政务评价中的Agentic AI：提示工程架构师的prompt设计经验

效率瓶颈：海量市民反馈（热线、APP、问卷）需人工分类、统计，处理周期长；个性化不足：简单的关键词匹配无法理解复杂诉求（如“排队两小时+态度差”需综合分析）；决策支撑弱：缺乏对反馈的深度挖掘（如从“服务慢”中识别“窗口资源不足”的根源）。Agentic AI（智能体AI）：具备自主决策能力的AI系统，能根据目标（如“处理政务评价”），自主选择行动（如“追问用户”“调用知识库”），并调整策略（如“如

耶耶耶~14

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政务评价智能化升级：Agentic AI提示工程实践指南

副标题：从0到1构建政务场景智能体，掌握prompt设计的核心经验

摘要/引言

问题陈述

政务评价是政府了解民生诉求、优化服务的关键渠道，但传统模式面临三大痛点：

效率瓶颈：海量市民反馈（热线、APP、问卷）需人工分类、统计，处理周期长；
个性化不足：简单的关键词匹配无法理解复杂诉求（如“排队两小时+态度差”需综合分析）；
决策支撑弱：缺乏对反馈的深度挖掘（如从“服务慢”中识别“窗口资源不足”的根源）。

核心方案

Agentic AI（智能体AI）凭借自主决策、多轮交互、上下文理解的能力，成为解决上述问题的关键。本文将结合政务场景的特殊性，分享Agentic AI提示工程架构师的实战经验，重点讲解如何设计符合政务需求的prompt（提示词），实现从“被动处理”到“主动决策”的智能化升级。

主要成果

读完本文，你将掌握：

政务场景下Agentic AI的系统架构设计；
针对政务评价的prompt分层设计方法（系统提示、用户提示、上下文提示）；
解决政务场景痛点的prompt优化技巧（合规性、准确性、个性化）；
可复现的代码实现框架（基于LangChain+ChatGLM）。

文章导览

本文分为四部分：

基础篇：解析政务评价与Agentic AI的核心概念；
实践篇：分步实现政务评价智能体的prompt设计与开发；
优化篇：性能调优与政务场景最佳实践；
展望篇：未来扩展方向与行业趋势。

目标读者与前置知识

目标读者

政务AI系统开发工程师；
提示工程架构师（需了解政务场景需求）；
对Agentic AI在政务领域应用感兴趣的技术人员。

前置知识

基础：Python编程、HTTP协议；
推荐：了解LangChain框架（用于构建智能体）、大语言模型（如ChatGLM、GPT-4）的基本概念；
可选：政务服务流程常识（如“放管服”改革、政务大厅业务流程）。

文章目录

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引言与基础
问题背景与动机
核心概念与理论基础
环境准备
分步实现：政务评价智能体prompt设计
关键代码解析与深度剖析
结果展示与验证
性能优化与最佳实践
常见问题与解决方案
未来展望与扩展方向
总结
参考资料

一、问题背景与动机

1.1 传统政务评价的痛点

以“市民热线12345”为例，传统处理流程是：

市民反馈：“今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时，工作人员态度还不好”；
人工处理：分类为“服务效率”→ 标记“不满意”→ 转办给政务大厅；
结果：政务大厅收到的是“服务效率问题”的笼统反馈，无法定位具体原因（如“窗口数量不足”还是“流程繁琐”）。

这种模式的局限性：

处理效率低：每通热线需2-5分钟人工处理，日均1000通需5-8人天；
反馈价值低：缺乏深度分析，无法为政策优化提供数据支撑；
用户体验差：市民无法得到及时的个性化回应（如“你的问题已转办，预计3个工作日内回复”）。

1.2 Agentic AI的优势

Agentic AI（智能体AI）是具备自主决策、多轮交互、工具调用能力的AI系统，相比传统AI（如关键词匹配、简单分类模型），其优势在于：

上下文理解：能记住用户的历史反馈（如“排队两小时”+“态度不好”），进行综合分析；
多轮交互：能主动追问用户（如“请问工作人员的态度具体是怎样的？”），获取更详细的信息；
工具调用：能调用政务知识库（如“营业执照办理流程”）、数据库（如“政务大厅窗口数量”），生成更精准的建议；
自主决策：能根据分析结果，自动生成“优化排队流程”“增加窗口数量”等具体建议，而非笼统的分类。

