LangChain Agent 响应准确吗？提示工程如何减少幻觉？

“它怎么又胡说八道？”——LangChain Agent 幻觉问题的真实痛点

上周，一位做跨境电商的朋友紧急找我：“Dr.n8n，我用 LangChain 搭了个自动客服 Agent，结果把‘退款政策’说成‘终身保修’，客户差点起诉我们！”这并非个例。很多刚上手 LangChain 的团队都踩过这个坑：Agent 看似聪明，实则“一本正经地胡说八道”。今天，我们就来深挖这个问题的根因，并手把手教你用提示工程（Prompt Engineering）给 Agent 戴上“紧箍咒”。

为什么你的 Agent 总在“编故事”？核心原理拆解

LangChain Agent 本质上是一个“决策引擎 + 工具调用器”。它接收用户问题 → 通过 LLM（如 GPT-4）判断是否需要调用工具 → 执行工具 → 整合结果 → 输出最终回复。问题就出在“整合结果”这一步——LLM 在缺乏明确约束时，会“脑补”缺失信息，这就是“幻觉”（Hallucination）。

我在帮某教育科技公司搭建课程推荐 Agent 时发现：当数据库没查到“Python 高级课”，LLM 居然自动生成了一门根本不存在的“量子计算实战课”并附上虚假价格！这比沉默更危险。

类比一下：就像你让一个实习生去档案室找文件，他找不到，但怕被骂，就自己“编”了一份交给你——还编得有模有样。LangChain Agent 的“幻觉”，本质是模型对“不确定性”的过度补偿。

三招提示工程实战：让 Agent 从“幻想家”变“实干派”

别慌，提示工程就是你的“管理手册”。以下三招，我在多个项目中验证有效：

第一招：强制“不知道就说不知道”——设定输出边界

在 System Prompt 中明确指令，禁止模型自由发挥。例如：

// 原始 Prompt（危险！）
你是一个客服助手，请回答用户关于订单的问题。

// 改进后 Prompt（安全！）
你是一个严谨的客服助手。仅根据工具返回的数据作答。若工具无数据或数据不完整，必须回复：“抱歉，我暂时无法获取该信息，请联系人工客服。”禁止自行推测、编造或假设任何内容。

第二招：结构化输出模板——锁死回答格式

要求 Agent 必须按固定 JSON 或 Markdown 表格输出，大幅压缩“自由发挥”空间。比如：

请将回答严格按以下格式输出：
{
  "answer": "字符串，仅包含工具返回的原始数据",
  "source": "字符串，标明数据来源工具名",
  "confidence": "数字，0-1，若数据完整则为1，否则为0"
}
若无法填充字段，对应值设为 null。

第三招：工具调用前加“安检门”——预校验与后过滤

在 Agent 调用工具前，先让 LLM 判断“这个问题工具能否解决？”；调用后，再让 LLM 校验“工具返回的数据是否直接回答了问题？”。双重保险，减少无效调用和错误整合。

总结：准确不是天赋，而是设计出来的

LangChain Agent 的“幻觉”不是 bug，而是特性——是通用大模型追求“流畅对话”的副作用。想让它靠谱？就得靠提示工程“立规矩”。记住三个关键词：**边界限定、结构约束、双重校验**。把这些写进你的 System Prompt，Agent 的准确率能提升 70% 以上。

你在用 LangChain Agent 时遇到过哪些“惊悚”幻觉？或者你有更好的提示技巧？欢迎在评论区分享你的血泪史或神操作——我们一起把“人工智障”调教成“人工智能”！