AgentSpace中智能体中途停止主因是提示词缺乏执行连续性、异常响应、自我监控和恢复机制；需明确任务分步锚点、结构化状态输出、超时降级逻辑、自我诊断重试及严格JSON格式约束。
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AgentSpace 中智能体中途停止运行，通常不是提示词本身“写错”，而是提示词缺乏对**执行连续性、异常响应、自我监控和恢复机制**的明确引导。关键在于让智能体“知道自己在做什么、做到哪了、卡住时怎么办”。
明确任务边界与分步锚点
模糊的全局目标（如“完成用户需求”）会让智能体在子步骤失败后失去方向。应把任务拆解为带状态标识的可验证步骤：
- 用编号或关键词标记阶段，例如：“【阶段1：解析用户原始请求】→【阶段2：检索知识库条目】→【阶段3：生成初稿】”
- 每步结尾要求输出结构化状态，如“status: success / pending / failed”，并附简短原因（如“failed: 知识库未返回匹配结果”）
- 避免使用“尽力而为”“尝试”等弱约束表述，改用“必须输出 status 字段”“若超时3秒未获API响应，则跳转至错误处理分支”
内置超时与降级逻辑
AgentSpace 运行环境可能因网络、模型响应延迟或工具调用阻塞导致挂起。提示词需预设“时间感知”和“备选路径”：
- 声明单步最大耗时：“所有工具调用必须在2秒内返回，否则视为失败并记录 timeout_error”
- 为关键依赖提供 fallback：例如“若 search_api 返回空，立即切换至本地缓存关键词匹配”
- 加入心跳反馈机制：“每15秒输出一次当前 stage 和 last_action，防止静默卡死”
强制自我诊断与重试指令
智能体停止往往源于未识别自身停滞。提示词要赋予它“主动检查+决策”的能力：
- 定义停滞信号：“连续两次输出无 status 字段、或 status 保持 pending 超过5秒，即触发 self_check”
- 指定自检动作：“self_check 必须检查上一步输入/输出/工具返回码，并选择：重试、跳过、报错退出”
- 限制重试次数：“同一操作最多重试2次，第3次必须进入 error_handler 并给出用户可理解的中断说明”
结构化输出约束防解析失败
AgentSpace 依赖解析智能体输出以推进流程。非结构化文本（如自然语言解释混在结果中）会导致后续节点无法读取状态，看似“停止”，实为“被卡在解析层”：
- 严格规定输出格式，例如：“仅允许以下JSON结构：{“stage”: “stage3”, “status”: “success”, “output”: “…”, “next_step”: “review”}”
- 禁止在JSON外添加任何说明、注释、markdown符号或空行
- 在提示词末尾加校验句：“若未按上述JSON格式输出，自动重写一遍，不解释原因”
不复杂但容易忽略：AgentSpace 的“停止”常是下游节点收不到有效输入所致。把提示词当成一份带容错协议的操作手册，而非单纯的任务描述，就能显著提升鲁棒性。
