02a - 12 种 Prompt 模式扫盲

本文是《AI Agent 实战手册》第 2 章第 1 节。 上一节：核心概念扫盲 | 下一节：模型差异化 Prompt 技巧

概述

Prompt Engineering 是与大语言模型（LLM）高效协作的核心技能。不同的 prompt 模式适用于不同场景——从简单的零样本指令到复杂的多步推理链。本节系统梳理 12 种主流 prompt 模式，每种模式包含概念说明、适用场景和可直接使用的示例，帮助你建立完整的 prompt 技术工具箱。

1. Zero-Shot Prompting（零样本提示）

概念说明

直接给模型下达指令，不提供任何示例。依赖模型在预训练阶段学到的知识来完成任务。这是最基础也是最常用的 prompt 模式。

适用场景

• 简单分类、翻译、摘要等通用任务
• 模型已经对任务类型有良好理解的场景
• 快速原型验证，不想花时间构造示例

工具推荐

示例

将以下英文翻译为中文，保持技术术语准确：
"Prompt engineering is the practice of designing inputs to guide LLM outputs."

输出： Prompt engineering 是设计输入以引导大语言模型输出的实践方法。

2. Few-Shot Prompting（少样本提示）

概念说明

在 prompt 中提供少量输入-输出示例（通常 2-5 个），让模型通过”上下文学习”（In-Context Learning）理解任务模式，然后处理新的输入。

适用场景

• 模型对任务格式不够熟悉时
• 需要特定输出格式或风格
• 分类任务中需要明确类别边界

示例

请根据以下示例，对新的评论进行情感分类：

评论："这个产品太棒了，完全超出预期！" → 正面
评论："包装破损，客服态度差。" → 负面
评论："还行吧，中规中矩。" → 中性

评论："发货速度很快，但产品有点小瑕疵。" → ?

输出： 中性（混合正面和负面因素）

技巧

• 示例数量通常 3-5 个效果最佳，覆盖不同类别
• 示例顺序会影响结果——把最相关的示例放在最后（近因效应）
• 确保示例格式一致，模型会严格模仿你的格式

3. Chain-of-Thought Prompting（思维链提示）

概念说明

引导模型在给出最终答案之前，先展示中间推理步骤。就像让模型”思考过程外显化”，通过分步推理减少逻辑错误。这是 2022 年由 Google 提出的技术，至今仍是最重要的高级 prompt 模式之一。

适用场景

• 数学计算和逻辑推理
• 多步骤决策问题
• 需要解释推理过程的场景
• 代码调试和 bug 分析

示例

请一步步思考以下问题：

一个团队有 8 名开发者。每人每天可以完成 3 个 story point。
Sprint 为 2 周（10 个工作日）。其中 2 天用于会议和 code review。
团队的 Sprint 容量是多少？

请展示你的推理过程。

输出：

1. 每人可用工作天数：10 - 2 = 8 天
2. 每人可完成 story point：8 × 3 = 24 点
3. 团队总容量：24 × 8 = 192 story point

变体

4. Self-Consistency Prompting（自一致性提示）

概念说明

对同一个问题生成多条独立的推理路径，然后通过”多数投票”选出最一致的答案。类似于咨询多位专家，取共识结论。这是对 Chain-of-Thought 的增强，通过多次采样提高可靠性。

适用场景

• 高风险决策需要高可靠性
• 数学推理和逻辑判断
• 存在多种合理解法的问题
• 需要验证答案正确性的场景

示例

请用三种不同的方法解决以下问题，然后比较三个答案，
选出最一致的结论：

一个 API 的平均响应时间是 200ms，P99 是 800ms。
如果我们要求 SLA 保证 99.9% 的请求在 500ms 内完成，
这个 API 是否满足要求？请从不同角度分析。

操作步骤

1. 设置较高的 temperature（0.7-1.0）以获得多样化推理路径
2. 对同一问题运行 3-5 次
3. 比较所有输出，取出现频率最高的结论
4. 如果结论不一致，分析分歧原因

5. Tree-of-Thought Prompting（思维树提示）

概念说明

将推理过程组织为树状结构，在每个决策节点探索多个分支，评估每个分支的前景，然后选择最优路径继续。相比线性的 Chain-of-Thought，Tree-of-Thought 允许回溯和并行探索。

