很多人学AI智能体都会遇到同一个问题：平时随便问两句挺好用，但一到真实工作就翻车——同样的提示词今天有效、明天失灵；换个场景就跑偏；做出来的内容像演示，离“能长期复用”差一截。韩茹老师在教学中强调的核心标准很明确：智能体能力不是“会用工具”，而是“稳定、可复现、能复用”。 想做到这一点，不需要堆更多模型和插件，把下面这套训练方法做对就够了。
要稳定，第一步是把任务写成“标准件”。不要只说“写一篇文章/做个方案”，而是固定四个要素：目标是什么、给谁看、有什么约束、要什么格式。比如明确字数、语气、必须包含的信息、不能出现的表述，再规定输出结构（标题/摘要/正文/要点清单）。任务一旦标准化，AI就不容易自由发挥，结果自然更稳。
第二步是先给上下文，再让它生成。很多智能体乱编不是故意的，是因为它不知道你的背景和边界，只能猜。韩茹老师常用的做法是把材料分三类喂给AI：背景信息（业务/规则/数据口径）、参考样例（你希望的表达方式）、禁区规则（不能承诺的内容、不能乱写的数据）。同时加一句“只能使用给定信息，缺失就标注缺失”，幻觉会明显减少。
第三步是强制结构化输出。别让AI写作文，要让它按模板交付，比如“先给3个标题→100字摘要→正文分段→最后自检清单”，或者固定字段输出（核心观点/步骤/注意事项/风险提示）。结构化的好处是：你能检查、能补漏、能二次加工，也更容易接入后续流程。
第四步是把提示词当资产管理。很多人反复失败，是因为每次都从零调提示词。韩茹老师建议做最简单的版本管理：好用的保存为V1，优化后叫V2，并记录三句话——适用场景、输入要求、常见翻车点。你会很快积累出自己的模板库，下次直接复用，效率越来越高。
第五步是把复杂任务拆成“小步执行”。不要一步到位让AI完成大任务，改成“先规划→再执行→再检查”：先让它拆步骤和列信息清单，再按步骤生成，最后按规则自检漏项与违规。这个动作能把智能体从“概率输出”变成“流程输出”，稳定性提升非常明显。
最后记住一句话：智能体不是学会的，是练稳的。 把任务标准化、上下文边界化、输出结构化、提示词资产化、执行流程化，你就能把AI从“偶尔好用”训练成“经常能用”，真正做到可复现、可复用。
