一、分析思路​

1. 核心考察​

面试官通过该问题，核心评估候选人的AI系统的系统化设计思维、Prompt工程的产品化认知、复杂系统的可维护性设计能力，精准匹配复杂AI系统中“Prompt越写越长、系统不稳定难维护”的核心业务诉求：​

本质洞察能力：能否看透Prompt冗长、系统失控的核心问题，不是Prompt写得不够好，而是职责边界模糊，让Prompt承担了本属于系统逻辑的确定性规则处理工作；​

边界界定能力：能否建立清晰的Prompt与系统逻辑职责划分原则，明确两者的核心分工，摆脱“靠长Prompt解决所有问题”的误区；​

落地实操能力：能否掌握Prompt逻辑上移的判断标准和系统层落地方法，以及用真实场景验证Prompt的实操思路，让系统回归稳定、可维护的状态。​

2. 解题逻辑​

遵循**「现象拆解→核心矛盾定位→职责划分原则→落地实操方法→价值验证」**的递进逻辑，契合AI产品经理“用系统化思维设计AI系统，降低维护成本和风险”的核心思考原则：​

现象拆解：明确核心痛点——复杂AI系统中Prompt越写越长，短期跑通需求，长期导致系统不稳定、难维护，改Prompt易引发整体效果翻车；​

核心矛盾定位：提炼核心矛盾为Prompt的“不确定意图表达”定位与被强加的“确定性规则处理”职责的冲突，用自然语言的Prompt承接了代码更擅长的逻辑、规则、决策工作；​

职责划分原则：给出清晰的分工标准——Prompt只负责不确定的意图表达，系统逻辑负责确定性的规则处理；​

落地实操方法：明确Prompt逻辑上移的判断信号，以及将确定性逻辑迁移到系统层的方法，同时强调用真实用户输入验证Prompt的重要性；​

价值验证：明确边界划分后的核心价值——Prompt回归“接口”角色，系统逻辑兜底确定性，实现模型输出稳定、系统易维护、场景易泛化。​

3. 实际考点​

面试官隐性关注两大要点，区分候选人的复杂AI系统设计能力：​

反「纯Prompt思维」：能否避免陷入“所有问题都靠优化Prompt解决”的误区，理解Prompt是意图接口，而非逻辑容器，自然语言无法替代代码实现稳定的规则控制；​

「系统化设计思维」：能否站在系统长期维护和泛化的视角，划分职责边界，让专业的模块做专业的事，实现AI系统的工程化、可落地化。​

二、核心技巧​

破题直击痛点：开篇直接点出复杂AI系统的核心问题——Prompt越写越长、系统难维护，引出核心结论**“核心不是写好Prompt，而是明确职责边界”**，快速抓住面试官注意力；​

边界原则通俗化：用一句口诀提炼核心分工——Prompt负责说清楚“想要什么”，系统负责保证“不会出大问题”，简单易懂，贴合产品经理和工程团队的沟通语境；​

判断标准落地化：明确Prompt需要上移逻辑的具体信号（写步骤、分分支、做决策），给出可直接判断的实操依据，而非空泛表述；​

设计思维系统化：全程围绕“降低系统复杂度、减少维护风险、提升泛化能力”展开，体现AI系统从“Demo跑通”到“工程化落地”的系统化设计思维。​

三、面试答题速用框架​

（1）STAR模型（核心推荐，完整还原逻辑）​

适用问题：复杂AI系统中Prompt越写越长，系统变得不稳定难维护，该如何划分Prompt和系统逻辑的职责边界？​

S（情境）：在复杂AI系统的设计和落地中，很多团队会陷入一个误区：只要遇到需求迭代、场景拓展，就通过优化Prompt、把Prompt写得更长来解决问题——比如在Prompt里写步骤说明、加逻辑分支、做决策判断，短期来看能快速跑通需求，不用改代码，效率很高，但随着业务场景越来越多，Prompt会变得无比冗长、逻辑复杂，最终导致两个核心问题：一是系统稳定性极差，改一个小的Prompt细节，就可能引发模型整体输出效果翻车；二是系统维护成本极高，团队没人能完全理清Prompt里的复杂逻辑，新增场景、修复问题都无从下手。​

