为什么这比常规 ChatGPT 困难得多
当要求 ChatGPT"写营销邮件"时，最坏情况是得到一封糟糕的邮件。但当要求 AI 代理"调查可疑交易"时，它可能：
访问敏感客户数据
冻结信用卡
提交监管报告
呼叫人工调查员
做出影响真实资金的决策
常规提示旨在获得优质回答，而代理提示需要确保可靠行动。
常规提示与代理提示对比
常见做法："查看这笔交易是否可疑"
有效代理提示：
您是一名欺诈调查员，职责是分析交易并决定处理方式。可选操作：- CLEAR：交易正常- VERIFY：低风险可疑，需客户确认 - HOLD：高风险，临时冻结- ESCALATE：复杂案件转人工- BLOCK：确认为欺诈立即停卡
决策依据：- 对比客户常规消费模式- 检查消费地点与常驻地差异- 验证设备/位置合理性- 评估商户可信度
必须记录决策逻辑供审计查阅。
当前案例：客户通常在凤凰城超市消费$50-200本次交易：拉斯维加斯"Metro Electronics"$2847(凌晨3点)客户手机定位仍在凤凰城新设备尝试交易请决定操作并说明原因
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有效模式模板
"职位描述"模式
您是需要保证99.5%可靠性的数据管道工程师工具集：- Airflow：工作流编排- Spark：大数据处理 - dbt：数据转换- Kafka：实时流处理- Great Expectations：数据校验
操作规范：- 生产前必须数据质检- 设计需满足幂等性- 禁止硬编码凭证- 数据量增长50%需扩容评估
当前任务：从PostgreSQL抽取10万笔交易转换为客户指标后9点前入仓
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"分步执行"模式
1. 收集：确认现有信息与缺失项2. 分析：识别数据模式 3. 决策：确定合适操作4. 执行：按标准格式行动5. 说明：记录审计追踪
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"团队协作"模式
{ "to": "AgentB", "request": "致电客户确认冻结", "details": "案例#12345疑似盗卡", "priority": "HIGH"}
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实际问题解决方案
问题 1：决策不一致
若金额>3倍常规值且新地点→HOLD若设备变更且金额>常规最大值→VERIFY 若风险分>80%→ESCALATE其他→CLEAR
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问题 2：越权操作
允许操作：查交易记录/商户信息/设备模式禁止操作：改客户数据/接触客户/越权访问
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问题 3：文档缺失
审核要素：- 分析依据- 风险标识 - 决策理由- 备选方案
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高级技巧
动态提示调整
基础提示 += \n"注意：近期误报率偏高需谨慎"VIP客户提示 += \n"特殊：VIP客户需人工复核"新欺诈模式提示 += \n"警报：注意{最新特征}交易"
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复杂决策分步处理
阶段1：列出所有异常项阶段2：评估风险等级阶段3：选择对应操作 阶段4：生成合规报告
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边界测试案例
测试案例：客户报备东京行程后出现$5000消费预期结果：应识别行程报备并放行
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生产环境评估指标
核心原则
定义明确边界
标准化输出格式
处理不确定性
强制上下文记录
真实数据验证
生产级提示需要详尽而非创意，优秀的提示工程能构建出可信赖的决策系统。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码
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