写好agentspace新手提示词的关键是明确角色、任务、场景。需用“你是……”句式锚定身份，配具体动词与输出格式；限定输入范围，标注字段含义并清洗噪声；预设失败兜底逻辑；辅以典型示例锚定风格。
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写好AgentSpace新手提示词的关键，不是堆砌要求，而是帮AI快速锁定“你是谁、要做什么、在什么场景下做”。很多答非所问，其实是AI没搞清任务边界或角色定位。
明确角色与任务目标
AgentSpace中每个Agent通常承担特定职能，提示词开头就该点明身份和核心动作。避免模糊表述如“帮我处理一下”，换成“你是一个电商客服Agent，负责根据用户退货申请单，判断是否符合7天无理由政策，并生成简明回复”。
- 用“你是……”句式锚定角色，比“请扮演……”更直接有效
- 任务动词要具体：审核、提取、转译、分诊、补全，而不是“帮忙”“协助”“看看”
- 带上输出格式约束，比如“只返回JSON，字段为status（true/false）和reason（中文，≤20字）”
限定输入范围与上下文边界
AgentSpace常接入多源数据（日志、表单、对话流），AI容易混淆哪些信息该用、哪些该忽略。提示词里要划清“可见内容”和“不可见假设”。
- 写明“仅基于以下提供的订单号、申请时间、商品类目作判断，不推测用户意图或历史行为”
- 对易歧义字段加注释，例如：“‘申请时间’指用户点击提交按钮的时间戳，非客服受理时间”
- 若输入含噪声（如OCR识别文本），可加清洗指令：“先纠正明显错别字（如‘支付’误为‘支忖’），再分析”
预设失败兜底逻辑
新手常忽略异常情况，导致AI强行编造答案。提示词中留出“不确定时怎么办”的出口，能大幅降低幻觉率。
- 明确拒绝条件：“若申请单缺失订单号或时间字段，返回{status:false, reason:‘关键信息不全’}”
- 限制推理深度：“不查询外部规则库，仅依据所给政策条款第2.1条和第3.4条判断”
- 对模糊表述设阈值：“用户说‘东西坏了’但未描述故障现象，视为信息不足”
用示例锚定输出风格（非必须，但极有效）
一段清晰的in-context示例，比十句描述更有约束力。选一个典型+一个边界case即可。
示例：
输入：订单号OD20240511-8821，申请时间2024-05-18 14:22，商品类目：蓝牙耳机，用户留言：“充电盒打不开”
输出：{"status":true,"reason":"属7天无理由范围，配件问题可退"}
输入：订单号OD20240505-1093，申请时间2024-05-19 09:01，商品类目：定制刻字项链，用户留言：“不喜欢了”
输出：{"status":false,"reason":"定制类商品不支持无理由退换"}