T（任务）：核心任务是打破“靠长Prompt解决所有问题”的思维误区，建立清晰、可落地的Prompt与系统逻辑职责划分原则，把本属于系统逻辑的工作从Prompt中剥离，让两者各归其位，最终实现降低系统复杂度、减少长期维护风险、提升模型输出稳定性和场景泛化能力的目标。​

A（行动）：要划分好两者的职责边界，核心是遵循“专业的模块做专业的事”的原则，先明确两者的核心分工，再落地实操方法，具体分为三步：​

第一步：明确核心职责划分原则，划清基础边界。核心判断标准是处理的是“不确定性的意图”还是“确定性的规则”：①Prompt只负责表达不确定的意图，比如告诉模型“要做什么核心任务”“偏向什么风格输出”“当前上下文的核心重点是什么”，Prompt的核心定位是人类与模型之间的“意图接口”，用自然语言精准传递模糊、不确定的需求，这是自然语言的优势；②系统逻辑负责处理确定性的规则，包括所有业务约束（如输出格式、内容禁忌）、权限校验（如用户可访问的内容范围）、异常兜底（如用户输入模糊时的反问策略）、失败策略（如模型输出报错时的降级处理），这些确定性的、有明确规则的工作，是代码的优势，用系统逻辑实现更稳定、更可控。​

第二步：判断Prompt逻辑上移信号，主动剥离非核心职责。当发现Prompt出现以下特征时，就说明已经越界，需要把对应的逻辑上移到系统层：一是Prompt里开始写步骤说明，比如“先分析用户问题，再提取关键词，最后按XX格式输出”；二是Prompt里加入逻辑分支，比如“如果用户问A，就按B回答，如果问C，就按D回答”；三是Prompt开始承担决策职责，比如“判断用户输入是否符合合规要求，不符合就拒绝回答”。此时会立刻把这些逻辑从Prompt中删除，用代码在系统层实现，只在Prompt中保留最核心的意图表达，让Prompt回归简洁的接口角色。​

第三步：用真实场景验证Prompt，避免Demo式调优。划分边界后，不再只在标准化的Demo场景下调优Prompt（比如用理想的、清晰的用户输入测试），而是用真实、非理想的用户输入反复验证——比如模糊的表述、不完整的问题、带有歧义的需求，确保Prompt仅通过意图表达，就能让模型稳定理解需求，而所有的异常处理、规则约束都由系统逻辑兜底，避免为了适配极端Demo场景，再次让Prompt变得冗长。​

R（结果）：通过这套职责边界划分原则和实操方法，彻底解决了Prompt冗长、系统不稳定难维护的核心问题：一是模型输出的稳定性大幅提升，因为确定性的规则由系统逻辑用代码控制，不再受Prompt的自然语言模糊性影响，改Prompt仅影响意图表达，不会引发整体效果翻车；二是系统的维护成本大幅降低，Prompt回归简洁，新增场景、迭代需求时，只需按需调整Prompt的意图表达，或在系统层新增规则，模块解耦，分工清晰；三是系统的场景泛化能力显著提升，因为用真实用户输入验证的Prompt，能更好适配复杂的真实使用场景，而系统逻辑的兜底规则，能处理各类异常情况。最终验证了核心逻辑：当Prompt回归“意图接口”的核心角色，系统逻辑牢牢兜住确定性的规则后，AI系统才能真正从“Demo跑通”走向“工程化落地”，而这也是划分两者职责边界的终极目标。​

