llm):
self.llm = llm
self.conversation\_history = []
self.user\_preferences = {}
defgenerate(self, task, context=None):
"""动态生成提示词"""
# 1. 基础提示词
base\_prompt = self.get\_base\_prompt(task)
# 2. 添加上下文
if context:
base\_prompt += f"\n上下文：{context}"
# 3. 添加历史对话
ifself.conversation\_history:
history = self.format\_history()
base\_prompt += f"\n历史对话：{history}"
# 4. 添加用户偏好
ifself.user\_preferences:
preferences = self.format\_preferences()
base\_prompt += f"\n用户偏好：{preferences}"
# 5. 使用LLM优化
optimized = self.optimize\_with\_llm(base\_prompt, task)
return optimized
defget\_base\_prompt(self, task):
"""获取基础提示词"""
task\_templates = {
"analysis": "你是数据分析专家...",
"coding": "你是软件工程师...",
"writing": "你是内容创作专家..."
}
task\_type = self.classify\_task(task)
return task\_templates.get(task\_type, "你是AI助手...")
defoptimize\_with\_llm(self, prompt, task):
"""使用LLM优化提示词"""
optimization\_prompt = f"""
优化以下提示词，使其更适合任务：{task}
原提示词：
{prompt}
要求：
1. 保持核心内容
2. 优化表达方式
3. 提高任务相关性
优化后的提示词：
"""
returnself.llm.predict(optimization\_prompt)
defformat\_history(self, max\_turns=5):
"""格式化历史对话"""
recent = self.conversation\_history[-max\_turns:]
return"\n".join([
f"用户：{turn['user']}\n助手：{turn['assistant']}"
for turn in recent
])
最佳实践：
- • 保持核心内容稳定
- • 动态部分要相关
- • 避免过度复杂
- • 测试生成效果
四、Agent提示词管理篇（3题）
10｜如何管理 Agent 提示词的版本？有哪些最佳实践？
参考答案：
版本管理策略：
版本控制
- • 使用Git管理提示词
- • 标记版本号
- • 记录变更历史
A/B测试
- • 同时测试多个版本
- • 对比效果
- • 选择最佳版本
灰度发布
- • 逐步推广新版本
- • 监控效果
- • 回滚机制
实现示例：
classPromptVersionManager:
def\_\_init\_\_(self):
self.versions = {}
self.current\_version = "v1.0"
self.test\_versions = {}
defsave\_version(self, version, prompt, metadata=None):
"""保存版本"""
self.versions[version] = {
"prompt": prompt,
"metadata": metadata or {},
"created\_at": datetime.now(),
"performance": {}
}
defget\_version(self, version=None):
"""获取版本"""
version = version orself.current\_version
returnself.versions.get(version, {}).get("prompt")
defcompare\_versions(self, v1, v2, test\_cases):
"""对比版本"""
results = {
v1: {"accuracy": 0, "cost": 0, "time": 0},
v2: {"accuracy": 0, "cost": 0, "time": 0}
}
forcasein test\_cases:
# 测试v1
result1 = self.test\_prompt(self.versions[v1]["prompt"], case)
results[v1]["accuracy"] += result1["accuracy"]
results[v1]["cost"] += result1["cost"]
results[v1]["time"] += result1["time"]
# 测试v2
result2 = self.test\_prompt(self.versions[v2]["prompt"], case)
results[v2]["accuracy"] += result1["accuracy"]
results[v2]["cost"] += result2["cost"]
results[v2]["time"] += result2["time"]
# 计算平均值
for v in [v1, v2]:
n = len(test\_cases)
for key in results[v]:
results[v][key] /= n
return results
defrollback(self, target\_version):
"""回滚到指定版本"""
if target\_version inself.versions:
self.current\_version = target\_version
returnTrue
returnFalse
最佳实践：
- • 使用语义化版本号
- • 记录变更原因
- • 定期评估版本
- • 保留历史版本
11｜如何进行 Agent 提示词的 A/B 测试？有哪些方法？
参考答案：
A/B测试方法：
随机分配
- • 用户随机分配到不同组
- • 保证样本均衡
- • 统计显著性
分层测试
- • 按用户类型分层
- • 按任务类型分层
- • 更精确的对比
多变量测试
- • 同时测试多个变量
- • 分析交互效应
- • 找到最优组合
实现示例：
classPromptABTester:
def\_\_init\_\_(self):
self.variants = {}
self.results = {}
self.user\_groups = {}
defadd\_variant(self, name, prompt):
"""添加测试变体"""
self.variants[name] = prompt
self.results[name] = {
"total": 0,
"success": 0,
"cost": 0,
"time": 0,
"satisfaction": []
}
defassign\_user(self, user\_id):
"""分配用户到测试组"""
if user\_id notinself.user\_groups:
# 随机分配
import random
variant = random.choice(list(self.variants.keys()))
self.user\_groups[user\_id] = variant
returnself.user\_groups[user\_id]
defrecord\_result(self, user\_id, success, cost, time, satisfaction=None):
"""记录测试结果"""
variant = self.user\_groups.get(user\_id)
if variant:
self.results[variant]["total"] += 1
if success:
self.results[variant]["success"] += 1
self.results[variant]["cost"] += cost
self.results[variant]["time"] += time
if satisfaction isnotNone:
self.results[variant]["satisfaction"].append(satisfaction)
defanalyze\_results(self):
"""分析测试结果"""
analysis = {}
for variant, data inself.results.items():
analysis[variant] = {
"success\_rate": data["success"] / data["total"] if data["total"] > 0else0,
"avg\_cost": data["cost"] / data["total"] if data["total"] > 0else0,
"avg\_time": data["time"] / data["total"] if data["total"] > 0else0,
"avg\_satisfaction": sum(data["satisfaction"]) / len(data["satisfaction"]) if data["satisfaction"] else0
}
return analysis
defget\_winner(self, metric="success\_rate"):
"""获取最佳变体"""
analysis = self.analyze\_results()
returnmax(analysis.items(), key=lambda x: x[1][metric])
最佳实践：
- • 足够的样本量
- • 控制变量
- • 统计显著性检验
- • 多维度评估
12｜Agent 提示词如何实现本地化和多语言支持？
参考答案：
实现方式：
翻译模板
- • 提示词模板翻译
- • 保持结构一致
- • 文化适配
动态语言检测
- • 检测用户语言
- • 自动切换提示词
- • 混合语言支持
本地化优化
- • 文化背景适配
- • 表达习惯调整
- • 示例本地化
示例：
classLocalizedPromptManager:
def\_\_init\_\_(self):
self.prompts = {
"zh-CN": {
"system": "你是一个专业的AI助手...",
"error": "抱歉，出现了错误...",
"confirm": "请确认是否继续..."
},
"en-US": {
"system": "You are a professional AI assistant...",
"error": "Sorry, an error occurred...",
"confirm": "Please confirm to continue..."
},
"ja-JP": {
"system": "あなたはプロのAIアシスタントです...",
"error": "申し訳ございません、エラーが発生しました...",
"confirm": "続行するか確認してください..."