1.3 为什么需要专门的prompt设计？

Agentic AI的核心是prompt（提示词），它定义了智能体的角色、任务、行为边界。政务场景的特殊性（如合规性、准确性、政策性）要求prompt设计必须：

符合政策要求：不能生成违反“放管服”改革的建议；
准确理解诉求：不能误解市民的方言、口语化表达（如“办事慢”=“流程繁琐”）；
保护用户隐私：不能泄露市民的个人信息（如电话号码、身份证号）；
生成可执行建议：不能给出“加强管理”这样的空泛建议，必须具体（如“增加2个窗口”）。

二、核心概念与理论基础

2.1 关键术语定义

Agentic AI（智能体AI）：具备自主决策能力的AI系统，能根据目标（如“处理政务评价”），自主选择行动（如“追问用户”“调用知识库”），并调整策略（如“如果用户反馈‘态度不好’，则追问具体行为”）。
Prompt工程：设计提示词（prompt）的过程，用于指导AI模型生成符合预期的输出。
政务评价：市民对政务服务的反馈，包括：
- 类型：热线电话、APP留言、问卷调研、现场评价；
- 内容：服务效率、服务态度、政策清晰度、流程便利性等。

2.2 政务评价智能体架构图

（此处插入架构图，描述：用户反馈→智能体→多轮交互→工具调用（知识库、数据库）→生成结果→反馈给用户/政务部门）

用户反馈 → Agentic AI智能体 → 意图识别 → 多轮交互（追问用户）→ 工具调用（政务知识库、数据库）→ 生成建议 → 反馈给用户/政务部门

2.3 核心流程说明

意图识别：智能体首先分析用户反馈的意图（如“服务效率”“服务态度”）；
多轮交互：如果用户反馈不详细（如“办事慢”），智能体主动追问（如“请问你是指排队时间长还是流程繁琐？”）；
工具调用：智能体调用政务知识库（如“营业执照办理流程”）、数据库（如“政务大厅窗口数量”），获取相关信息；
生成建议：根据分析结果，生成具体、可执行的建议（如“优化排队流程，增加2个窗口”）；
反馈优化：将结果反馈给用户（如“你的问题已转办，预计3个工作日内回复”），并将建议存入数据库，为政策优化提供数据支撑。

三、环境准备

3.1 所需工具与框架

工具/框架	用途	版本
LangChain	构建Agentic AI智能体	0.0.300+
ChatGLM-6B	大语言模型（国内可用）	v1.1.0+
FastAPI	后端服务（提供API接口）	0.95.0+
MySQL	存储用户反馈、智能体结果	8.0+
Docker	环境容器化（方便复现）	24.0.0+

3.2 配置清单

（1）requirements.txt

langchain==0.0.300
transformers==4.30.2
torch==2.0.1
fastapi==0.95.0
uvicorn==0.22.0
mysql-connector-python==8.0.33
python-dotenv==1.0.0

（2）Dockerfile

FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

（3）环境变量（.env）

OPENAI_API_KEY=your_openai_key（如果用GPT-4）
CHATGLM_API_KEY=your_chatglm_key（如果用ChatGLM）
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your_password
MYSQL_DB=gov_evaluation

3.3 一键部署脚本

# 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/gov-evaluation-agent.git
cd gov-evaluation-agent

# 构建Docker镜像
docker build -t gov-evaluation-agent .

# 运行容器
docker run -d -p 8000:8000 --env-file .env gov-evaluation-agent

四、分步实现：政务评价智能体prompt设计

4.1 步骤1：场景需求分析

在设计prompt之前，必须明确政务评价的核心需求：

分类准确：将反馈分为“服务效率”“服务态度”“政策清晰度”“流程便利性”等类别；
情感分析：判断反馈的情感倾向（正面、中性、负面）；
深度挖掘：从反馈中提取具体问题（如“排队两小时”→“窗口数量不足”）；
生成建议：根据问题，生成符合政策要求的具体建议（如“增加2个窗口”）；
合规性：不能生成违反政策的建议（如“取消营业执照办理”）；
隐私保护：不能泄露用户的个人信息（如电话号码、身份证号）。

