复杂Agent怎么设计？IBM用一个YAML，性能提升4倍| ICML 2025

您有没有遇到过这样的场景：为了调试一个LLM应用的效果，您需要在一大堆Python代码中翻找那些零散的提示词字符串？每次想要A/B测试不同的提示时，就像在做开颅手术一样小心翼翼。

IBM研究团队最近发布的PDL（Prompt Declaration Language）论文，将混乱的、手工作坊式的Prompt工程，提升到了结构化、模块化、可维护的软件工程层面。这不仅仅是一个新的编程语言，更像是给混乱的提示工程世界带来了一套"乐高积木"式的解决方案。对于任何想要构建稳定、可靠、可扩展AI产品的团队来说，都具有极高的实用价值，值得花时间研究一下。

我去年就写过这IBM-PDL的前作，您有兴趣可以看下《用IBM的AutoPDL，让Agent的prompt实现数据驱动的自动优化，性能飙升68.9% |重磅》《重磅！IBM：PDL提示词声明语言，帮你拿回Prompt控制权》如果说去年的PDL让我们看到了"是什么"，那么这次的论文则告诉我们"为什么重要"以及"怎么用"。这不仅仅是一个编程语言的迭代，更是对整个Prompt工程领域发展方向的重新定义。

什么是PDL？不只是YAML那么简单

PDL的全称是Prompt Declaration Language，但您别误会它只是另一个配置文件格式。研究者巧妙地选择了YAML作为载体，让提示词从Python代码的"T2梯队"地位解放出来，成为开发流程中的"T1梯队"。想象一下，您可以像写文档一样清晰地描述整个AI交互流程，而不用再去阅读那些复杂的命令式代码。

text:

- "分析以下合规要求："

- model: watsonx/ibm/granite-34b-code-instruct

- "生成对应的检查脚本"

正交性设计：小积木拼出大世界

PDL最核心的设计哲学是"正交性"，提供一小组简单、独立、但可以强大组合的功能模块。研究者没有给您一个固定的"Agent"模板或一个非常底层的框架需要您去编写大量命令式代码，使广大开发者在在“过度封装”与“过度裸奔”之间摇摆，像Langchain和Guidance一样，而是给了您构建自己模板的基础模块：model、code、if、for等等。这种设计让您可以根据具体业务需求，自由组合出最适合的AI工作流，而不是被框架的既定模式所束缚。

商业智能Agent：从自然语言到洞察的完整闭环

有这样的场景：业务分析师只需要用中文提问"2023年哪个产品的销售额最高？"，系统就能自动连接数据库、生成SQL查询、执行分析、并提供专业的业务洞察和行动建议。这听起来像科幻电影，但用PDL，我在208行声明式代码中就实现了这个完整的商业智能分析流水线。LLM 用的Deepseek-V3的API。数据库用的是本地PostgreSQL。

传统方式下，这样的系统需要数百行Python代码，错综复杂的异常处理，还要在多个文件间跳转才能理解整个数据流。但PDL让整个过程变得透明而优雅：

# 获取数据库结构

-def:schema_info

lang:python

code:|

# 数据库连接和Schema发现逻辑

# 用户交互

-read:

def:user_question

message:"💡 请输入您的业务问题: "

# LLM分析问题

-def:question_analysis

model:openai/deepseek-chat

input:|

分析业务问题：${ user_question }

数据库表：${ schema_info.schema_text }

# 生成SQL查询

-def:sql_query

model:openai/deepseek-chat

input:|

生成PostgreSQL查询语句...

# 执行查询并生成洞察

-def:insights

model:openai/deepseek-chat

input:|

基于查询结果，生成业务洞察和建议...

