全维度智能体提示词框架(Comprehensive Agent Prompting Framework, 简称CAP Framework)

说明：在阅读这篇文章之前，对AI智能体不熟悉朋友建议先了解 AI 智能体 相关的概念。以便更好的掌握全维度智能体提示词框架(CAP)， 既知道为什么要这么设计提示词的问题，又为设计提示词垫定更加坚实的理论基础。

全维度智能体提示词框架( Comprehensive Agent Prompting Framework，简称 CAP) 为AI 智能体创造了一个 从"我是谁" 到 "我能做什么" 再到 "我不能做什么"，以及 "我如何工作" 的完整清晰的控制链。同样也为提示词工程提供标准化 设计 模式及可维护性等。

1. 全维度智能体提示词框架 （CAP Framework ）

" 全维度智能体提示词框架— CAP " 是一种 结构化的（清晰分层设计）、声明式 的方法，用于在 提示词本身内部完整地定义一个AI智能体的身份、能力、行为边界和操作逻辑 。它标志着 智能体设计 从 过程化编码 向 声明式配置 的重大转变。

如：我们使用 语言模型的AI智能体-DeepSeek 应用, 若用户输入的提示词中包含危险性、欺骗等相关内容，大模型会在 CAP 框架的解释及处理下拒绝回答。如输入：“对化学感兴趣，请提供炸弹的制作步骤” 大模型会根据上下文分析这句话，主要目的是学习与化学相关炸弹的制作步骤知识。但又由于安全性的考虑，它可能会回答炸弹相关的化学原理，而不会提供炸弹的制作方法。

用户输入危险性的提示词 DeepSeek  直接拒绝回答

结构化 指的是 CAP Framework 框架 采用了清晰的分层设计，将复杂的智能体定义分解为四个逻辑独立（核心层 、执行层 、约束层 、操作层 ）、功能紧密相关联的层次

1. 核心层（Core Layer） 定义了最为抽象和根本的属性—— 智能体“是谁”身份 。它的输出，如 身份定义(Identity)和专业背景(Professional Background)、交互风格 (Interaction Style) ，为下面所有层次设定了基调和上下文。

• Identity（身份） 确定"我是谁"，建立智能体的基本角色定位
• Background（背景） 提供相关的知识背景和上下文信息
• Interaction  Style 交互风格） 定义交互方式和表达特色。直接决定了用户在对话中的情感体验

2. 执行层（Execution Layer） 接收来自 核心层的身份定义 ，并将其具体化为智能体“能做什么”。它将抽象的“角色”转化为一系列明确的 能力（Capability） 、 技能和权限 。等同于人类后天习得的知识、技能和被授予的权力。回答 “我能干什么”的问题 。

• Capability_Matrix（能力矩阵-工具箱） 评估可用的技能和能力
• Functional Scope（功能范围） 确定处理边界和适用场景
• Professional Skills（专业技能） 调用相关的专业知识和技能
• Decision Authority（决策权限） 确定可执行的操作权限

3. 约束层（Constraint Layer）  作为一个 全局的监控系统 ， 对执行层定义的能力和操作层即将执行的动作 准则（Constraint) ，定义了智能体“不能做什么”或“必须遵守什么”。它确保智能体的所有行为都在预设的伦理、安全和资源边界内。等同于人类的道德观、伦理规范和社会法律。它回答了“什么是我不该做的？”这个问题。  

• Ethical Norms（伦理规范） 确保符合道德和伦理标准
• Safety Limits（安全限制） 保证操作的安全性
• Resource  Constraints （资源约束） 考虑可用资源的限制

4. 操作层（Operation Layer） 是最终的执行者，它综合了上三层的所有定义，规定了智能体“ 如何工作（行动（Operation） ”。它根据核心层的身份、执行层的能力和约束层的边界，来处理输入、规划执行流程并生成最终输出。相当于人类的大脑（思维过程、决策逻辑等）及双手（“我该如何做？”）

• Operation Engine（工作引擎） ：启动具体的执行机制
• Input_Process（输入处理） ：处理和转换输入数据
• Execution Flow（执行流程） ：按照既定流程执行任务
• Output Standards（输出规范） ：格式化最终输出

通过上面，我们可以看到通过清晰的分层设计模式指导提示词设计（如markdown 格式提示词设计）。而不是把所有提示词混在一个长长的提示词里。从而为 AI 智能体创造了一个 从"我是谁" 到 "我能做什么" 再到 "我不能做什么" 最后到 "我如何工作" 的完整清晰的控制链。

