标准回答
System Prompt 的职责
在 Agent 系统里，System Prompt 是定义「这个智能体是谁、能做什么、怎么做」的最高优先级指令层，通常承载六类职责：角色与边界（人设、服务范围、不该做什么）；能力与工具说明（有哪些工具、参数语义、调用时机）；行为与格式规范（语气、步骤、输出结构如 JSON 约定）；安全与拒答策略（合规红线、越权请求如何拒绝）；少样本示例（用 1～3 个范例锚定期望行为）；上下文与记忆约定（如何使用对话历史、长期记忆与检索内容）。
为什么会越来越长
随着场景变多、工具增加、补丁式地不断加规则与例外，System Prompt 容易膨胀。代价有三：token 成本随每次调用线性增加；注意力稀释——关键指令淹没在大段文本里，模型遵循度反而下降；维护困难——规则相互冲突、改一处牵动全局，难以回归测试。
如何处理膨胀
核心思路是上下文工程而非一味堆字。第一，模块化与分层：把不变的静态系统提示与运行时动态注入（用户信息、检索片段、当前子任务）分开管理。第二，按需加载 / 渐进式披露：工具与 Skill 的详细说明外置，平时只暴露简短摘要，命中时再注入完整描述，避免一次性塞满。第三，精简与外置示例：少样本示例改为按任务类型动态选取，而非全部常驻。第四，用 prompt caching 降成本：把稳定前缀缓存，复用时只计增量。第五，定期裁剪与评测：建评测集回归遵循度，删冗余、合并重复规则，用数据驱动取舍。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
误区一：把所有规则、工具文档、例外都堆进 System Prompt，以为「写得越全模型越听话」——实际会注意力稀释、成本飙升。误区二：把每次请求都变化的动态内容（检索结果、用户输入）硬写进系统提示，导致 prompt caching 失效、缓存命中率为零。静态与动态必须分层。
追问
追问 1：System Prompt 和动态注入的上下文应该怎么划分边界？
判断标准是「是否随请求变化」。跨会话稳定的内容（角色、工具清单、格式与安全规范）放静态 System Prompt，可被 prompt caching 复用；随用户、会话、子任务变化的内容（用户画像、检索片段、当前目标、对话历史）放动态注入区，拼在静态前缀之后。这样既保证缓存命中，又让单次请求只携带当下必要的信息。
追问 2：工具很多时，工具描述也会让上下文爆炸，怎么办？
用渐进式披露：默认只给模型一份简短的工具名称与一句话用途清单，让它先决定大致用哪个；命中后再把该工具的完整参数 Schema 与用法注入。也可做工具检索（按当前任务向量召回 Top-K 工具）或按角色/场景分组只暴露子集，避免几十个工具的详细描述常驻上下文。
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