适用场景

• 需要探索多种方案的规划问题
• 创意写作和头脑风暴
• 架构设计中的方案对比
• 博弈论和策略分析

示例

我需要为一个电商平台选择技术栈。请使用思维树方法：

1. 列出 3 个候选方案
2. 对每个方案，评估以下维度（1-10 分）：
   - 开发效率
   - 性能
   - 可维护性
   - 团队学习成本
   - 生态系统成熟度
3. 对得分最高的 2 个方案，深入分析优劣
4. 给出最终推荐和理由

与 CoT 的对比

6. Role Prompting（角色提示）

概念说明

为模型指定一个特定角色或身份，让它从该角色的视角和专业知识出发来回答问题。角色设定会影响模型的语气、专业深度和关注点。

适用场景

• 需要特定领域专业知识的咨询
• 模拟不同利益相关者的视角
• 代码审查（扮演高级工程师）
• 文档写作（扮演技术作家）

示例

你是一位有 15 年经验的 DevOps 架构师，专精 Kubernetes 和云原生架构。
你的沟通风格是直接、务实，喜欢用具体数据说话。

请审查以下 Kubernetes 部署配置，指出潜在问题和优化建议：

[配置内容]

技巧

• 角色描述越具体越好：包含经验年限、专业领域、沟通风格
• 可以组合多个角色进行”辩论”，获得多视角分析
• 避免过于夸张的角色设定（如”你是世界上最好的程序员”），这可能导致过度自信的输出

7. System Prompting（系统提示）

概念说明

通过 API 的 system 角色消息设定模型的全局行为规则、人格特征和约束条件。System prompt 在整个对话中持续生效，是构建 AI 应用和 Agent 的基础。

适用场景

• 构建 AI 应用时定义助手行为
• 设定输出格式和语言约束
• 定义安全边界和内容过滤规则
• Agent 的核心指令配置

示例

{
  "role": "system",
  "content": "你是一个代码审查助手。规则：
    1. 只关注代码质量问题，不讨论业务逻辑
    2. 按严重程度分级：🔴 严重 / 🟡 警告 / 🔵 建议
    3. 每个问题必须包含：位置、问题描述、修复建议
    4. 输出格式为 Markdown 表格
    5. 如果代码没有问题，回复'✅ LGTM'"
}

System Prompt vs Role Prompt

8. Structured Output Prompting（结构化输出提示）

概念说明

明确指定模型输出的格式和结构，如 JSON、XML、Markdown 表格、YAML 等。2025-2026 年，主流模型（GPT-4o、Claude、Gemini）都支持原生结构化输出（Structured Outputs），可以在 API 层面保证输出符合指定的 JSON Schema。

适用场景

• API 响应需要机器可解析的格式
• 数据提取和信息抽取
• 自动化工作流中的数据传递
• Agent 工具调用的参数生成

工具推荐

示例

分析以下代码片段，以 JSON 格式输出结果：

{
  "language": "检测到的编程语言",
  "complexity": "low | medium | high",
  "issues": [
    {
      "severity": "error | warning | info",
      "line": "行号",
      "message": "问题描述",
      "suggestion": "修复建议"
    }
  ],
  "metrics": {
    "lines_of_code": "数字",
    "cyclomatic_complexity": "数字"
  }
}

2026 最佳实践

• 优先使用 API 原生的 Structured Outputs 功能，而非在 prompt 中描述格式
• 使用 Pydantic（Python）或 Zod（TypeScript）定义 schema，通过 Instructor 或 LangChain 自动转换
• 对于复杂嵌套结构，先用简单 schema 验证，再逐步增加复杂度

9. Constrained Generation（约束生成）

概念说明

在 prompt 中设定严格的输出约束条件，包括字数限制、必须包含/排除的内容、格式要求、语气限制等。与结构化输出关注”格式”不同，约束生成更关注”内容边界”。

适用场景

• 营销文案需要精确字数控制
• 合规内容需要排除特定词汇
• SEO 内容需要包含特定关键词
• 技术文档需要遵循特定术语规范

示例

为以下产品写一段描述。

约束条件：
- 恰好 3 段，每段不超过 50 字
- 第一段：产品核心价值（必须包含"效率"一词）
- 第二段：3 个关键特性，用 bullet point
- 第三段：行动号召，包含紧迫感
- 语气：专业但友好
- 禁止使用：最好的、革命性的、颠覆性的
- 必须包含"免费试用"恰好一次

