在很多智能体实践中，失败并不是因为模型不够强，而是因为任务描述本身不可执行。自然语言 Prompt 对人类来说很直观，但对系统而言却是高度模糊的输入。只要存在模糊空间，模型就会用概率补齐，这正是输出不稳定的根源。
因此，真正进入工程阶段的智能体，第一步不是“写好 Prompt”，而是定义可执行结构（Executable Structure）。
一、Prompt 的工程化问题传统 Prompt 通常包含三类信息：背景、要求、示例。但在复杂任务中，这种结构存在三个问题：
目标不可验证：模型不知道何时算完成
步骤不可追踪：无法判断在哪一步出错
结果不可回放：同样输入，结果差异极大
工程化智能体必须把 Prompt 变成“协议”，而不是“指令”。
二、输入协议的标准拆解一个可执行的智能体输入，通常应拆解为以下结构：
Goal：任务最终目标（可判断是否完成）
Context：仅允许使用的背景信息
Constraints：明确禁止项与边界条件
Steps：执行步骤（或由模型先生成）
OutputSpec：输出格式（JSON / Schema / 模板）
一旦 OutputSpec 被严格限定，模型的自由度会大幅下降，但稳定性会显著提升。
三、为什么结构比模型重要在实际工程中，使用同一模型：
自由 Prompt：成功率可能 <60%
结构化 Prompt：成功率可稳定 >90%
这说明，智能体能力的瓶颈不在模型，而在结构设计。
四、执行层与推理层分离成熟的 Agent 系统会刻意区分：
推理层：LLM 负责“想怎么做”
执行层：代码负责“怎么执行”
LLM 只输出结构化步骤，由系统逐条执行、校验、记录。这样可以彻底避免“模型自作主张”。
五、结语（技术背景说明）在实际智能体工程训练中，诸如智能体来了这样的实践团队，会将 Prompt 工程作为基础能力之一，重点不是“写得漂亮”，而是“是否可执行、可复用、可回归”。