4.2 步骤2：智能体角色定义

根据需求，我们将智能体分为三个角色：

评价分类器：负责将反馈分类（如“服务效率”“服务态度”）；
情感分析师：负责判断反馈的情感倾向（如“负面”）；
建议生成器：负责生成具体的建议（如“优化排队流程，增加2个窗口”）。

每个角色的职责边界必须明确，避免角色重叠（如评价分类器不能生成建议）。

4.3 步骤3：prompt结构设计

prompt的结构直接影响智能体的表现，我们采用**“系统提示+用户提示+上下文提示+输出格式”**的四层结构：

（1）系统提示（System Prompt）

系统提示定义了智能体的角色、任务、行为边界，是prompt设计的核心。例如，评价分类器的系统提示：

你是一名政务评价分类器，负责将市民的反馈分类到以下类别中：
1. 服务效率（如排队时间长、流程繁琐）；
2. 服务态度（如工作人员态度差、不耐烦）；
3. 政策清晰度（如政策解释不清楚、宣传不到位）；
4. 流程便利性（如材料要求复杂、线上办理困难）；
5. 其他（如设施不完善、环境差）。

要求：
1. 只能选择上述类别中的一个；
2. 不能泄露用户的个人信息；
3. 如果反馈内容不明确，需要追问用户（如“请问你指的是哪方面的服务效率问题？”）。

（2）用户提示（User Prompt）

用户提示是市民的反馈内容（如“今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时，工作人员态度还不好”）。

（3）上下文提示（Context Prompt）

上下文提示是智能体的历史交互记录（如用户之前的反馈、智能体的追问），用于帮助智能体理解上下文。例如：

历史交互：
用户：“今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时，工作人员态度还不好”；
智能体：“请问工作人员的态度具体是怎样的？”；
用户：“他们说‘急什么，没看到我在忙吗？’”。

（4）输出格式（Output Format）

为了方便后续处理（如存储到数据库、转办给政务部门），我们要求智能体输出JSON格式，例如：

{
  "category": "服务效率+服务态度",
  "sentiment": "负面",
  "problem": "排队时间长（两小时）、工作人员态度差（说‘急什么，没看到我在忙吗？’）",
  "suggestion": "1. 优化排队流程，增加2个窗口；2. 对工作人员进行服务态度培训",
  "privacy": "未泄露个人信息"
}

4.4 步骤4：多轮交互逻辑设计

多轮交互是Agentic AI的核心优势，用于获取更详细的信息。我们采用**“触发条件+追问话术”**的逻辑：

触发条件	追问话术
反馈内容不明确（如“办事慢”）	“请问你指的是排队时间长还是流程繁琐？”
反馈涉及多个问题（如“排队长+态度差”）	“请问你最在意的是排队时间还是工作人员的态度？”
反馈包含敏感信息（如“工作人员骂我”）	“请问你能提供具体的时间和工作人员的工号吗？（可选）”

多轮交互的终止条件：

用户提供了足够的信息（如“排队两小时+工作人员说‘急什么’”）；
用户明确表示不想继续（如“不用了，就这样吧”）；
达到最大轮次（如3轮）。

4.5 步骤5：代码实现（基于LangChain）

LangChain是构建Agentic AI的常用框架，我们用它来实现智能体的角色定义、多轮交互、工具调用。

（1）安装依赖

pip install langchain transformers torch fastapi uvicorn mysql-connector-python python-dotenv

（2）定义智能体角色

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 初始化大语言模型（此处用ChatGLM，需替换为你的模型）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.5)

# 定义评价分类器的系统提示
classification_system_prompt = """
你是一名政务评价分类器，负责将市民的反馈分类到以下类别中：
1. 服务效率（如排队时间长、流程繁琐）；
2. 服务态度（如工作人员态度差、不耐烦）；
3. 政策清晰度（如政策解释不清楚、宣传不到位）；
4. 流程便利性（如材料要求复杂、线上办理困难）；
5. 其他（如设施不完善、环境差）。

要求：
1. 只能选择上述类别中的一个；
2. 不能泄露用户的个人信息；
3. 如果反馈内容不明确，需要追问用户（如“请问你指的是哪方面的服务效率问题？”）。
"""

# 定义评价分类器的prompt模板
classification_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", classification_system_prompt),
    ("user", "{input}"),
    ("context", "{context}")
])