产品：[产品描述]

约束类型清单

10. Multi-Turn Prompting（多轮对话提示）

概念说明

通过多轮对话逐步引导模型完成复杂任务。每一轮基于前一轮的输出进行深化、修正或扩展。这是实际使用中最常见的模式，也是 Agent 交互的基础。

适用场景

• 复杂任务的分步完成
• 迭代式内容创作和修改
• 交互式代码开发和调试
• 需求澄清和方案细化

示例

第 1 轮：请为一个待办事项 API 设计数据模型，包含用户、项目、任务三个实体。

第 2 轮：很好。现在为 Task 实体添加优先级、标签和截止日期字段，
        并设计标签的多对多关系。

第 3 轮：请基于这个数据模型，生成 Prisma schema 文件。

第 4 轮：现在为 Task 的 CRUD 操作生成 REST API 端点定义。

技巧

• 每轮聚焦一个明确的子任务
• 在新一轮开始时，简要总结前几轮的关键决策
• 如果对话过长，定期要求模型”总结到目前为止的所有决策”
• 注意上下文窗口限制——超长对话可能导致早期信息丢失

11. ReAct Prompting（推理+行动提示）

概念说明

ReAct（Reasoning + Acting）模式让模型交替进行”推理”和”行动”。模型先思考下一步该做什么（Thought），然后执行一个动作（Action），观察结果（Observation），再基于观察继续推理。这是现代 AI Agent 的核心运行模式。

适用场景

• AI Agent 的工具调用决策
• 需要外部信息检索的问答
• 多步骤任务的自主执行
• 需要实时反馈的交互式任务

示例

你是一个研究助手，可以使用以下工具：
- search(query): 搜索网络信息
- calculate(expression): 计算数学表达式
- read_file(path): 读取文件内容

任务：分析 React 和 Vue 在 2026 年的 npm 下载量对比。

请按以下格式回答：
Thought: [你的推理]
Action: [工具名(参数)]
Observation: [工具返回结果]
... (重复直到完成)
Answer: [最终答案]

典型执行流程：

Thought: 我需要获取 React 和 Vue 的 npm 下载量数据
Action: search("React npm weekly downloads 2026")
Observation: React 周下载量约 2800 万次
Thought: 现在需要获取 Vue 的数据进行对比
Action: search("Vue npm weekly downloads 2026")
Observation: Vue 周下载量约 520 万次
Thought: 我已经有了两个框架的数据，可以进行对比分析
Answer: React 的周下载量（~2800 万）约为 Vue（~520 万）的 5.4 倍...

ReAct 在 Agent 中的应用

2025-2026 年，ReAct 已成为主流 Agent 框架（LangChain、LlamaIndex、Claude Code）的默认推理模式。Agent 的每次工具调用本质上都是一个 ReAct 循环：

1. Thought：分析当前状态，决定下一步
2. Action：调用工具（搜索、执行代码、读写文件等）
3. Observation：获取工具返回结果
4. Repeat：基于结果继续推理或给出最终答案

12. Self-Refine Prompting（自我优化提示）

概念说明

让模型生成初始输出后，自己审查并改进输出质量。模型扮演”作者”和”评审者”双重角色，通过迭代反馈循环不断提升输出质量。

适用场景

• 代码生成后的自动审查和优化
• 文案写作的质量提升
• 翻译的准确性改进
• 任何需要”先写后改”的创作任务

示例

请完成以下任务，分三步进行：

步骤 1 - 初稿：
为以下函数编写单元测试。

步骤 2 - 自我审查：
审查你写的测试代码，检查以下方面：
- 是否覆盖了边界条件？
- 是否有遗漏的错误场景？
- 测试命名是否清晰？
- 是否有冗余测试？

步骤 3 - 改进版：
基于审查结果，输出改进后的测试代码。
用 "// IMPROVED:" 注释标记所有改动。

进阶：多轮自我优化

请对以下代码进行 3 轮优化：

第 1 轮：关注正确性（修复 bug）
第 2 轮：关注性能（优化算法复杂度）
第 3 轮：关注可读性（改善命名和注释）

每轮输出优化后的代码和改动说明。

12 种模式速查对比表

模式组合策略

在实际生产中，很少单独使用某一种模式。以下是常见的组合方式：

组合 1：Role + System + CoT

System: 你是高级安全工程师...
User: 请一步步分析这段代码的安全漏洞...

