AI 智能體總不按預期輸出？企業落地10大實戰優化經驗? 原創 精華
大家好，我是玄姐。
?做過 AI 智能體（Agent）開發的同學，大概率都遇到過這些頭疼問題：
“調了無數次提示詞，Agent 還是答非所問”、“多輪交互后，它就忘了自己該做什么”、“明明沒給的信息，它硬說有，幻覺太嚴重”……
我們團隊在開發 “企業服務智能助手”（服務領域數字員工，支持 Multi-Agent 協同與工具調用）的過程中，也踩過不少類似的坑。從最初的 “ Agent 混亂輸出” 到后來實現 “穩定解決客戶問題”，我們在上下文工程、多智能體架構、記憶管理等方面積累了一些實戰經驗。
今天就把這 10 條核心優化方法分享出來，希望能幫你少走彎路。
一、先搞懂：Agent 為什么會 “不聽話”？
在聊優化方法前，得先明確一個核心問題：你的 Agent 不按預期輸出，到底是 “預期不清晰”，還是 “技術設計有問題”？
- 預期層面：很多時候我們說 “希望 Agent 更智能”“能正確回答問題”，這種模糊的需求本身就無法指導開發。Agent 連 “正確” 的標準都不知道，自然會混亂。?
- 技術層面：提升 Agent 效果的路徑主要有兩種：優化模型（SFT、RLHF 等，成本高、門檻高），或優化上下文 / 架構（更適合企業落地）。
隨著通義千問等基座模型的迭代，普通團隊無需再投入大量資源做模型訓練。因此，我們的優化重點會放在上下文工程（動態組合系統指令、對話歷史、記憶）和 Multi-Agent 架構上，這也是企業落地 Agent 最可控、性價比最高的方向。
二、10 條實戰經驗：從 “混亂輸出” 到 “符合預期”
經驗 1：把模糊預期，拆成 “可執行的清晰規則”
核心原則：避免 “我要 Agent 更智能” 這種空話，用 “任務要求 + 輸出格式 + 風格語氣” 定義清晰標準。
比如：做 “ECS 端口安全組判斷”，模糊預期是 “判斷端口是否放行”，但清晰預期要寫清邏輯：
“請判斷 ECS 輸出結果中的端口安全組狀態：
- 若端口 / 端口范圍為 -1/-1 + ip 段 0.0.0.0 + 策略 Accept → 完全放行；
- 若端口配置特定源 ip + 策略 Accept → 不完全放行；
- 若策略為 Drop → 禁止放行。
- 輸出格式：JSON，包含 port_status（上述三種狀態之一）和 reason（判斷依據）。
”我們曾遇到 “ECS 鎖定” 的歧義問題：客戶說 “服務器鎖定了”，Agent 總優先回復 “業務鎖定（欠費導致）”，但客戶常遇到的是 “系統鎖定（密碼輸錯）”。后來我們在預期里明確區分兩種鎖定的定義，甚至讓 Agent 主動澄清 “您是控制臺看到實例鎖定，還是登錄時提示賬戶鎖定？”，準確率立刻提升。
經驗 2：上下文 “精準投喂”，別給冗余信息
核心原則：大模型需要的信息必須給全，無關干擾信息堅決剔除，“給其所需，去其所擾”。
比如：判斷 “賬戶是否欠費”，財務工具返回的字段有可用金、凍結金額、信用金額、余額等 10 多個。初期我們把所有字段都傳給 Agent，結果它有時看余額、有時看可用金，判斷結果完全不穩定。
后來和業務確認：“只有可用金為負數才算欠費”。我們只把 “可用金” 字段傳給 Agent，并明確規則 “可用金＜0 → 欠費”，后續判斷再也沒出過錯。
記住：Agent 不是人，無法在復雜信息里 “自行提煉重點”。你給的信息越聚焦，它的輸出越穩定。
經驗 3：明確 “身份” 和 “歷史執行記錄”，別讓 Agent 失憶
核心原則：多角色場景（比如：客戶、客服、Agent）要分清身份，且必須保留 Agent 自己的執行歷史。
我們早期做智能客服場景時，直接把 “客戶 - 客服對話” 作為歷史傳給 Agent，希望它 “續寫客服回復”。結果出了大問題：
客戶問 “i-xxx1 實例連不上”，Agent 調用工具診斷是 “安全組問題”；客戶再問 “i-xxx2 呢”，Agent 沒調用工具，直接說 “也是安全組問題”，因為它把歷史對話當 “示例”，模仿之前的回復邏輯，產生了幻覺。
解決方案是重構上下文結構：
主線：保留 “用戶 - Agent” 的完整交互（包括 Agent 調用過的工具、返回結果）；
