Prompt Builder 分层注入系统

定义

8 层分层系统，将 Agent 的系统提示词从多个来源统一组装。它本身是纯函数层，但现在通常接收来自 tool-governance 的最终 toolNames 与 toolPromptHints，不再单独决定运行时工具可见性。

8 层结构

Layer 1: Agent 身份（agentSystemPrompt）
Layer 2: 工具使用纪律（基于 availableToolNames 动态生成）
Layer 3: 模型特定指导（GPT/DeepSeek/MiniMax/豆包/通义千问/GLM）
Layer 4: 工具行为策略（基于工具列表 + Prompt Hint）
Layer 5: Skill 索引（如果有 Skill）
Layer 6: 记忆系统（如果启用记忆）
Layer 7: Crew 编排上下文（如果是 Crew 模式）
Layer 8: 元信息（时间戳、模型ID）

核心文件

文件	职责
`runtime/prompt_builder.ts`	`buildSystemPrompt()` 主函数，8层组装
`runtime/prompt_guidance.ts`	指导文本常量集中管理
`controller/agent.ts`	预览接口，展示最终 layers/toolNames/disabledReasons

关键 API

interface BuildSystemPromptParams {
  agentSystemPrompt: string;
  modelId: string;
  availableToolNames: string[];
  skills: string[];
  skillLoader: SkillLoaderService;
  memoryEnabled: boolean;
  memoryContext?: string;
  crewContext?: string;
  toolPromptHints?: Record<string, string>;
}

buildSystemPrompt(params): { prompt: string, layers: PromptLayer[] }

关键变化

旧模式

Prompt Builder 可直接通过 collectAvailableToolNames() 结合 toolset 推导工具列表。

当前主路径

当前真正用于运行时和预览的主链路是：

Agent 配置 + 全局 Tool 配置 + 模型能力 + 上下文角色
  → tool_resolver.resolve()
  → 输出 toolNames / toolPromptHints / disabledReasons
  → buildSystemPrompt()

因此 Prompt Builder 更像“最终提示词组装器”，而不是“工具决策器”。

模型特定指导

getModelGuidance(modelId) 会为不同模型生成约束性指导，用于减少工具调用和 schema 输出偏差。

Prompt Hint

Layer 4 现在支持从 tool-governance 注入 toolPromptHints，用于覆写单个工具的行为指令。这个能力使运营侧可以不改工具代码就微调模型使用方式。

预览接口

Agent 编辑页通过：

POST /admin/netaclaw/agent/previewPrompt

直接返回：

layers
toolNames
disabledReasons

这让前端可以同时看到最终提示词和为什么某些工具没生效。

关联页面

tool-catalog — schema 注册来源
tool-governance — 最终工具列表与 Prompt Hint 来源
agent-runtime — 调用 buildSystemPrompt 的执行引擎
llm-providers — 模型特定指导的适配对象
skill-system — Layer 5 Skill 索引来源
memory-system — Layer 6 记忆上下文来源
crew-orchestration — Layer 7 Crew 编排上下文来源

3.2 KiB Raw Blame History Unescape Escape