BeeAgent框架中Granite模型提示模板的优化实践

问题背景

在BeeAgent框架的使用过程中，开发团队发现当配置使用Granite语言模型时，系统仍然使用了标准的BeeAssistantPrompt提示模板。这种不匹配导致了模型性能下降的问题，因为Granite模型有其特定的系统提示要求。

技术分析

问题的根源在于BeeAgent的agent.ts文件中硬编码了提示模板的选择逻辑。具体表现为：

1. 无论配置何种模型，都统一使用BeeAssistantPrompt模板
2. 没有考虑Granite模型的特殊提示要求
3. 模板选择逻辑与模型配置解耦不足

解决方案演进

最初提出的解决方案是在代码中添加条件判断，根据模型ID动态选择提示模板。虽然这种方法能够解决问题，但存在几个缺点：

1. 增加了代码的临时性判断逻辑
2. 不符合良好的架构设计原则
3. 未来扩展性差

更优雅的解决方案是将提示模板的渲染逻辑移动到runner层级中。具体来说：

1. 利用DefaultRunner中的renders方法
2. 建立模型与提示模板的映射关系
3. 实现更松耦合的设计

实现细节

最终实现采用了以下技术方案：

1. 在runner层级处理提示模板选择
2. 建立模型与提示模板的对应关系表
3. 通过模型ID自动匹配正确的提示模板
4. 保持接口的统一性

这种设计不仅解决了当前问题，还为未来可能新增的模型和提示模板组合提供了良好的扩展性。

最佳实践建议

基于此问题的解决经验，我们建议在类似框架开发中：

1. 将模型特定逻辑放在合适的抽象层级
2. 避免在核心组件中硬编码模型相关逻辑
3. 建立可扩展的配置机制
4. 保持关注点分离的设计原则

总结

通过对BeeAgent框架中Granite模型提示模板问题的分析和解决，我们不仅修复了一个具体的技术问题，更重要的是改进了框架的设计结构。这种改进使得框架能够更好地适应不同类型的语言模型，为未来的功能扩展奠定了良好的基础。