核心是通过结构化提示词将“不编造”设为AI默认行为：限定具体信息来源、禁用推测性表述、强制标注依据、设置校验锚点、关闭补全习惯。
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要让 Agent Space 中的 AI 不胡乱编造信息，核心是明确约束事实来源、禁用推测、强制引用依据。不是靠语气强硬，而是通过结构化提示词把“不编造”变成 AI 的默认行为逻辑。
限定信息来源范围
AI 编造常因“不知道但被要求回答”。必须提前锁死它能用的数据边界：
- 明确指定可用材料，例如：“仅允许使用我提供的《XX产品说明书_v2.3》PDF 内容（已上传），不得引用外部知识或网络信息”
- 若支持多文档，写清优先级：“按以下顺序查证：① 用户上传的会议纪要；② 系统内置知识库‘客户服务FAQ_2024’；其余一概忽略”
- 禁用模糊表述，删掉“相关资料”“已有信息”这类词，换成具体文件名或知识库ID
禁止无依据输出 + 强制响应格式
光说“不准编造”没用，要给出它无法绕过的退出机制：
Agent Cluster
下载
亚马逊外贸B2B多CMS Agent系统，支持Shopify/WooCommerce/Magento三大平台，采用A2A架构协调库存、采购、财务、物流四大Agent，三层安全网保障审批合规，零配置开箱即用。
- 加入硬性规则句：“若问题超出所提供材料覆盖范围，必须原样回复：‘根据当前资料无法确认，建议查阅[具体文档名称]第X章或联系[负责人]’”
- 要求每条结论后标注依据：“所有判断需在句末用【】标出原文位置，例如：‘响应时间≤200ms【说明书P12 表3-1】’”
- 禁用可能性表述：“不得出现‘可能’‘通常’‘一般认为’等弱断言词汇；非100%确认的内容一律不输出”
设置验证触发点
在关键节点插入人工校验锚点，让 AI 主动暴露不确定性：
- 对数值、日期、人名、版本号等易错字段，加校验指令：“输出前核对三次：① 是否在原文中完整出现；② 上下文是否支持该含义；③ 是否与其他段落冲突。任一不满足即标记【存疑】并暂停输出”
- 复杂推理题要求分步呈现：“先写出依据原文的原始句子，再说明推导逻辑，最后给出结论。缺少任一环节视为无效响应”
关闭默认补全习惯
很多幻觉来自模型自动“补全合理细节”。需针对性关闭：
- 禁用场景想象：“不得补充用户未提及的背景、人物动作、环境描写等无关细节”
- 限制术语解释：“仅当问题中明确要求解释术语时，才用所提供材料中的定义作答；否则跳过解释”
- 关闭自由发挥：“不生成示例、不类比延伸、不提供额外建议，严格按问题字面意图响应”
Agent Space 对提示词解析较敏感，建议把上述要点整合成一段连贯指令，避免分点罗列。重点词如“仅允许”“必须原样回复”“不得出现”用中文全角符号强调，比英文大写更有效。实际效果取决于你给它的“原材料”质量——如果源文档本身模糊矛盾，再强的提示词也难兜底。
