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提示词开发指南 ​

本指南提供了关于 Nexent 中用于创建不同类型智能体的提示词模板系统的全面信息。backend/prompts/ 目录中的 YAML 文件定义了各种智能体类型的系统提示词、规划提示词和其他关键提示词组件。

文件命名规范 ​

命名格式为 {agent_type}_agent.yaml，其中：

  • agent_type：描述智能体的主要功能或用途（如 manager、search 等）

提示词模板结构 ​

每个 YAML 文件包含以下主要部分：

1. system_prompt ​

系统提示词是智能体的核心部分，定义了智能体的角色、能力和行为规范。通常包含以下部分：

  • 核心职责：智能体的主要职责和能力描述
  • 执行流程：智能体执行任务的标准流程和方法
  • 可用资源：智能体可以使用的工具和子智能体列表
  • 资源使用要求：使用不同工具的优先级和策略
  • Python代码规范：编写代码的规范和约束
  • 示例模板：展示智能体执行任务的示例

2. planning ​

包含用于任务规划的各种提示词：

  • initial_facts：初始事实收集提示词
  • initial_plan：初始计划制定提示词
  • update_facts_pre_messages：更新事实前的提示词
  • update_facts_post_messages：更新事实后的提示词
  • update_plan_pre_messages：更新计划前的提示词
  • update_plan_post_messages：更新计划后的提示词

3. managed_agent ​

定义与子智能体交互的提示词：

  • task：分配给子智能体的任务提示词
  • report：子智能体报告结果的提示词

4. final_answer ​

定义最终答案生成的提示词：

  • pre_messages：生成最终答案前的提示词
  • post_messages：生成最终答案后的提示词

5. tools_requirement ​

定义工具使用规范和优先级的提示词。

6. few_shots ​

提供少样本学习示例的提示词，帮助智能体更好地理解任务执行方式。

模板变量 ​

提示词模板中使用以下特殊变量进行动态替换：

  • ：可用工具列表
  • ：可用子智能体列表
  • ：当前任务描述
  • ：授权导入的Python模块
  • ：更新后的事实列表
  • ：已知事实列表
  • ：剩余执行步骤数

可用的提示词模板 ​

核心模板 ​

  1. 管理器智能体模板

    • manager_system_prompt_template.yaml - 中文版本
    • manager_system_prompt_template_en.yaml - 英文版本

    这些模板定义了核心管理器智能体，负责协调和调度各种助手和工具来高效解决复杂任务。

  2. 被管理智能体模板

    • managed_system_prompt_template.yaml - 中文版本
    • managed_system_prompt_template_en.yaml - 英文版本

    这些模板定义了专门的智能体，在管理器智能体的协调下执行特定任务。

  3. 专业智能体模板

    • knowledge_summary_agent.yaml - 知识总结智能体（中文）
    • knowledge_summary_agent_en.yaml - 知识总结智能体（英文）
    • analyze_file.yaml - 文件分析智能体（中文）
    • analyze_file_en.yaml - 文件分析智能体（英文）

工具模板 ​

位于 utils/ 目录中：

  1. 提示词生成模板

    • prompt_generate.yaml - 中文版本
    • prompt_generate_en.yaml - 英文版本

    这些模板帮助为不同智能体类型生成高效、清晰的提示词。

  2. 提示词微调模板

    • prompt_fine_tune.yaml - 中文版本
    • prompt_fine_tune_en.yaml - 英文版本

    用于微调和优化现有提示词的模板。

  3. 标题生成模板

    • generate_title.yaml - 用于生成标题和摘要

执行流程 ​

标准智能体执行流程遵循以下模式：

  1. 思考：分析当前任务状态和进展
  2. 代码：编写简单的Python代码
  3. 观察：查看代码执行结果
  4. 重复：继续循环直到任务完成

代码规范 ​

在提示词中编写Python代码时：

  1. 使用格式 代码：\n```py\n 表示可执行代码
  2. 使用格式 代码：\n```code:语言类型\n 表示仅用于展示的代码
  3. 只使用已定义的变量，变量将在多次调用之间持续保持
  4. 使用 print() 函数让变量信息可见
  5. 使用关键字参数进行工具和智能体调用
  6. 避免在一轮对话中进行过多的工具调用
  7. 只能从授权模块导入：

最佳实践 ​

  1. 任务分解：将复杂任务分解为可管理的子任务
  2. 专业匹配：根据智能体专长分配任务
  3. 信息整合：整合不同智能体的输出
  4. 效率优化：避免重复工作
  5. 结果评估：评估智能体返回结果，必要时提供额外指导

使用示例 ​

以下是管理器智能体如何与专业智能体协调的示例：

yaml
# 任务分配示例
managed_agent:
  task: |
    请分析提供的文档并提取关键见解。
    
  report: |
    {{final_answer}}

这个系统允许灵活而强大的智能体协调，同时保持清晰的提示词开发标准和最佳实践。