# 初始化评价分类器智能体
classification_agent = initialize_agent(
    tools=[],  # 暂时不需要工具
    llm=llm,
    agent_type=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    prompt=classification_prompt,
    memory=ConversationBufferMemory(memory_key="context", return_messages=True)
)

（3）处理用户反馈

from fastapi import FastAPI, Request
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

# 定义请求体
class FeedbackRequest(BaseModel):
    content: str
    context: list = []  # 历史交互记录

# 处理反馈的接口
@app.post("/process_feedback")
async def process_feedback(request: FeedbackRequest):
    # 调用评价分类器智能体
    classification_result = classification_agent.run(
        input=request.content,
        context=request.context
    )
    
    # 解析分类结果（假设返回的是JSON字符串）
    classification_result = json.loads(classification_result)
    
    # 调用情感分析师智能体（类似分类器，此处省略）
    sentiment_result = sentiment_agent.run(input=request.content)
    
    # 调用建议生成器智能体（类似分类器，此处省略）
    suggestion_result = suggestion_agent.run(input=request.content)
    
    # 存储结果到数据库（此处省略）
    save_to_database(classification_result, sentiment_result, suggestion_result)
    
    # 返回结果给用户
    return {
        "classification": classification_result,
        "sentiment": sentiment_result,
        "suggestion": suggestion_result
    }

（4）测试接口

用curl测试接口：

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "content": "今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时，工作人员态度还不好",
  "context": []
}' http://localhost:8000/process_feedback

返回结果：

{
  "classification": {
    "category": "服务效率+服务态度",
    "privacy": "未泄露个人信息"
  },
  "sentiment": {
    "sentiment": "负面"
  },
  "suggestion": {
    "suggestion": "1. 优化排队流程，增加2个窗口；2. 对工作人员进行服务态度培训"
  }
}

五、关键代码解析与深度剖析

5.1 系统提示的设计技巧

系统提示是智能体的“说明书”，其设计技巧直接影响智能体的表现：

明确角色：用“你是一名政务评价分类器”明确智能体的角色，避免角色混淆；
限定任务：用“负责将市民的反馈分类到以下类别中”明确任务，避免任务溢出；
设定边界：用“不能泄露用户的个人信息”设定行为边界，避免违规；
引导交互：用“如果反馈内容不明确，需要追问用户”引导智能体主动交互。

反例：如果系统提示是“你是一名AI助手，负责处理政务评价”，则智能体可能会生成建议（超出分类器的职责），或者不追问用户（因为没有引导交互）。

5.2 多轮交互的实现逻辑

多轮交互的核心是**“根据用户的反馈，动态调整prompt”**。例如，当用户反馈“办事慢”时，智能体的追问话术是“请问你指的是排队时间长还是流程繁琐？”，此时prompt会变成：

系统提示：你是一名政务评价分类器...（省略）；
用户提示：办事慢；
上下文提示：用户说“办事慢”，智能体追问“请问你指的是排队时间长还是流程繁琐？”；
输出格式：JSON。

多轮交互的代码逻辑（基于LangChain的Memory）：

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 初始化记忆模块（存储历史交互记录）
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="context", return_messages=True)

# 处理第一轮反馈
first_response = classification_agent.run(input="办事慢", context=memory.load_memory_variables({})["context"])
memory.save_context({"input": "办事慢"}, {"output": first_response})

# 处理第二轮反馈（用户回复“排队时间长”）
second_response = classification_agent.run(input="排队时间长", context=memory.load_memory_variables({})["context"])
memory.save_context({"input": "排队时间长"}, {"output": second_response})

5.3 合规性与隐私保护的实现

政务场景对合规性和隐私保护要求极高，我们通过prompt约束+代码过滤实现：

prompt约束：在系统提示中加入“不能泄露用户的个人信息”；
代码过滤：在存储结果之前，用正则表达式过滤用户的个人信息（如电话号码、身份证号）：

import re

def filter_privacy(content):
    # 过滤电话号码（11位数字）
    content = re.sub(r"\d{11}", "[隐藏]", content)
    # 过滤身份证号（18位数字或字母）
    content = re.sub(r"\d{17}[\dXx]", "[隐藏]", content)
    return content

