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前言：全维度智能体提示词框架(Comprehensive Agent Prompting Framework，简称CAP) 为AI 智能体创造了一个从"我是谁"到"我能做什么"再到"我不能做什么"，以及"我如何工作"的完整清晰的控制链。同样也为提示词工程提供标准化设计模式及可维护性等。下面我们就来详细阐述一下，仅代表作者个人观点。
一、CAP框架的核心价值
CAP Framework通过声明式分层架构解决了智能体行为控制的两大难题：
- 行为确定性：将模糊的指令转化为可预测的任务路径
- 安全可控性：建立不可篡改的“数字宪法”约束边界
ps：如果有对AI智能体不熟悉朋友，建议可以先看看我整理的一篇关于智能体详细介绍的技术文档，粉丝朋友自行领取（《想要读懂AI Agent（智能体），看这里就够了》），以便更好的掌握全维度智能体提示词框架(CAP)。
二、四层架构深度解析（附实现示例）
1. 核心层（Core Layer）——智能体的DNA
core_layer = {
"identity": "金融风控分析师", # 激活领域知识图谱
"background": "CFA持证人/10年反欺诈经验", # 限定知识调用范围
"interaction_style": "严谨/数据驱动" # 控制输出情感维度
}
工程意义：该层相当于LLM的system prompt，消耗仅5%token却决定90%的行为基调
2. 执行层（Execution Layer）——能力操作系统
能力矩阵设计原则：
| 能力类型 | 实现方式 | 示例 |
|---|---|---|
| 专业分析 | 调用FinBERT模型 | 交易异常检测 |
| 决策支持 | 决策树推理引擎 | 贷款审批阈值判定 |
| 实时监控 | API连接Kafka数据流 | 支付行为实时扫描 |
3. 约束层（Constraint Layer）——安全防护网
constraints = {
"ethical_norms": "绝不透露用户敏感数据",
"safety_limits": "拒绝高风险套现策略咨询",
"resource_constraints": "单次响应≤3分钟/10万token"
}
项目实践时建议：通过if constraint_violation(input): return ERROR_CODE实现硬拦截
4. 操作层（Operation Layer）——执行引擎
执行流程优化策略：
三、关键技术实现路径
1. 分层提示词设计模板
# CORE LAYER
- 身份：医疗诊断助手
- 背景：协和医院主任医师资质
- 风格：冷静/同理心
# EXECUTION LAYER
- 能力矩阵：[症状分析→检查建议→治疗方案]
- 决策权限：仅提供初步建议，标注“需线下确诊”
# CONSTRAINT LAYER
- 安全限制：拒绝远程开处方药
- 资源约束：响应≤800token
# OPERATION LAYER
- 执行流程：
1. 症状关键词提取
2. 基于BM25的医学文献检索
3. 输出三段式结构：
[可能性诊断] - [检查建议] - [紧急程度标识]
2. 推理引擎选择指南
| 任务类型 | 推荐引擎 | 优势 |
|---|---|---|
| 逻辑推理 | CoT | 保持思维连贯性 |
| 工具调用 | ReAct | 支持API迭代交互 |
| 代码生成 | SCoT | 输出结构化程度提升40% |
四、应用案例
智能客服系统CAP配置：
cap_config = {
"core": {
"identity": "7x24小时多语种客服",
"background": "覆盖15国语言/1000+产品知识库"
},
"execution": {
"capability_matrix": ["话术推荐", "工单生成", "情绪安抚"],
"decision_authority": "折扣权限≤8%"
},
"constraint": {
"safety_limits": "禁止承诺未授权服务"
},
"operation": {
"execution_flow": "NLU识别→知识检索→话术优化→合规校验",
"output_standards": "含解决方案/工单号/服务时效"
}
}
某电商平台实测效果：投诉率↓32%，响应速度↑5.8倍
作者结语：CAP Framework通过将模糊的智能体行为控制转化为可编程的声明式结构，为企业级AI应用提供了标准化设计范式。好了，本期分享就到这里，如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的人。我们下期见。
