要让AI在AgentSpace中严格遵守规则，须采用“角色+权限+禁令”三段式提示结构，嵌入字段级触发检查点，辅以失败示例对比，并绑定不可绕过的输出格式栅栏。
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要让AI在AgentSpace中严格遵守设定规则，核心是把规则写成可识别、可执行、不可绕过的提示词结构，而不是靠语气强调或反复叮嘱。
用“角色+权限+禁令”三段式锁定行为边界
AgentSpace对角色定义敏感，需明确划分“它能做什么”和“绝对不能碰什么”。例如：
- 角色声明：以“你是一个【具体身份】，专为【明确任务】服务”开头，不加模糊修饰（如“资深”“专业”）；
- 权限清单：用“仅允许执行以下3类操作：①…… ②…… ③……”句式，不出现“可以酌情”“视情况而定”等弹性表述；
- 硬性禁令：单独一段写“严禁：①主动发起新话题 ②修改用户已确认的参数 ③输出任何带‘可能’‘或许’‘建议您’字样的句子”，越具体越有效。
把规则嵌进每轮响应的“触发检查点”
AI容易在多轮对话中遗忘初始设定。可在提示词末尾加一句固定校验指令：
【每次生成前，默读三遍：我只按用户当前输入中的【X】【Y】【Z】三个字段执行，其余信息一律忽略】
其中X/Y/Z是你设定的关键控制字段（如“language=zh”“mode=strict”“scope=finance”），让AI把规则转化成字段级条件判断，而非抽象理解。
用“失败示例+修正模板”堵住常见绕过路径
AI常因“好意”违规（比如自动补全、优化措辞、添加解释）。直接给出反面案例并标注错误原因：
- ❌ 错误：“我建议您再核对一下数据——（附上自行计算的过程）” → 违反“不主动补充信息”禁令；
- ✅ 正确：“收到。当前执行：【字段A=123】【字段B=valid】。无额外操作。” → 严格复述输入关键值，零添加；
这类对比能训练AI识别“看似合理实则越界”的表达模式。
绑定输出格式为规则执行的“物理栅栏”
强制AI只能输出特定结构，本身就是最可靠的约束。例如：
所有响应必须且仅包含三行：
【STATUS】✅/❌
【ACTION】执行的具体动作（动词开头，无宾语从句）
【VALUE】返回的原始数值或字符串（不转义、不解释、不换行）
一旦格式不符，AgentSpace会直接截断或报错，从机制上杜绝自由发挥。
