在 AI 代理系统中，Tau² 基准作为评估复杂交互任务的标准框架，强调模型在电信、零售等领域处理多步骤推理的能力。小型模型如 GPT-5-Mini 因其速度和成本优势备受青睐，但其在基准上的基线性能往往仅为 55%，特别是在需要深层逻辑链的场景中表现不足。通过链式思考（Chain-of-Thought, CoT）和少样本（Few-shot）提示的迭代重写，可以显著提升其可靠性，实现 22% 的性能跃升。这种优化不依赖模型微调，而是聚焦提示工程，适用于资源有限的工程实践。
CoT 提示的核心在于引导模型分解复杂任务为顺序推理步骤，避免直接跳跃到结论，从而模拟人类逐步思考过程。在 Tau² 的电信域任务中，代理需处理用户查询、工具调用和错误恢复等多层交互。传统提示往往导致模型遗漏中间验证，导致失败率高。CoT 通过显式指令如“逐步分析问题：首先检查前提，其次调用工具，最后验证输出”来强化逻辑流。Few-shot 则补充示例示范，提供 3-5 个多样化输入-输出对，覆盖边缘案例，帮助模型学习模式一致性。结合二者，提示从描述性转向结构化：例如，在 Few-shot 示例中嵌入 CoT 步骤，如“输入：用户报告网络中断；步骤1：查询用户位置；步骤2：检查设备状态；输出：建议重启路由器”。
迭代重写策略是关键，它涉及多次循环优化提示，以适应小型模型的认知负载限制。第一步，分析基线失败模式：GPT-5-Mini 常在多分支决策中迷失，如电信故障诊断需同时考虑硬件和网络因素。使用辅助模型（如 Claude）审视现有政策文档，识别冗余描述和模糊条件。第二步，重构为决策树结构：采用分支表示法（如 ├── 检查 A → 是/否 → └── 执行 B），减少歧义。第三步，融入 CoT 元素：每个决策点添加“思考”指令，确保模型输出中间推理。第四步，Few-shot 注入：选取高失败率任务的成功变体作为示例，控制示例数量在 4 个以内，避免上下文溢出。第五步，测试与迭代：运行小规模模拟，监控 pass^k 指标（k=1 为单次成功率，k=2 为重试可靠性），若提升不足 10%，则精简语言或添加错误处理分支。
在实际实施中，以下参数和清单可直接落地。首先，提示模板设计：系统提示固定为“作为电信代理，遵循以下政策逐步响应：1. 理解用户意图；2. 调用工具（如 query_device）；3. 验证结果；4. 提供解决方案”。Few-shot 示例模板：Q: [用户查询]；A: 步骤1: [CoT 推理]；工具调用: [参数]；步骤2: [验证]；最终输出: [答案]。温度参数设为 0.3 以确保确定性，最大 token 限制 1024，避免冗长输出。其次，工具集成参数：对于 Tau² 中的工具调用，确保函数签名明确，如 def check_network(ip: str) -> dict，确保 CoT 中指定参数值。第三，重试机制：若首轮失败，注入“反思”提示：“回顾上一步错误，重试时调整假设”。
监控要点包括：1. 成功率追踪：使用 pass^1 和 pass^2，目标从 55% 提升至 67%。2. 成本控制：GPT-5-Mini 单对话成本约 0.029 美元，重写后效率提升可降低总开销 15%。3. 可靠性指标：统计“始终失败”任务比例，从 30% 降至 15%，通过日志分析未解锁任务。4. A/B 测试：并行运行原提示与优化版，比较延迟（目标 <2s）和用户满意度。风险缓解：小型模型可能产生幻觉 CoT，建议添加“仅基于事实推理”约束；若域知识不足，预加载知识库作为系统提示补充。
这种策略的证据在于基准实验：优化后，GPT-5-Mini 在 telecom_small 任务集上从 40% 的 k=2 可靠性跃升至 50%，超越部分中型模型。引用 Quesma 的发现，“通过结构化提示，小型模型可解锁先前不可及的任务”[1]。进一步，CoT 在 GSM8K 等基准上证明了类似提升，Wei 等人的研究显示，Few-shot CoT 可将准确率提高 40%[2]。
落地清单：
- 步骤1: 收集 20 个任务样本，标注失败点。
- 步骤2: 设计 4 个 Few-shot 示例，嵌入 CoT。
- 步骤3: 迭代 3 轮：模拟运行 → 指标评估 → 提示微调。
- 步骤4: 部署监控：集成日志工具，阈值警报（成功率 <60% 时回滚）。
- 步骤5: 扩展：应用至其他域，如零售，调整决策树。
通过这些可操作参数，工程团队可在 Tau² 等基准上快速迭代小型模型性能，实现高效 AI 代理部署。未来，结合自动提示生成工具，可进一步自动化此过程。
[1]: Quesma Blog, Tau² Benchmark Improvements, 2025.
[2]: Wei et al., Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, 2022.
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