适用于：需要专业深度的分析任务

组合 2：Few-Shot + Structured Output

以下是 3 个示例，请按相同的 JSON 格式处理新输入...

适用于：批量数据处理和信息抽取

组合 3：ReAct + Self-Refine

使用工具完成任务后，审查你的结果并改进...

适用于：Agent 的自主任务执行

组合 4：CoT + Self-Consistency + Constrained

用 3 种方法分析，取共识结论，输出不超过 200 字...

适用于：高风险决策场景

避坑指南

❌ 常见错误

1. 过度使用 Few-Shot

   • 问题：提供太多示例（>5 个）会占用大量上下文窗口，且可能导致模型过度拟合示例模式
   • 正确做法：3-5 个高质量示例通常足够，优先选择有代表性的边界案例

2. CoT 用于简单任务

   • 问题：对简单任务使用 Chain-of-Thought 反而可能降低准确率，因为多余的推理步骤引入了出错机会
   • 正确做法：简单任务用 Zero-Shot，复杂推理才用 CoT

3. 角色设定过于夸张

   • 问题：使用”你是世界上最顶级的专家”这类夸张描述，可能导致模型过度自信，减少对不确定性的表达
   • 正确做法：用具体的经验描述（“10 年 Kubernetes 经验”）代替夸张形容

4. 忽略 System Prompt 的优先级

   • 问题：在用户消息中设定的规则可能被后续对话覆盖
   • 正确做法：关键规则放在 System Prompt 中，确保全局生效

5. 结构化输出只靠 prompt 描述

   • 问题：仅在 prompt 中描述 JSON 格式，模型可能输出不合规的 JSON
   • 正确做法：使用 API 原生的 Structured Outputs 功能或 Instructor 等库进行 schema 验证

✅ 最佳实践

1. 从 Zero-Shot 开始，效果不好再逐步升级到 Few-Shot → CoT → 更复杂的模式
2. 在 prompt 末尾放置最重要的指令（模型对末尾内容的关注度更高）
3. 使用 XML 标签（<context>, <instructions>, <examples>）组织长 prompt 的结构
4. 定期测试和优化 prompt——同一个 prompt 在不同模型版本上的效果可能不同
5. 为生产环境的 prompt 建立版本管理，记录每次修改和效果变化

相关资源与延伸阅读

Playground 与实验工具

• OpenAI Playground  — OpenAI 官方 Prompt 实验环境，支持多模型对比和参数调节
• Anthropic Console  — Claude 模型的官方 Playground，支持 System Prompt 和 Tool Use 测试
• Google AI Studio  — Gemini 模型的免费实验平台，支持多模态 Prompt 测试
• ChainForge  — 开源的可视化 Prompt 实验工具，支持多模型并行对比测试

Prompt 库与模板

• Anthropic Prompt Library  — Anthropic 官方 Prompt 模板库，涵盖常见任务场景
• AI Prompt Library  — 社区驱动的 Prompt 模板集合，按用途分类
• Awesome ChatGPT Prompts  — GitHub 上最受欢迎的 Prompt 集合，10 万+ Star

学习资源

• Prompt Engineering Guide  — 最全面的 Prompt Engineering 开源教程，支持中文
• Learn Prompting  — 免费的 Prompt Engineering 互动课程，从入门到高级
• Anthropic Prompt Engineering 文档  — Claude 官方 Prompt 工程最佳实践

社区

• r/PromptEngineering  — Reddit Prompt Engineering 社区，分享技巧和讨论
• Prompt Engineering Community — The Hive Index  — 23+ 个 Prompt Engineering 社区的聚合目录

参考来源

• 12 Advanced Prompt Engineering Techniques (2025-2026) （2026 年 2 月）
• Types of Prompt Engineering: Zero-Shot to Self-Consistency (2026 Guide) （2026 年 2 月）
• Prompt Engineering Best Practices (2026): Checklist （2026 年 1 月）
• Prompt Engineering Guide 2026 - Analytics Vidhya （2026 年 1 月）
• Advanced Prompting Techniques for Complex AI Reasoning （2025 年 11 月）
• GPT-5.2 Prompting Guide: The 2026 Playbook （2026 年 2 月）

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