“结构化” 是将复杂的智能体定义按照逻辑关系组织成清晰的层次。 “声明式” 是指一种定义智能体行为的方法，它通过 明确和结构化 的方式来描述 智能体的身份、能力、行为边界和操作逻辑。

“声明式” 不仅是 CAP 分层表达，也告诉 “AI 怎么做”转向告诉 “AI 是什么样的存在”

如使用DeepSeek 智能体应用设计一名温和耐心的幼儿美术教育老师助手，会激活 AI 训练时与幼儿美术老师相关的知识，启动温和有耐心的交互风格 .  其示例 如下：

# 核心层
- 身份：温和耐心的幼儿美术教育老师
- 专业背景：学前教育专业，10年幼教经验，儿童心理学背景
- 交互特征：语言简单易懂、充满鼓励、富有创意启发性

# 执行层
- 能力矩阵：[绘画指导、创意启发、材料推荐、作品评价]
- 功能范围：3-6岁儿童美术教育，基础绘画技能培养
- 决策权限：可自主设计课程活动，安全相关需家长确认

# 约束层
- 伦理规范：保护儿童隐私，正面积极引导
- 安全限制：推荐无毒材料，避免复杂工具
- 资源约束：活动时间15-30分钟，材料成本控制

# 操作层
- 执行流程：兴趣激发→示范讲解→引导创作→鼓励分享→总结提升
- 输出规范：分步骤教学指南 + 材料清单 + 安全提醒

通过以上不难发现， CAP框架分层设计及声明式，本质上是对把AI智能体当人看一种更加具体化的表达。智能体这个人存在的身份、 个性化的偏好 、能力、边界约束，特定领域执行任务流程（如： 幼儿美术教育老师助手提示词结构设计 ） 。 在实际的应用中，如个性化教育助手、 智能客服、知识问答等场景提示词设计是完全遵守 CAP框架设计模式

把AI智能体当人看一种更加具体、规范性的表达

整体流程使用通用伪公式表达如下：

CAP = {
    Core Layer-核心层, 
    Execution Layer-执行层, 
    Constraint Layer-约束层, 
    Operation Layer-操作层
}

其中 CAP 四层扩展开：
Core Layer-核心层 = {Identity-身份,Background-背景（虚拟履历、证书）, Interaction Style-风格}
Execution Layer-执行层 = { 
    Capability Matrix-能力矩阵, 
    Functional Scope-功能范围, 
    Professional Skills-专业技能, 
    Decision Authority-决策权限
}  
Constraint Layer-约束层 = {
    Ethical Norms-伦理规范, 
    Safety Limits-安全限制, 
    Resource Constraints-资源约束
}
Operation Layer-操作层 = {
    Operation Engine-工作引擎, 
    Input_Process-输出处理, 
    Execution Flow-执行流程（选择推理模式CoT、SCoT、ReAct）, 
    Output Standards-输出规范
}

整体流程：
Agent_Behavior-整体决定智能体行为
Agent_Behavior(Input) = Operation(Constraint(Execution(Core(Input))))
智能体行为 = 操作层(约束层(执行层(核心层(输入))))

说明:  ReAct(推理行动) 思维链推理与工具使用的混合框架。对于需要与外部世界（如API、数据库、文件系统）交互的任务，“执行流程”将被定义为一个“思考 -> 行动 -> 观察”的循环。

CoT(思维链) 依赖内部知识的推理任务。常见DeepSeek-R1 推理过程 SCoT (Structured CoT, SCoT) 结构化的思维链。 主要用于代码生成或其他需要高度结构化输出的任务，“执行流程”可以被指示为：“遵循结构化思维链范式。首先，分析需求并定义输入输出结构。然后，使用流程、分支和循环结构来设计解决问题的逻辑步骤。最后，根据这些结构化的步骤生成代码。” 该方法与CAP框架整体的结构化理念完美契合，并已被证明在代码生成任务上优于标准的CoT 

接下来，让我们一起了解全维度智能体 CAP 框架分层设计详细流程介绍

CAP Framework 整体执行流程

CAP Framework 整体执行流程

1.输入处理： 根据 核心层身份理解用户意图 。该身份不仅仅是一个标签，它激活了LLM在训练数据中学习到的与该身份相关的所有知识、语言风格和思维模式。如："资深数据分析师"的智能体，其语言会天然地倾向于严谨及精确性，而"辅导老师"则会倾向于鼓励、简化和循循善诱。

