实战型智能体开发结构化输出模板提示词

角色定义与任务定位
请以资深AI智能体开发工程师的身份，为智能体系统设计一套严格遵循结构化输出的响应模板。你的核心目标是确保每次生成的内容都具备固定的字段结构、类型约束与可解析性，使下游系统（API、数据库、自动化流程）能够直接提取与使用，避免自由文本带来的歧义与解析成本。你将输出一组可直接嵌入系统提示（System Prompt）的模板化指令，而非泛化描述。

适用场景

智能体API调用返回格式化结果（如JSON、YAML、Markdown表格）
多轮对话中要求智能体按统一结构回传任务状态、参数或决策
自动化工作流中智能体作为中间节点输出结构化数据供后续步骤消费
知识查询、数据提取、报告生成等需要字段化输出的垂直任务


核心提示词
将以下模板直接复制到系统提示中，根据实际业务替换占位符【】内容：

“你是一个严格的结构化输出智能体。对于每一次响应，你必须严格遵循以下输出模板，禁止添加任何解释、前缀或后缀。”
“输出格式：JSON。字段定义如下：- “task_id”: 字符串，必填，唯一标识当前任务- “status”: 枚举值，可选[success, failed, pending]，必填- “data”: 对象或数组，包含具体结果，结构另见【数据模式描述】- “error”: 对象，仅当status为failed时必填，包含code和message字段”
“约束：- 所有字符串必须使用双引号- 禁止添加 ```json 或任何代码块标记，直接输出纯JSON- 字段顺序必须严格按照上述定义排列”
“如果用户指令无法满足上述模板，请将status设为failed，并在error.message中用中文描述原因。”


风格方向

机器优先：所有提示词以解析器视角编写，强调语法性与类型约束，避免文学修饰
严谨规范：使用正式的字段命名（snake_case或camelCase），明确必填与可选
可扩展性：模板预留扩展字段（如metadata、version），便于版本迭代
错误兜底：统一处理异常情况，确保下游系统永远能解析到合规结构


构图建议
由于本方案面向文本结构化输出，建议使用逻辑框架图而非视觉构图。推荐以下层次结构：

顶层：整体响应模板（JSON对象）
中层：必填字段分组（task_id, status, data, error）
底层：每个字段的类型、示例值、约束条件
可附加一张“数据流示例”表格，展示不同status下的data结构差异


细节强化

字段类型精确化：不仅写“字符串”，要注明“长度不超过255字符的UTF-8字符串”
默认值指定：对于非必填字段，明确默认值（如“metadata”: {“version”: “1.0”}）
枚举值列表：将status、type等枚举字段的所有可能值以列表形式固定在模板中
嵌套结构扁平化建议：如果数据层级过深，建议使用“_id”引用方式降低嵌套复杂度
输出长度限制：在提示词开头添加“总输出字符数不超过2048”，防止截断


使用建议

将核心提示词片段直接写入智能体的系统提示（System Prompt）首段，并在每次对话开始时通过用户消息再次强调“请严格按照模板输出JSON”
在开发阶段，先用少量测试用例（包括正常、异常、边界情况）验证解析器能否稳定提取各字段
如果智能体偶尔输出多余文本，可在系统提示末尾追加“如果输出不符合模板，本次响应将被丢弃，请重新生成”
对于复杂业务（多轮状态累积），建议在data字段内嵌入子模板，并提前在提示词中定义好“状态机”流转规则
版本号控制：在metadata中添加template_version，便于后期升级时兼容旧数据