这个Agent的运行结果令人惊艳：不仅准确识别出"智能手机Pro"以103.9万元销售额位居榜首，更重要的是生成了专业级的业务分析报告，包括关键发现、业务洞察和行动建议。整个过程从问题理解到SQL生成、数据分析再到战略建议，完全自动化且逻辑清晰。完整代码和Prompt我会分享在群里！欢迎您来一起交流，讨论！感兴趣您可以看下

声明式的力量：复杂逻辑的简洁表达

这个案例完美展示了PDL的几个核心优势。首先是错误处理的优雅性，我们用简单的条件判断就处理了数据库连接失败、SQL语法错误、查询结果为空等各种异常情况，而传统Python代码需要层层嵌套的try-catch块。

更令人印象深刻的是数据流的清晰性。每个步骤的输入输出都一目了然：schema_info.schema_text传递给问题分析，user_question和question_analysis组合生成SQL，query_result.data最终驱动洞察生成。这种声明式的数据流比命令式编程中的变量传递要直观得多。

PDL还自动处理了一个实际开发中的常见问题：LLM生成的SQL查询经常被包装在```sql代码块中。我们只需要几行正则表达式就在执行前清理了这些标记，而这种细节处理在传统框架中往往需要额外的预处理模块。

CISO合规代理：小模型也能成大事

在企业IT管理的众多挑战中，合规检查可能是最让人头疼的任务之一。想象一下这样的日常场景：当新的监管要求下达时（比如最新的数据保护法规），CISO团队需要：

1. 理解复杂的法规条文，往往充满专业术语和法律表述
2. 识别受影响的系统，在数百台服务器中找出需要检查的目标
3. 编写检查脚本，将合规要求转化为可执行的技术检查
4. 部署和执行，在不影响生产环境的情况下运行检查
5. 结果验证和报告，生成管理层和审计机构都能理解的综合报告

传统上，这个流程需要法务、合规、安全和运维多个团队的密切协作，耗时数周甚至数月。更要命的是，合规团队大多是非技术背景的专业人员，他们理解法规但不会写代码；而技术团队会写脚本但可能无法准确理解合规要求的细微差别。

IBM的CISO合规代理彻底改变了这个局面。这个AI系统可以：

• 自动解析监管文档：理解复杂的合规要求和技术细节
• 智能系统映射：基于资产清单和网络拓扑，精确识别需要检查的目标系统
• 动态脚本生成：根据具体的合规要求自动生成相应的检查脚本（Shell、PowerShell、Python等）
• 安全执行和监控：在沙箱环境中验证脚本，然后在生产环境中安全执行
• 多层次报告：生成技术详细报告和高层管理摘要

论文使用IT-Bench基准进行的评估令人印象深刻。这个基准包含了200多个真实的IT自动化任务，覆盖了企业环境中的各种复杂场景。通过精心设计的Sankey流程图分析，研究者发现了PDL架构的核心优势：

大模型场景（GPT-4o）：

• 传统架构：22.4%的任务因工具调用失败而无法完成
• PDL架构：失败率降至2.4%，提升9倍

小模型场景（granite3.2-8b）：

• 传统架构：53.5%的任务失败
• PDL架构：失败率降至35.4%，成功率提升4倍

这些数据背后的意义深远：企业可以用成本仅为GPT-4o几分之一的小模型，获得接近大模型的合规自动化效果。对于需要处理大量重复性合规任务的组织来说，这不仅意味着巨大的成本节约，更意味着合规流程的根本性改变，从手工作坊式的"专家驱动"模式，转向标准化、可重复、可审计的"AI驱动"模式。

分阶段架构：解决小模型的"分心"问题

传统ReAct模式看似简单优雅，实际上对小模型来说是个"不可能的任务"。想象一下这个场景：系统要求模型在Think步骤中同时完成两件完全不同性质的工作，既要输出流畅的自然语言思考过程（"我需要检查服务器的安全配置"），又要生成严格格式的JSON工具调用指令（{"tool_name": "check_security", "args": {"server": "web01"}}）。

这种"一心二用"的要求对大模型尚且困难，对小模型更是灾难性的。论文数据显示，granite3.2-8b在传统架构下的工具调用失败率高达53.5%，超过一半的情况下，模型要么产生语法错误的JSON，要么干脆幻觉出不存在的工具名称。

