在构建自定义 AI 代理时，系统提示（system prompt）是核心要素，它定义了模型的行为、角色和响应逻辑。然而，许多开发者面临提示设计从零开始的挑战，导致效率低下和一致性问题。通过从开源 AI 工具的系统提示中提取模块化组件，我们可以复用成熟的设计模式，实现代理的链式组合，同时引入版本控制来构建可靠的评估基准。这种方法不仅加速开发，还提升了代理的鲁棒性和可评估性。
模块化提取的核心原则
系统提示通常由多个逻辑组件组成，包括角色定义、任务指导、输出格式和约束条件。从开源仓库中，我们可以看到这些组件的多样化实现。例如，在 Cursor 和 Devin 等工具的提示中，角色定义往往强调“资深软件工程师”的身份，以确保响应专业性。提取时，应优先识别可复用的模块：
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角色模块（Persona Module）：定义 AI 的身份和视角，如“作为一名经验丰富的 Python 开发者，你的任务是...”。这个模块确保一致的语气和专业深度。
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指导模块（Instruction Module）：包含具体任务步骤，例如分解问题、生成代码、验证逻辑。这些指导往往采用链式推理（chain-of-thought）模式，帮助模型逐步思考。
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格式模块（Format Module）：指定输出结构，如 JSON 格式或 Markdown 代码块。这有助于下游解析和集成。
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约束模块（Constraint Module）：添加安全边界，如“避免生成有害代码”或“优先考虑性能优化”。
在提取过程中，使用工具如正则表达式或脚本扫描提示文件，分离这些模块。证据显示，这种模块化能减少提示长度 30%-50%，同时保持效能，因为开源工具的提示已经过实际验证。
在自定义代理中的链式组合
自定义代理往往需要多步协作，如规划-执行-验证。链式组合模块化提示的关键在于动态注入：根据代理状态，选择性加载模块。例如，在一个代码生成代理中：
实际参数设置：使用 LangChain 或 Haystack 等框架，定义提示模板为占位符形式，如 {persona} {instruction} {format}。阈值控制：如果响应长度超过 2000 令牌，自动截断约束模块以防溢出。监控点包括响应延迟（目标 < 5s）和准确率（通过单元测试评估 > 90%）。
回滚策略：若链式失败，fallback 到单一模块提示，并记录日志用于迭代。
这种链式方法已在开源社区验证，例如 Replit Agent 的提示中，模块间通过 XML 标签分隔，便于解析和重组。
构建评估基准与提示版本控制
模块化提取的真正价值在于基准构建。通过版本控制，我们可以追踪提示演化，量化改进。步骤如下：
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版本化存储：使用 Git 或 DVC 管理模块文件，每版标注变更，如 v1.0 添加安全约束。
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基准设计：创建测试集，包括 50+ 多样任务（简单函数到复杂架构）。指标：BLEU 分数（输出相似度 > 0.7）、人类评估（一致性 4/5 分）和执行成功率。
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自动化评估：集成单元测试框架，如 Pytest，对于代码输出运行检查。参数：测试覆盖率 > 80%，失败阈值触发警报。
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A/B 测试：比较不同模块组合的性能，例如 Cursor 的角色模块 vs. Devin 的，选优集成。
风险控制：版本冲突时，使用语义 diff 工具比较模块差异，避免引入不一致。引用开源仓库的实践，这种基准能将代理迭代周期缩短 40%。
可落地清单
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提取工具：Python 脚本解析 Markdown/JSON 提示，输出 YAML 模块文件。
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链式框架：LangChain PromptTemplate，注入参数如 max_tokens=4096。
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版本工具：Git tags + semantic-versioning，基准脚本用 Jupyter Notebook。
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监控参数：日志记录模块使用率，警报阈值：准确率 < 85% 时回滚。
通过这些步骤，从开源提示中复用模块，不仅简化了代理开发，还建立了科学的评估体系。未来，随着更多工具开源，这种方法将进一步标准化 AI 提示工程。