（2）SCQA模型（增强场景共鸣）​

适用问题：为什么复杂AI系统中Prompt越写越长会导致系统失控？该如何科学划分Prompt和系统逻辑的职责边界？​

S（场景）：复杂AI系统落地中，很多团队靠写长Prompt快速跑通需求，场景越多Prompt越复杂，最终导致系统不稳定、改Prompt易翻车、长期维护成本极高。​

C（冲突）：核心矛盾在于，团队混淆了Prompt和系统逻辑的核心职责，让本应做“意图接口”的Prompt，承担了本属于系统逻辑的确定性规则处理工作，用自然语言的模糊性替代了代码的确定性，最终引发系统失控。​

Q（疑问）：Prompt和系统逻辑的核心职责该如何划分？如何判断Prompt的逻辑需要迁移到系统层？划分边界后能带来哪些核心价值？​

A（答案）：核心划分原则是按“不确定意图”和“确定性规则”分工：Prompt只负责表达不确定的意图（要做什么、什么风格、上下文重点），系统逻辑负责处理确定性的规则（业务约束、权限校验、异常兜底、失败策略），简单说就是Prompt说清“想要什么”，系统保证“不出大问题”。当Prompt出现写步骤、加逻辑分支、做决策的信号时，就需要将逻辑上移到系统层用代码实现，同时用真实用户输入验证Prompt，避免Demo式调优。划分边界后，模型输出会更稳定，系统维护成本大幅降低，也能更好泛化到真实用户场景。​

（3）CARL模型（经验薄弱者适用）​

适用问题：作为新人AI产品经理，在设计AI系统时，你该如何划分Prompt和系统逻辑的职责边界？核心思路是什么？​

C（挑战）：刚开始设计AI系统时，我会觉得Prompt是万能的，遇到需求就想着优化Prompt、把Prompt写得更详细，却发现越写越长后，改一点就出问题，系统特别难维护，也不知道该怎么把Prompt和系统逻辑的工作分开。​

A（行动）：我通过梳理复杂AI系统的落地痛点，理清了核心的划分思路：首先，明确核心原则——Prompt管不确定的“意图”，系统逻辑管确定的“规则”，Prompt只说要做什么、什么风格，系统负责兜底规则、处理异常，简单记就是“Prompt说清想要什么，系统保证不出大问题”；其次，找判断信号——如果Prompt里开始写步骤、分逻辑分支、做决策，就把这些内容移到系统层用代码做；最后，用真实的用户输入测试Prompt，而不是只在理想场景下调优，确保Prompt的简洁性。​

R（结果）：在模拟AI系统设计的讨论中，这个思路得到了认可。大家认为我建立了清晰的职责划分原则，跳出了“纯Prompt解决所有问题”的误区，且判断信号和验证方法都贴合实际落地，体现了AI系统的系统化设计思维，能有效降低系统的维护成本和风险。​

L（学习收获）：我深刻体会到，设计复杂AI系统不能只追求“快速跑通”，更要考虑长期的可维护性。Prompt只是人和模型的沟通接口，不能让它承担代码的工作，专业的模块做专业的事，划清职责边界，才能让AI系统真正稳定落地。​

四、参考答案（可直接背诵逐字稿）​

面试官您好，在复杂AI系统中划分Prompt和系统逻辑的职责边界，核心思路不是“把Prompt写得更聪明、更长”，而是让专业的模块做专业的事——用Prompt发挥自然语言表达模糊意图的优势，用系统逻辑发挥代码处理确定规则的优势，从根源上降低系统复杂度，解决后期不稳定、难维护的问题。而核心的划分原则一句话就能说清：Prompt负责说清楚“想要什么”，系统负责保证“不会出大问题”，具体的边界划分思路和实操方法如下：​

​

首先，要找准核心的划分依据：按**“不确定性的意图”和“确定性的规则”**分工，这是划清边界的基础。​

Prompt和系统逻辑的核心能力天差地别，自然语言的优势是精准传递模糊、不确定的需求，代码的优势是稳定处理有明确标准、确定性的规则，两者的职责必须围绕这个核心差异划分，绝不能混淆：​