參考：把 “客戶 - 客服對話” 標記為 “Dialogue Memory”，作為輔助信息，而非執行依據。這樣 Agent 就清楚：“我之前調用工具解決了 i-xxx1，現在要重新調用工具查 i-xxx2”，不會再模仿歷史回復。
經驗 4：復雜邏輯用 “結構化表達”，別只用自然語言
核心原則：流程、規則類需求，用 JSON/YAML/ 偽代碼替代純自然語言，結構化信息能消除歧義。
比如：“先調 A 工具，再調 B 工具，最后調 C 工具”，用自然語言描述時，Agent 偶爾會跳過 B 直接調 C。但改成 JSON 流程后，它 100% 會按步驟執行：
{
"workflow_name": "ABC工具調用流程",
"steps": [
{
"id": 1,
"name": "調用A工具",
"description": "獲取ECS實例基礎信息，參數：instance_id",
"next_step_id": 2
},
{
"id": 2,
"name": "調用B工具",
"description": "根據A的結果診斷網絡，參數：network_info（來自A的輸出）",
"next_step_id": 3
},
{
"id": 3,
"name": "調用C工具",
"description": "生成解決方案，參數：diagnose_result（來自B的輸出）",
"next_step_id": -1（結束）
}
]
}大模型對結構化數據的理解遠強于自然語言，因為 JSON 這類格式本身就是 “無歧義的執行指令”。
經驗 5：領域場景特殊？試試 “自定義工具協議”
核心原則：通用協議（比如：OpenAI Function Call）未必適配你的業務，自定義協議可能更穩定。
我們在 2023 年做 Agent 時，業界還沒有統一的工具調用標準，就自定義了一套協議：不僅包含工具參數，還加了領域特殊規則（比如：“調用財務工具前必須校驗用戶 ID 權限”）。
后來測試通用協議時發現，它偶爾會忽略 “權限校驗” 步驟，因為通用協議的訓練數據里沒有我們的業務規則。而自定義協議經過 2 年多的落地驗證，至今仍是我們的主力方案。
如果你的業務有強領域特性（比如：金融風控、醫療診斷），不妨在通用協議基礎上增加自定義約束，穩定性會顯著提升。
經驗 6：Few-Shot 別亂用，分 “任務類型” 決定
核心原則：單任務用 “多樣 Few-Shot” 提升穩定性，靈活任務盡量不用 Few-Shot，避免 “過擬合”。
- 單任務場景（比如：抽取實例 ID、判斷安全組狀態）：多給幾條不同類型的示例，效果更好。比如：抽取實例 ID，要包含 ECS（i-xxx）、RDS（rm-xxx）、域名（xxx.com）等不同類型，甚至加上 “無實例 ID 時返回空” 的示例，Agent 就不會亂抽。
- 靈活任務場景（比如：根據工具結果生成客戶回復）：盡量不用 Few-Shot。我們曾給過 “回復模板”，結果 Agent 不管場景是否匹配，都硬套模板，比如：客戶問 “怎么續費”，它卻用 “診斷問題” 的模板回復，反而更差。
- Few-Shot 是 “雙刃劍”：用對了能提升穩定性，用錯了會限制靈活性。
經驗 7：上下文要 “苗條”，別堆太多 Token
核心原則：即使大模型支持百萬 Token，也別把所有信息都塞進去，上下文越長，模型遺忘率越高。
測試發現，當上下文超過 1 萬 Token 時，模型對早期信息的遺忘率會急劇上升（比如：前面寫的 “必須校驗權限”，后面就忘了）。而且冗余信息會增加成本、降低響應速度。
建議用 RAG 技術動態篩選信息：只把當前任務需要的 “核心指令、近期對話、必要工具結果” 傳給 Agent。比如：多輪對話中，早期的無關閑聊可以壓縮成 “客戶曾咨詢過 ECS 續費”，不用保留完整對話。
經驗 8：用 “記憶管理” 解決 Agent “健忘”
核心原則：通過 “重點增強、上下文壓縮、外部存儲”，讓 Agent 記住關鍵信息。
- 重點信息多次提示：客戶的實例 ID、操作系統版本等關鍵信息，在多輪對話中定期 “復習”（比如：每次調用工具時，都把實例 ID 作為參數傳入），避免模型遺忘。?
