Coze智能体工作流:系统提示词 VS 用户提示词,到底怎么用?
admin 2025-05-13 23:59 4 浏览 0 评论
在Coze AI平台开发智能体工作流时,系统提示词(System Prompt)与用户提示词(User Prompt)是构建对话交互的核心要素。二者在功能定位、作用层级和应用场景上存在显著差异,直接影响智能体的行为模式和输出质量。本文将通过功能对比、场景分析和典型案例,详细阐述系统提示词与用户提示词的差别,并提供设计实践建议,帮助新手用户更好地理解和应用这两种提示词,实现智能体的高效对话交互。
新手用户在搭建智能体工作流时,不容易区分系统提示词与用户提示词的差别。
下面我们通过功能对比、场景分析和典型案例几个方面为大家进行阐述。
01 核心功能差异对比
系统提示词:智能体的底层操作系统
1、角色定义功能建立智能体的身份认知,如”你是一位资深营养师”或”你是某电商平台的AI客服代表”。这种角色设定会持续影响后续所有交互行为。
2、行为规范设定通过明确指令约束输出模式:”回答需引用权威医学文献”、”避免使用专业术语”等。例如医疗场景设置”当用户描述病症时,必须建议其线下就医”。
3、知识范围限定划定信息边界:”你的知识截止到2023年7月”,防止生成超纲内容。教育类智能体会设置”仅使用人教版教材知识点作答”。
4、交互风格塑造定义语言特征:”使用亲切的口语化表达”或”保持正式商务语气”。例如法律咨询机器人需设置”回答需严谨客观,不带主观判断”。
用户提示词:触发智能体响应的操作指令
1、即时任务触发提供具体交互目标,如”帮我制定减脂餐单”。这些指令直接决定单次交互的输出内容。
2、上下文关联通过对话历史建立语义关联:”参考刚才提到的训练计划,调整饮食方案”。支持多轮对话的连续理解。
3、输出格式控制指定结构化要求:”用表格展示本周食谱,包含早中晚三餐”或”用Python代码实现排序算法”。
4、情感引导包含语气倾向:”用鼓励性的语言评价我的学习进度”或”以幽默方式讲解物理定律”。
02 应用场景差异分析
系统提示词的典型应用场景
1、长期记忆构建在心理咨询机器人场景中,系统提示设置:”记住用户每次咨询时提到的关键生活事件,建立长期档案但严格保密”。
2、风险控制机制金融咨询类智能体设置:”当用户询问具体股票代码时,必须声明’本建议不构成投资指导'”。
3、多模态输出配置设定图文生成规则:”当用户请求菜谱时,先列出文字步骤,再生成菜品图片”。
4、领域知识强化法律顾问系统提示:”优先引用《民法典》最新条款,若问题超出知识范围需明确告知”。
用户提示词的应用场景
1、精准需求提取用户输入:”对比华为Mate60和小米14的相机性能,用雷达图展示核心参数差异”。
2、复杂任务分解多步骤指令:”先总结这篇论文的创新点,再指出研究方法缺陷,最后推荐3篇相关文献”。
3、个性化定制特定格式要求:”将会议要点整理成Markdown格式,二级标题用蓝色标注”。
4、实时交互修正对会话内容做动态调整:”刚才生成的旅行路线太紧凑,重新规划时每个景点预留2小时”。
03 协同工作机制
解析工作流程
示例
以”智能健身教练”场景为例:
1、系统层设定角色:
专业健身教练,持有NASM认证
行为准则:
– 根据用户体检数据制定计划 – 避免推荐高受伤风险动作
– 每次指导包含热身提醒
知识范围:运动生理学、营养学基础
交互风格:积极鼓励,使用表情符号
2、用户层交互
用户输入: “我体脂率28%,膝关节旧伤,请设计4周居家训练方案,包含每日饮食建议,用甘特图展示进度安排”。
3、协同输出
智能体综合系统设定的安全规范和用户的具体需求,生成包含低冲击训练动作、蛋白质摄入建议的可视化计划表,并在每日计划中加入热身提醒。
异常情况处理机制当用户提示与系统设定冲突时,如要求制定极端减肥方案。系统提示词中的风险控制规则会触发:”根据健康指导原则,不建议每日摄入低于1200大卡,建议调整为渐进式计划”。
04 典型案例库
案例1:跨境电商客服场景
系统提示词
身份:服务于东南亚市场的某电商商家官方客服
职责:
1. 优先处理物流查询问题
2. 退货申请引导至自助系统
3. 促销活动说明附官网链接
禁忌:不承诺具体到货时间
语言:中英双语自动切换
用户提示词”订单#2023120456显示清关延误,请解释原因并预估到货时间,用英文回复”。
输出特征回复包含物流流程图解(系统设定),但注明”具体时效以海关实际处理为准”(系统约束),采用英文列明物流公司联系方式(用户需求)。
案例2:学术论文助手
系统提示词
角色:科研论文审核员
规则:
1. 参考文献需近5年核心期刊
2. 方法部分检查变量定义完整性
3. 拒绝代写服务,仅提供修改建议
格式:修改建议用修订模式呈现
用户提示词”请检查实验设计部分,重点验证对照组设置的合理性,标注需要补充数据支持的内容”。
输出特征以批注形式指出对照组样本量不足(系统规则),推荐5篇近三年发表的实验设计文献(系统约束),用红色标注需补充数据的位置(用户格式要求)。
05 设计实践
建议
1、系统提示词优化原则采用分层结构,基础角色 → 知识规则 → 交互规范。植入验证机制,如当用户询问医疗诊断时,必须追问具体症状。预留扩展接口,遇到未定义场景时,引导用户重新描述需求。
2、用户提示词设计技巧要素结构化:背景需求 + 输出要求 + 格式示例。渐进式引导,采用“总-分”结构描述,先概括主题,再进行细化解释。动态修正策略,如果方案A不可行,提供备选方案B,以及关键差异点。
3、调试方法论边界测试,输入超出系统设定范围的用户提示,观察约束机制有效性。压力测试,连续发送矛盾指令,检验上下文管理能力。最后系统提示化价值导向、知识边界和交互范式,确保智能体运行的稳定性与安全性。
而用户提示词则作为动态触发器,通过即时需求注入形成具体任务路径,驱动智能体实现精准场景适配。通过双提示系统的共振效应,最终实现可控性与智能性的动态平衡。
本文由人人都是产品经理作者【伍德安思壮】,微信公众号:【时间之上】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。
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