🧠AI Prompt 与上下文

System User Tool消息分工

面试回答

常见问法

System、User、Tool 这几类消息各自该放什么？为什么分工很重要？

回答

这几类消息的价值不只是“格式不同”，而是职责不同：

System：定义角色、边界、规则、总体行为
User：表达当前任务和输入
Tool：承载外部工具返回的结构化结果

如果把这些角色混在一起，系统容易出现：

指令冲突
上下文污染
工具结果被模型误解

追问

为什么不建议把所有规则都塞进 User message
Tool 返回内容为什么通常不该伪装成 User
System Prompt 和业务 Prompt 冲突时怎么处理

原理展开

一个常见稳定设计是：

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个客服助手，必须基于工具结果回答。"},
    {"role": "user", "content": "帮我查一下订单状态"},
    {"role": "tool", "content": '{"order_id": "123", "status": "shipped"}'},
]

这样模型更容易理解：

哪些是系统原则
哪些是用户诉求
哪些是外部事实

面试里最好点出来： “消息分工本质上是在做上下文治理，不是为了消息字段好看。”

易错点

把业务规则、工具结果、用户输入全拼成一大段
Tool 结果格式不稳定，导致模型难以消费
System Prompt 太长太散，反而压不住行为

记忆技巧

记住一句：

System 定边界
User 提任务
Tool 给事实