控制AI输出长度需用明确指令替代模糊要求，通过AgentSpace的system/user prompt设定字数/句数限制，并在output constraints中配置max_tokens或max_characters，辅以结构化模板引导AI自我截断。
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控制AI输出内容长度，关键不是靠模糊要求（比如“简短一点”），而是用明确、可执行的指令嵌入提示词中。AgentSpace 支持结构化提示，合理利用其字段（如 system prompt、user prompt、output constraints）能稳定约束长度。
用字数/句数/段落明确限定输出
直接在 system 或 user prompt 中写清硬性指标，比“简洁”“精炼”更有效：
- ✅ 推荐写法：“请用不超过120个汉字回答，不含标点计数”
- ✅ 推荐写法：“分3点说明，每点不超过1句话，总长控制在80字内”
- ❌ 避免写法：“请简要回答”——AI对“简要”理解不一致，易超长
在 AgentSpace 的 output constraints 字段设格式规则
如果平台支持 output constraints（如 JSON Schema 或长度参数），优先在这里声明：
- 设定 max_tokens: 64 或 max_characters: 150（具体参数名依 AgentSpace 版本而定）
- 配合 prompt 使用：“严格按以下格式输出：[标题] + [30字内摘要]”，再在 constraints 中锁死字符上限
- 注意：部分低版本可能只响应 tokens 限制，建议实测后微调数值（如 64 tokens ≈ 45–55 汉字）
用结构化模板引导AI自我截断
给AI一个清晰的“容器”，它会自动往里填、不溢出：
- 提供填空式框架：“【原因】：______；【影响】：______；【建议】：______”（每空限15字）
- 使用 Markdown 标题+列表：“## 结论\n- ……\n- ……”（明确只允许2个列表项）
- 模板本身即约束信号，AI倾向遵守格式完整性，比单纯说“少写点”更可靠
避免常见干扰项，防止长度失控
这些看似无害的表述，实际会削弱长度控制效果：
- 别加“尽可能详细”“展开说明”“举例说明”——哪怕只写一个词，都可能触发AI长文本生成机制
- 慎用开放式结尾：“还有哪些？请补充”——极易引发多轮延伸
- 系统提示中若已有“你是一位知识渊博的助手”，建议改为“你是一位精准、高效的助手，回答必须严格符合长度要求”