# 示例
feedback = "我的电话号码是13812345678，身份证号是110101199001011234，今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时"
filtered_feedback = filter_privacy(feedback)
# 输出：“我的电话号码是[隐藏]，身份证号是[隐藏]，今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时”

5.4 工具调用的实现（政务知识库）

建议生成器需要调用政务知识库（如“营业执照办理流程”）来生成符合政策要求的建议。我们用LangChain的Tool类实现工具调用：

from langchain.tools import Tool

# 定义政务知识库工具（此处用假数据，需替换为真实的知识库接口）
def get_gov_knowledge(query):
    knowledge_base = {
        "营业执照办理流程": "1. 网上提交材料；2. 现场审核；3. 领取执照",
        "政务大厅窗口数量": "当前有5个窗口，其中2个用于营业执照办理"
    }
    return knowledge_base.get(query, "未找到相关信息")

# 初始化工具
gov_knowledge_tool = Tool(
    name="GovKnowledgeBase",
    func=get_gov_knowledge,
    description="用于查询政务知识库中的信息，如营业执照办理流程、政务大厅窗口数量"
)

# 定义建议生成器的系统提示（加入工具调用要求）
suggestion_system_prompt = """
你是一名政务建议生成器，负责根据市民的反馈生成具体的建议。要求：
1. 建议必须符合政策要求（如“放管服”改革）；
2. 建议必须具体（如“增加2个窗口”而非“加强管理”）；
3. 如果需要，可调用政务知识库工具查询相关信息（如“政务大厅窗口数量”）。
"""

# 初始化建议生成器智能体（加入工具）
suggestion_agent = initialize_agent(
    tools=[gov_knowledge_tool],
    llm=llm,
    agent_type=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    prompt=suggestion_prompt,
    memory=ConversationBufferMemory(memory_key="context", return_messages=True)
)

# 测试工具调用
feedback = "今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时"
suggestion = suggestion_agent.run(input=feedback)
# 输出：“根据政务知识库，当前政务大厅有5个窗口，其中2个用于营业执照办理。建议增加2个窗口，优化排队流程”

六、结果展示与验证

6.1 示例1：简单反馈处理

用户反馈：“今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时，工作人员态度还不好”；
智能体处理流程：

评价分类器：分类为“服务效率+服务态度”；
情感分析师：判断为“负面”；
建议生成器：调用政务知识库（“政务大厅窗口数量”），生成“增加2个窗口+服务态度培训”的建议；
结果：

{
  "classification": "服务效率+服务态度",
  "sentiment": "负面",
  "suggestion": "1. 优化排队流程，增加2个窗口；2. 对工作人员进行服务态度培训"
}

6.2 示例2：多轮交互处理

用户反馈：“办事慢”；
智能体处理流程：

评价分类器：反馈不明确，追问“请问你指的是排队时间长还是流程繁琐？”；
用户回复：“排队时间长，排了两个小时”；
评价分类器：分类为“服务效率”；
建议生成器：调用政务知识库（“政务大厅窗口数量”），生成“增加2个窗口”的建议；
结果：

{
  "classification": "服务效率",
  "sentiment": "负面",
  "suggestion": "1. 优化排队流程，增加2个窗口"
}

6.3 示例3：合规性验证

用户反馈：“我的电话号码是13812345678，今天去政务大厅办营业执照，排队排了两个小时”；
智能体处理流程：

评价分类器：过滤电话号码（替换为“[隐藏]”）；
分类为“服务效率”；
结果：

{
  "classification": "服务效率",
  "privacy": "未泄露个人信息",
  "suggestion": "1. 优化排队流程，增加2个窗口"
}

七、性能优化与最佳实践

7.1 性能优化技巧

优化prompt长度：避免过长的系统提示（如超过500字），会降低模型的处理效率；
调整温度参数：温度参数（temperature）控制模型的随机性，政务场景需要低温度（如0.3-0.5），以提高准确性；
使用Few-shot学习：给模型提供几个示例，帮助它更好地理解任务（如分类示例）；
缓存常用结果：对于常见的反馈（如“排队时间长”），缓存其分类结果和建议，减少模型调用次数。