Prompt的唯一职责：表达不确定的意图，它的核心定位是人类与大模型之间的“意图接口”，只需要用自然语言告诉模型三个核心问题：一是要做什么（核心任务，比如“总结用户问题”“创作产品文案”）；二是偏向什么风格（输出要求，比如“简洁正式”“口语化亲切”）；三是当前上下文重点（场景信息，比如“用户现在问的是物流问题，订单号是XXX”）。Prompt不需要写任何规则、步骤，只需要把模糊的人类需求，转化为模型能理解的自然语言意图，这是Prompt最擅长的事。​

系统逻辑的核心职责：处理确定性的规则，它的核心定位是AI系统的“规则兜底者”，所有有明确标准、需要稳定执行的工作，都该由系统逻辑用代码实现，主要包括四类：一是业务约束（比如输出格式必须是JSON、内容不能涉及违规信息）；二是权限校验（比如普通用户不能访问管理员内容、付费用户才能看专属回答）；三是异常兜底（比如用户输入模糊时自动反问、输入为空时提示补充信息）；四是失败策略（比如模型输出超时、报错时，自动降级为人工回复或基础答案）。这些工作用代码实现，比写在Prompt里用自然语言描述，更稳定、更可控、更易维护。​

其次，要明确Prompt越界的信号，主动把非核心逻辑上移到系统层，让Prompt回归简洁。​

很多时候Prompt会越写越长，都是因为团队把本属于系统逻辑的工作，逐步加到了Prompt里，当Prompt出现以下三个信号时，就说明已经越界，必须立刻剥离相关逻辑，上移到系统层：​

Prompt里开始写步骤说明，比如“先分析用户问题的核心诉求，再提取关键信息，最后按XX格式分点输出”；​

Prompt里加入逻辑分支，比如“如果用户问的是产品价格，就回复XXX，如果问的是售后政策，就回复YYY”；​

Prompt开始承担决策职责，比如“先判断用户输入是否合规，不合规就直接拒绝回答，合规就按要求作答”。​

这些内容用自然语言写在Prompt里，不仅会让Prompt变得冗长复杂，还会因为自然语言的模糊性，导致模型执行效果不稳定，改一个字就可能出问题。正确的做法是把这些逻辑全部删除，用代码在系统层实现，Prompt只保留最核心的意图表达，比如“按用户问题输出对应答案，风格简洁正式”即可。​

最后，用真实、非理想的用户输入反复验证Prompt，避免为了Demo场景让Prompt再次越界。​

划分完边界后，调优Prompt的关键是“脱离Demo式测试”，很多团队的Prompt看似好用，都是在标准化的Demo场景下测试的——用户输入清晰、问题明确、场景单一，此时哪怕Prompt简单，模型也能输出好结果。但真实的用户输入往往是模糊的、不完整的、带有歧义的，比如“我的东西啥时候到”（没说订单号）、“这个产品能用吗”（没说使用场景）。​

因此，调优Prompt时，必须用这些真实、非理想的用户输入反复测试，确保Prompt仅通过简单的意图表达，就能让模型稳定理解需求，而所有的异常处理、规则约束，都由系统逻辑兜底。这样能避免为了适配极端的Demo场景，再次把规则、步骤加到Prompt里，让Prompt始终保持简洁的接口角色。​

总结来说，划分Prompt和系统逻辑的职责边界，本质是AI系统的系统化设计思维的体现——不追求短期的“快速跑通”，而是关注长期的“稳定落地”。当Prompt回归“意图接口”的核心角色，不再承担额外的逻辑工作，系统逻辑牢牢兜住所有确定性的规则，AI系统就会实现三个核心价值：模型输出更稳定、系统维护更简单、场景泛化更轻松。而始终要记住的核心口诀就是：Prompt负责说清“想要什么”，系统负责保证“不会出大问题”。