}
}
self.default\_lang = "zh-CN"
defget\_prompt(self, key, lang=None):
"""获取本地化提示词"""
lang = lang orself.default\_lang
returnself.prompts.get(lang, self.prompts[self.default\_lang]).get(key, "")
defdetect\_language(self, text):
"""检测语言"""
# 简化的语言检测
ifany('\u4e00' <= char <= '\u9fff'for char in text):
return"zh-CN"
elifany(ord(char) > 127for char in text):
# 可能是其他语言，需要更复杂的检测
return"en-US"# 默认
return"en-US"
deflocalize\_prompt(self, prompt, target\_lang, source\_lang="zh-CN"):
"""本地化提示词"""
# 使用翻译API或模型
# 这里简化处理
if target\_lang == source\_lang:
return prompt
# 实际应用中调用翻译服务
translated = self.translate(prompt, source\_lang, target\_lang)
return translated
defbuild\_localized\_prompt(self, base\_template, lang, **kwargs):
"""构建本地化提示词"""
localized\_template = self.get\_prompt(base\_template, lang)
return localized\_template.format(**kwargs)
最佳实践：
- • 保持核心逻辑一致
- • 文化敏感内容适配
- • 测试多语言效果
- • 支持语言切换
五、Agent提示词实践篇（3题）
13｜Agent 提示词中如何实现安全过滤？有哪些方法？
参考答案：
过滤方法：
关键词过滤
- • 检测敏感词
- • 禁止危险操作
- • 内容安全检查
语义过滤
- • 使用分类模型
- • 检测有害意图
- • 上下文理解
输出验证
- • 验证生成内容
- • 检查格式规范
- • 安全规则检查
示例：
classSafePromptFilter:
def\_\_init\_\_(self):
self.forbidden\_keywords = [
"删除", "格式化", "清空", "销毁",
"暴力", "歧视", "有害"
]
self.sensitive\_patterns = [
r"密码|password",
r"密钥|api.*key",
r"token"
]
deffilter\_input(self, user\_input):
"""过滤用户输入"""
# 1. 关键词检测
for keyword inself.forbidden\_keywords:
if keyword in user\_input:
returnFalse, f"检测到禁止关键词：{keyword}"
# 2. 模式检测
import re
for pattern inself.sensitive\_patterns:
if re.search(pattern, user\_input, re.IGNORECASE):
returnFalse, "检测到敏感信息模式"
# 3. 语义检测（使用分类模型）
ifself.is\_harmful\_intent(user\_input):
returnFalse, "检测到有害意图"
returnTrue, "通过"
deffilter\_output(self, output):
"""过滤输出"""
# 1. 内容检查
ifself.contains\_harmful\_content(output):
returnFalse, "输出包含有害内容"
# 2. 格式验证
ifnotself.validate\_format(output):
returnFalse, "输出格式不符合要求"
returnTrue, "通过"
defis\_harmful\_intent(self, text):
"""检测有害意图"""
# 使用分类模型或规则
harmful\_indicators = [
"攻击", "破坏", "窃取"
]
returnany(indicator in text for indicator in harmful\_indicators)
defcontains\_harmful\_content(self, text):
"""检测有害内容"""
# 使用内容安全API或模型
returnFalse# 简化
defvalidate\_format(self, output):
"""验证格式"""
# 检查输出是否符合要求
returnTrue# 简化
最佳实践：
- • 多层过滤机制
- • 定期更新规则
- • 记录过滤事件
- • 平衡安全和可用性
14｜Agent 提示词对性能有什么影响？如何优化？
参考答案：
性能影响：
Token消耗
- • 提示词长度影响token数
- • 直接影响成本
- • 影响响应速度
处理时间
- • 复杂提示词处理时间长
- • 影响用户体验
- • 增加延迟
模型负载
- • 长提示词增加计算负担
- • 可能影响并发能力
- • 资源消耗增加
优化方法：
classPromptPerformanceOptimizer:
def\_\_init\_\_(self):
self.cache = {}
self.metrics = {
"token\_count": {},
"response\_time": {},
"cost": {}
}
defoptimize\_length(self, prompt):
"""优化提示词长度"""
# 1. 删除冗余
optimized = self.remove\_redundancy(prompt)
# 2. 压缩表达
compressed = self.compress\_expression(optimized)
# 3. 提取关键信息
essential = self.extract\_essential(compressed)
return essential
defremove\_redundancy(self, prompt):
"""删除冗余内容"""
# 删除重复句子
sentences = prompt.split('\n')
unique\_sentences = []
seen = set()
for sentence in sentences:
sentence\_hash = hash(sentence.strip())
if sentence\_hash notin seen:
