要让minimax agent准确执行复杂需求，须将模糊目标转化为结构化指令：先定义角色与能力边界，再规范输入样例与格式，强制输出json schema并设兜底规则，最后独立处理各类异常分支。
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要让MiniMax Agent准确理解并执行复杂项目需求，必须把模糊的业务目标转化成它能逐条解析的结构化指令。直接扔给模型一句“做个智能客服”，它会返回通用话术模板；而拆解成带角色、输入约束、输出格式、异常分支的指令链，才能驱动Agent产出可上线的代码与流程。
明确Agent核心角色与能力边界
第一步：在指令开头用一句话定义Agent的身份，例如“你是一个电商售后工单分类器，只负责将用户提交的文本归入【退货】、【换货】、【物流查询】、【商品质量问题】四类”。【不写角色定义会导致Agent自行脑补职责，后续所有逻辑都可能偏移】
第二步：用分号明确列出三项硬性能力限制——不联网检索、不调用外部API、不生成HTML/CSS代码。这三句必须紧接角色定义之后，不能合并成一句。
输入内容必须带真实样例与格式说明
方法一：提供3个带标注的真实输入样例，每个样例独占一行，末尾用→标注期望输出。例如：
“订单号1002345物流超7天没更新→物流查询”
“收到衣服有破洞且线头外露→商品质量问题”
“尺码拍错想换成L码→换货”
方法二：用括号注明输入字段结构，如（用户消息：字符串；订单号：8位纯数字；提交时间：ISO 8601格式）。【缺少字段格式说明时，Agent会把“2024/5/20”和“2024-05-20”当成两种类型处理】
输出格式强制绑定JSON Schema
第一步：声明输出必须为严格JSON，无任何额外文字、注释或markdown符号。
第二步：给出完整schema定义，包含type、required、properties三层。示例如下：
{
"type": "object",
"required": ["category", "confidence_score"],
"properties": {
"category": {"type": "string", "enum": ["退货", "换货", "物流查询", "商品质量问题"]},
"confidence_score": {"type": "number", "minimum": 0, "maximum": 1}
}
}
第三步：在schema后立即追加一条失败兜底规则：“若输入无法归类，category字段填‘其他’，confidence_score设为0.1”。
异常分支必须独立成条、禁止合并
方法一：针对空输入，单独写一条指令：“当用户消息为空字符串或仅含空白符时，返回{‘category’: ‘其他’, ‘confidence_score’: 0}”。
方法二：针对含敏感词输入，另起一句：“当用户消息中出现‘报警’‘起诉’‘媒体’任一词汇时，category强制为‘商品质量问题’，confidence_score设为0.95，不进行语义分析”。
方法三：针对多意图混合输入，如“衣服破了还要退运费”，必须拆解为：“优先识别主诉求（破→质量问题），忽略次级诉求（退运费）；运费相关表述不参与分类决策”。
