LLM Agent 和传统脚本有何不同？提示工程为何关键？

“明明逻辑都对，为什么它就是不按我想要的来？”——这是 LLM Agent 最常背的锅

上周一位做跨境电商的朋友找我救火：他用 Python 脚本+GPT-4 搭了个自动回复客服系统，结果客户问“能便宜点吗？”，Agent 居然回了句“根据宇宙熵增定律，价格只会越来越高”。脚本没报错，API 调用成功，但业务差点崩盘——这，就是传统脚本思维撞上 LLM Agent 的典型车祸现场。

传统脚本是“打工人”，LLM Agent 是“实习生”——别用管螺丝的方式管大脑

传统脚本（比如你写的 .py 或 n8n 工作流）本质是确定性指令集：if A then B，路径清晰得像地铁图。而 LLM Agent 是概率性推理引擎——你给它提示词（Prompt），它从千亿参数里“猜”最可能符合语境的回答。前者像拧螺丝的机械臂，后者像刚入职的实习生：聪明但需要明确指导。

我在帮某母婴品牌搭建退货咨询 Agent 时吃过亏：最初提示词只写“请专业回复客户”，结果模型把“奶粉过敏”建议成“试试换羊奶，我家猫喝这个毛色超亮”。后来我才明白：LLM 不是执行命令，是在扮演角色——你得告诉它“你现在是儿科医生，不是宠物博主”。

提示工程不是“调参玄学”，而是给 AI 写“岗位说明书”

提示工程（Prompt Engineering）的关键，在于结构化约束。就像你不会对实习生说“去把事情办好”，而会说“下午3点前，按附件模板，给VIP客户发补偿方案邮件”。对 LLM 也一样：

• 角色定义： “你是一名资深电商客服，语气亲切但保持专业”
• 输出格式： “用 bullet points 列出解决方案，不超过3条”
• 禁区声明： “禁止提及竞品、宗教、政治话题”

我在 n8n 里封装 GPT 节点时，总会加个前置“提示词模板”节点——把用户输入动态拼接成结构化 Prompt。比如客户问“订单#12345物流到哪了？”，实际发给 LLM 的是：

【角色】你是我司物流查询专员，只回答运单状态，不说废话
【输入】订单号: 12345
【要求】用一句话告知当前城市+预计送达时间，结尾加🚚表情

实战对比：处理“修改收货地址”请求，脚本 vs Agent

别让提示词裸奔！三个防翻车原则

1. 先锁后放：用“禁止...必须...”句式框定安全区，再允许创意发挥
2. 示例驱动：在提示词里塞 2-3 个正确回答样本，比写十行规则更有效
3. 链式验证：在 n8n 里加个“合规检查”节点，用正则过滤高风险回复（比如含退款/赔偿字眼时转人工）

记住：LLM Agent 不是替代脚本，而是用自然语言扩展自动化边界。当你的客户开始问“帮我选个情人节礼物预算500内”，传统脚本只能沉默，而一个设计良好的 Agent 能结合用户历史订单推荐口红——这才是提示工程的价值：把模糊需求翻译成可执行动作。

现在轮到你了

你在用 LLM Agent 时踩过什么“提示词坑”？是在 n8n 里封装过惊艳的工作流？评论区留下你的血泪史或神操作——点赞最高的三位，我会用你们的案例做个深度拆解视频！