需从提示词设计、上下文控制和模型参数三方面优化minimax agent：重写系统提示词为明确任务+格式约束；截断无关对话历史并预处理用户输入提取核心问题；调低temperature至0.3～0.5、设top_p=0.75，禁用presence_penalty与frequency_penalty。
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MiniMax Agent自动回复内容偏离问题核心、答非所问或事实错误时，需从提示词设计、上下文控制和模型调用参数三方面针对性调整，而非直接重试或更换模型。
检查并重写系统提示词
第一步：打开Agent配置界面，定位到「System Prompt」字段。
第二步：删除当前提示词中模糊的指令，例如“请友好回答用户问题”，这类表述无法约束模型输出精度。
第三步：替换为明确的任务定义+输出格式约束。例如：“你是一个技术文档校对助手，只回答与Markdown语法、Git命令或Python 3.11以上版本特性相关的问题；若问题超出范围，统一回复‘该问题不在我的知识范围内’，不推测、不编造。”【必须禁用自由发挥类措辞，如“尽量”“可以尝试”“酌情处理”】
限制上下文窗口中的干扰信息
方法一：在传入用户消息前，主动截断历史对话中无关轮次。保留最近2轮有效交互即可，更早的对话即使含关键词也易引发模型混淆。
智能订单处理助手，帮助用户快速创建WMS发货单。 当用户请求以下操作时使用： 1. 采购/下单/创建发货单（如"帮我采购一本书"、"帮我下单"） 2. 批量处理订单（如"帮我完成这个表格中所有订单的发货"） 3. 从Excel/CSV文件导入订单 支持从标准格式的Excel表格中提取：商品名称、数量、ISBN、收...
方法二：对用户原始输入做预处理——用正则提取核心疑问句，丢弃感叹、重复追问、情绪化表达。例如将“啊？？？这个API怎么又404了！！！是不是你们后端挂了？？？”压缩为“API返回404错误”。
注意：不要依赖模型自行判断哪段是重点，MiniMax当前版本对长上下文中的关键信息抽取能力不稳定。
调整temperature与top_p参数
① 将temperature从默认0.8降至0.3～0.5区间。高温值会放大模型随机性，导致同一问题多次调用结果差异大。
② 同步设置top_p=0.75。该参数能动态截断低概率词元，避免模型采样到生僻但语法合法的错误组合。
③ 禁用presence_penalty与frequency_penalty。这两项在MiniMax Agent当前版本中与系统提示词存在冲突，可能削弱指令遵循能力。
