TaskWeaver项目中经验示例与规划器优化实践指南

背景与问题现象

在基于TaskWeaver框架开发智能代理时，开发者常通过添加规划器示例(planner examples)和经验提示(experience tips)来引导AI行为。但在实际应用中，发现即使提供了明确的指导案例，系统仍会出现未按预期执行的情况，例如：

1. 未能规避已知的常见错误模式
2. 处理复合查询时未按示例进行任务分解
3. 对经验提示的响应存在随机性

核心问题诊断方法

1. 验证提示工程有效性

建议首先检查自定义内容是否被正确加载到系统提示中：

• 定位项目目录下的planner_prompt_log_round-xxxx.json文件
• 搜索确认自定义示例和经验的关健词是否存在于最终提示中
• 验证提示内容的完整性和格式规范性

2. 多维度问题排查

当确认提示内容已正确加载但效果不佳时，需考虑：

• 插件描述冲突：检查插件YAML文件中是否包含与经验提示相悖的指令
• 提示优先级：评估不同提示部分的权重分配是否合理
• 语义明确性：重新审视经验描述的准确性和无歧义性

优化实践方案

交互式调试技巧

推荐采用"解释性质询"方法：

# 通过特定问询获取AI决策依据
"请说明为何未按照示例X的方式处理该查询？"

系统生成的解释往往能揭示底层提示工程的改进点。

提示工程优化策略

1. 结构化经验描述：

   • 采用"问题现象-正确做法-错误示例"三段式结构
   • 为复杂场景添加决策流程图式的文字说明

2. 权重强化技巧：

   • 在关键经验前添加⚠️等强调符号
   • 使用数字编号明确步骤优先级
   • 重复核心指令但采用不同表述方式

3. 上下文关联设计：

   • 将经验提示与具体插件功能描述建立显式关联
   • 为相似任务簇创建聚合性指导原则

典型场景解决方案

复合查询处理优化

对于需要多插件协作的查询：

1. 在规划器示例中明确展示：

   • 原始查询的语义解析方法
   • 子任务划分的逻辑依据
   • 插件调用的参数传递规范

2. 在经验提示中强调：

   • 未经分解查询的风险实例
   • 成功分解带来的准确率提升数据
   • 异常情况的回退方案

效果验证与迭代

建议建立：

• 回归测试用例集
• 行为模式检查清单
• 效果量化评估指标

通过持续监控和AB测试，逐步完善经验知识库，最终实现系统行为的稳定可控。