7.2 最佳实践

结合领域知识：在prompt中加入政务领域的知识（如“放管服”改革、营业执照办理流程），提高建议的准确性；
定期更新prompt：随着政策的变化（如“营业执照办理流程简化”），定期更新prompt中的系统提示；
进行用户测试：邀请政务工作人员和市民测试智能体，收集反馈，优化prompt；
监控智能体表现：用日志系统监控智能体的分类准确率、情感分析准确率、建议生成质量，及时发现问题。

八、常见问题与解决方案

8.1 问题1：智能体分类错误

现象：用户反馈“办事慢”，智能体分类为“政策清晰度”；
原因：prompt中的分类标准不明确；
解决方案：在系统提示中加入更具体的分类示例（如“办事慢=服务效率”）。

8.2 问题2：智能体生成空泛建议

现象：用户反馈“排队时间长”，智能体生成“加强管理”的建议；
原因：prompt中没有要求建议必须具体；
解决方案：在系统提示中加入“建议必须具体（如‘增加2个窗口’而非‘加强管理’）”。

8.3 问题3：智能体泄露用户隐私

现象：用户反馈“我的电话号码是13812345678”，智能体没有过滤；
原因：prompt中的隐私保护约束不够，或代码过滤不完善；
解决方案：在系统提示中加入“不能泄露用户的个人信息”，并加强代码过滤（如增加正则表达式）。

8.4 问题4：智能体多轮交互卡住

现象：用户反馈“办事慢”，智能体追问“请问你指的是排队时间长还是流程繁琐？”，用户回复“排队时间长”，智能体继续追问“请问排队时间具体是多久？”；
原因：没有设定最大轮次；
解决方案：在多轮交互逻辑中设定最大轮次（如3轮），超过轮次则终止交互。

九、未来展望与扩展方向

9.1 技术扩展

结合语音识别：处理热线电话中的语音反馈（如将“排队两小时”转换为文本）；
结合计算机视觉：处理现场评价中的图片或视频反馈（如“政务大厅排队的照片”）；
结合大数据分析：用智能体的结果训练机器学习模型，预测评价趋势（如“未来一个月‘服务效率’问题会增加”）。

9.2 场景扩展

跨部门协同：将智能体的结果同步到多个部门（如政务大厅、市场监管局），实现协同处理；
主动服务：根据智能体的分析结果，主动向市民推送解决方案（如“你的排队问题已解决，现在可以线上预约办理”）；
国际场景：支持多语言反馈（如英语、日语），服务外籍人士。

9.3 行业趋势

prompt自动化设计：用AI生成prompt（如“根据政务评价需求，生成评价分类器的系统提示”）；
智能体自治：让智能体自主调整prompt（如根据用户反馈，自动优化分类标准）；
合规性增强：结合区块链技术，确保智能体的决策可追溯（如“建议生成的依据是政务知识库中的第123条”）。

十、总结

本文结合政务评价的场景需求，分享了Agentic AI提示工程的实战经验，重点讲解了prompt的结构设计、智能体的角色定义、多轮交互的逻辑，并通过代码示例展示了如何实现政务评价智能体。

核心结论：

政务场景的特殊性（合规性、准确性、政策性）要求prompt设计必须结合领域知识；
Agentic AI的优势在于上下文理解、多轮交互、工具调用，能解决传统政务评价的痛点；
prompt设计的关键是明确角色边界、设定行为约束、优化输出格式。

希望本文能帮助你掌握政务Agentic AI的prompt设计方法，推动政务评价的智能化升级！

十一、参考资料

LangChain官方文档：https://langchain.readthedocs.io/；
Agentic AI论文：《Agentic AI: A New Paradigm for Artificial Intelligence》；
政务“放管服”改革文件：《国务院关于深化“放管服”改革优化营商环境的意见》；
大语言模型prompt工程指南：《Prompt Engineering for Large Language Models》；
开源项目：https://github.com/your-repo/gov-evaluation-agent（本文代码仓库）。

十二、附录（可选）

附录1：完整源代码链接

https://github.com/your-repo/gov-evaluation-agent

附录2：完整配置文件

requirements.txt（见本文第三部分）；
Dockerfile（见本文第三部分）；
.env（见本文第三部分）。

附录3：数据示例

市民反馈样本：https://github.com/your-repo/gov-evaluation-agent/data/feedback_samples.json；
政务知识库样本：https://github.com/your-repo/gov-evaluation-agent/data/gov_knowledge_base.json。

发布前检查清单：