seen.add(sentence\_hash)
unique\_sentences.append(sentence)
return'\n'.join(unique\_sentences)
defcompress\_expression(self, prompt):
"""压缩表达"""
# 使用缩写和符号
replacements = {
"例如": "e.g.",
"也就是说": "i.e.",
"注意": "⚠",
"重要": "⭐"
}
for old, new in replacements.items():
prompt = prompt.replace(old, new)
return prompt
defextract\_essential(self, prompt):
"""提取关键信息"""
# 使用LLM提取关键信息
extraction\_prompt = f"""
从以下提示词中提取最核心的信息，保持功能完整：
{prompt}
提取后的核心提示词：
"""
# 实际应用中调用LLM
return prompt # 简化
defmeasure\_performance(self, prompt, variant\_name):
"""测量性能"""
import time
import tiktoken
# Token数
encoding = tiktoken.get\_encoding("cl100k\_base")
token\_count = len(encoding.encode(prompt))
# 响应时间（模拟）
start\_time = time.time()
# 实际调用LLM
response\_time = time.time() - start\_time
# 成本（简化计算）
cost = token\_count / 1000 * 0.002# 假设价格
self.metrics["token\_count"][variant\_name] = token\_count
self.metrics["response\_time"][variant\_name] = response\_time
self.metrics["cost"][variant\_name] = cost
return {
"tokens": token\_count,
"time": response\_time,
"cost": cost
}
最佳实践：
- • 定期测量性能
- • 对比不同版本
- • 找到最佳平衡
- • 持续优化
15｜Agent 提示词工程有哪些最佳实践和工具推荐？
参考答案：
最佳实践：
设计阶段
- • 明确目标和约束
- • 使用结构化设计
- • 包含示例和测试
开发阶段
- • 版本控制
- • 模块化设计
- • 文档完善
测试阶段
- • A/B测试
- • 多场景测试
- • 性能评估
部署阶段
- • 灰度发布
- • 监控效果
- • 持续优化
工具推荐：
提示词管理工具
- • LangChain PromptTemplate ：模板管理
- • PromptLayer ：提示词版本管理
- • Weights & Biases ：实验跟踪
提示词优化工具
- • OpenAI Playground ：交互式测试
- • PromptPerfect ：自动优化
- • PromptGenius ：提示词生成
测试工具
- • LangSmith ：LangChain测试平台
- • PromptBench ：提示词基准测试
- • Custom Test Suites ：自定义测试
实践框架：
classPromptEngineeringFramework:
def\_\_init\_\_(self):
self.templates = {}
self.versions = {}
self.test\_results = {}
defdesign(self, requirements):
"""设计提示词"""
# 1. 分析需求
analysis = self.analyze\_requirements(requirements)
# 2. 设计模板
template = self.create\_template(analysis)
# 3. 添加示例
template = self.add\_examples(template, analysis)
return template
deftest(self, prompt, test\_cases):
"""测试提示词"""
results = []
forcasein test\_cases:
result = self.run\_test(prompt, case)
results.append(result)
# 分析结果
analysis = self.analyze\_results(results)
return analysis
defoptimize(self, prompt, metrics):
"""优化提示词"""
# 根据指标优化
optimized = prompt
if metrics.get("length") > 1000:
optimized = self.reduce\_length(optimized)
if metrics.get("clarity") < 0.8:
optimized = self.improve\_clarity(optimized)
return optimized
defdeploy(self, prompt, strategy="gradual"):
"""部署提示词"""
if strategy == "gradual":
# 灰度发布
self.gradual\_rollout(prompt)
else:
# 全量发布
self.full\_deployment(prompt)
学习资源：
- • OpenAI Prompt Engineering Guide
- • LangChain Documentation
- • Prompt Engineering Community
- • 相关论文和博客
总结
本文精选了15道关于Agent提示词工程的高频面试题，涵盖了：
提示词设计基础 ：设计原则、系统提示词、模板设计
优化技巧 ：Few-shot设计、Chain-of-Thought、Token优化
高级技巧 ：角色设定、约束条件、动态生成
提示词管理 ：版本管理、A/B测试、本地化
实践应用 ：安全过滤、性能优化、最佳实践
核心要点：
- • 提示词设计要清晰、结构化、有约束
- • Few-shot和CoT可以显著提升效果
- • 动态生成和版本管理很重要
- • 安全过滤和性能优化不可忽视
- • 遵循最佳实践和工具支持
面试建议：
- • 掌握提示词设计原则
- • 熟悉Few-shot和CoT方法
- • 了解版本管理和测试方法
- • 具备实际优化经验
- • 关注最新工具和趋势
希望这些题目能帮助您更好地准备大模型应用岗位的面试！