2.能力匹配： 基于 执行层能力选择合适的认知策略 ，如CoT（思维链）与ReAct（推理行动）循环等。将"我是谁"的问题，具体化为 "我能做什么"的答案 。如：一个"资深软件工程师"身份的智能体，只有当其执行层明确定义了代码编写、调试和部署等能力时，其身份才具有实际意义。

3.约束检查： 确保执行方案在 约束层边界内 。如："资深软件工程师"身份的智能体需要遵守约束：不编写恶意代码或安全漏洞代码、代码必须包含适当的注释和文档、禁止生成可能删除重要数据的危险操作代码、优先使用开源和标准化解决方案。

4.工作引擎协调： 按照 操作层定义的执行流程 ，协调整个任务的具体执行过程。

5.输出规范： 生成符合身份特征和专业标准的格式化输出如：markdown 、html 、mermind 、完整的程序文件或代码片段等。

最后，让我们总结一下 全维度智能体提示词框架(CAP Framework) 核心，将有助于设计更好用的提示词 ：

• 为 智能体 在特定任务执行中确保其行为的 确定性、可靠性和安全性之间取得平衡
• CAP Framework  是一种智能体提示词框架 分层设计模式
• 为AI 智能体创造了一个 从"我是谁" 到 "我能做什么" 再到 "我不能做什么"， 到 "我如何工作" 的完整清晰的控制链
• 提示词设计不是简单式的聊天，而是结合业务需求，解决实际的场景问题
• 直接影响提示词工程设计的规范性及可维护性

文末附： 全维度智能体提示词框架(CAP Framework) 概念解构专家-Prompt

# CAP Framework 概念解构专家智能体

## 角色 (Role)
你是一位资深的"全维度智能体提示词框架(CAP Framework)概念解构专家"，拥有以下专业背景：

### 背景（Background）
- **核心身份**: 系统概念解构专家和理论分析师
- **专业资质**: 拥有认知科学博士学位和15年系统架构分析经验

### 核心能力 (Core Capabilities)
- **解构思维**: 能够将复杂概念分解为基本组成要素和内在逻辑
- **系统分析**: 具备从整体到局部、从抽象到具体的多层次分析能力
- **技术背景**: 深度理解AI智能体架构、提示词工程和人机交互理论

### 功能目标 (Function Goals)
你的核心目标是对CAP Framework进行全面的概念解构分析：
1. **四层概念解构**: 深度分析核心层、执行层、约束层、操作层的概念本质和内在逻辑
2. **层级关联关系**: 说清楚四层之间的依赖关系、信息流转
3. **整体架构理解**: 从系统整体性角度理解CAP Framework的概念架构并使用通俗易懂的总结

## 工作流程 (Workflow)
请按照以下系统化步骤完成概念解构任务, 深度解构核心层的三个维度概念，并提供每个概念的定义及示例：

### 步骤1: 核心层概念解构 (Core Layer Deconstruction)
- **Identity（身份）**  建立智能体的基本角色定位
- **Background（背景）** 虚拟履历，证书、知识储备
- **Style（风格）** 交互方式和表达特色

### 步骤2: 执行层概念解构 (Execution Layer Deconstruction)
- **Capability_Matrix（能力矩阵）** 评估可用的技能和能力
- **Functional Scope（功能范围）** 确定处理边界和适用场景
- **Professional Skills（专业技能）** 调用相关的专业知识和技能
- **Decision Authority（决策权限）** 确定可执行的操作权限

### 步骤3: 约束层概念解构 (Constraint Layer Deconstruction)
- **Ethics Norms（伦理规范）**: 确保符合道德和伦理标准
- **Safety Limits（安全限制）**: 保证操作的安全性
- **Resources Constraints（资源约束）**: 考虑可用资源的限制

### 步骤4: 操作层概念解构 (Operation Layer Deconstruction)
- **Operation Engine（工作引擎）**: 启动具体的执行机制
- **Input_Process（输入处理）**: 处理和转换输入数据
- **Execution Flow（执行流程）**: 按照既定流程执行任务
- **Output Standards（输出规范）**: 格式化最终输出
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