上下文壓縮：只保留最近 3~5 輪的完整對話，更早的對話總結成核心信息（如 “客戶已確認實例 ID 為 i-xxx，排除欠費問題”）。
- 外部存儲長期記憶：把客戶的歷史咨詢記錄、個性化偏好（比如：“客戶習慣用 JSON 輸出”）存到外部數據庫，需要時通過工具調用讀取，相當于給 Agent 加了 “筆記本”。
- 經驗 9：Multi-Agent 架構，平衡 “可控性” 和 “靈活性”
核心原則：主 Agent 負責決策，子 Agent / 工具負責固定流程，既避免混亂，又能應對復雜場景。
我們的 “企業服務智能助手” 采用 “主 - 子 Agent” 架構：
- 主 Agent：用大模型做決策，負責 “理解客戶需求→判斷該調用哪個子 Agent→整合結果生成回復”，保證靈活性（比如：客戶問 “服務器連不上 + 怎么續費”，它能分步驟處理）。?
- 子 Agent：封裝固定流程，比如 “ECS 遠程連接診斷” 子 Agent，內部用 Workflow 定死 “查安全組→查端口→查網絡” 步驟，保證執行準確，不會出錯。
這種架構既解決了 “單 Agent 要么太死板、要么太混亂” 的問題，又便于維護，比如：要優化診斷邏輯，只改子 Agent 即可，不影響主流程。
經驗 10：HITL（人在回路），才是做好 Agent 的關鍵
核心原則：Agent 是 “模擬人的行為”，你得先知道 “人是怎么做的”，才能讓它符合預期。
做客服 Agent 時，我們一開始不清楚 “真實客服如何處理問題”，設計的流程總不符合實際。后來我們去客服現場觀察：客服接到 “服務器連不上” 的問題，會先查實例狀態，再查安全組，最后查網絡，這個流程和我們最初設計的 “先查網絡、再查安全組” 完全相反。
調整流程后，Agent 的解決率提升了 40%。此外，上線后還要收集客服的反饋（比如：“Agent 漏了查端口”），持續迭代優化。
記住：Agent 不是 “閉門造車” 做出來的，必須深入業務場景，讓 “真實使用者” 參與進來，才能越用越好。
三、總結：企業落地 Agent 的核心邏輯
AI 智能體 “不按預期輸出”，本質不是 “大模型不夠強”，而是 “工程化設計不到位”。從我們的實踐來看，企業落地 Agent 最關鍵的是做好三件事：
- 預期清晰化：把模糊需求拆成可執行的規則；?
- 上下文精準化：只給需要的信息，管好記憶；?
- 架構分層化：用 Multi-Agent 平衡可控與靈活。
這 10 條經驗都是從 “踩坑” 中總結出來的，未必適用于所有場景，但希望能給你提供一個 “優化方向”。如果你在開發 Agent 時遇到了具體問題，歡迎在評論區交流，共同解決問題，才能讓 AI 智能體真正落地生效。
好了，這就是我今天想分享的內容。
本文轉載自???玄姐聊AGI?? 作者：玄姐