IBM研究者的突破性洞察在于：认知任务的分离比整合更符合小模型的能力边界。他们设计了Think1/Think2两阶段架构：

CISO Agent架构对比 - (a)传统ReAct模式 vs (b)PDL优化的两阶段架构

从架构图可以清晰看到关键区别：

• Think1（自然语言阶段）：专注于推理和思考，输出人类可读的分析过程
• Think2（结构化数据阶段）：专门处理工具调用的JSON格式输出

但仅仅分离还不够。即使在Think2阶段，不同模型的输出格式仍然存在微妙差异，有的输出{"name": "abc"}，有的输出{"tool_name": "abc"}。传统框架如CrewAI完全无法处理这种细粒度的定制需求，而PDL的自定义Response Parser机制完美解决了这个问题，能够智能识别和规范化不同格式的输出。

这种"分而治之"的策略效果惊人：在相同的测试条件下，小模型的工具调用成功率从35.4%提升到了64.6%，整体任务成功率实现了4倍的跃升。

4倍性能提升不是偶然

实验数据真的很说明问题：在IT-Bench测试集上，PDL版本的CISO代理相比传统版本，在granite3.2-8b这样的小模型上实现了4倍的性能提升。更关键的是，工具调用失败率从53.5%直接降到了35.4%，这意味着您可以用更便宜的模型获得更可靠的结果。

CISO Agent性能评估对比 - 原始架构（蓝色）vs PDL架构（橙色）

这张图表清晰地展示了PDL架构的强大威力。我们可以看到：

• granite3.2-8b：从不到3%的成功率跃升到约15%，提升5倍
• granite3.1-8b：从约4%提升到15%，提升近4倍
• llama3-40b：从13%提升到21%，提升62%
• gpt4o-2024-11-20：从20%提升到27%，提升35%

想想看，这对于成本敏感的项目意味着什么：既省钱又提效，谁不爱呢？特别是对于小模型，这种提升几乎是不可思议的，让原本"不可用"的模型变成了"高可用"的生产力工具。

深入分析：工具调用成功率的关键突破

性能提升的秘密藏在工具调用的成功率中。下面这张Sankey流程图揭示了PDL架构改进的核心机制：

工具调用成功率详细对比 - 显示了任务成功与工具调用执行准确性的关系

这张图表的数据说明了一切：

GPT-4o场景下：

• 传统架构：22.4%的任务因"工具未调用"而失败
• PDL架构：失败率急剧降至2.4%，改善10倍

granite3.2-8b场景下：

• 传统架构：高达53.5%的任务无法正确调用工具
• PDL架构：降至35.4%，虽然仍有改进空间，但改善程度达34%

这说明了一个关键洞察：AI Agent的瓶颈往往不在"思考"，而在"执行"。PDL通过精确控制工具调用的每个细节，让小模型也能稳定地完成复杂的自动化任务。

PDL ：AI应用工程化的脚手架

类型安全：让AI输出不再"随心所欲"

PDL最实用的特性之一就是类型约束。通过parser和spec关键字，您可以强制模型输出符合预定格式的JSON数据。

model: ollama/granite-3.2:8b

parser: json

spec: {name: str, arguments: {topic: str}}

这样的约束在工程实践中太重要了，您再也不用担心模型突然输出一段诗歌，而您期待的是一个API调用参数。

关注点分离：提示词终于有了"户口"

传统开发中，提示词就像没有户口的"黑户"，散落在代码的各个角落。PDL彻底改变了这种状况：.pdl文件本身就是一份清晰的、结构化的文档。产品经理可以直接review AI逻辑，Prompt工程师专注于.pdl文件优化，后端工程师负责集成部署，每个人都有自己的专业领域，协作效率大大提升。

模块化的力量：复用而不是复制

通过function和include关键字，PDL让提示逻辑的复用变得简单。您可以把通用的提示模板封装成模块，在不同项目中调用。更重要的是，由于PDL是纯文本的YAML格式，它对Git等版本控制系统非常友好，每次提示词的修改都能在commit历史中清晰追踪，这对团队协作来说是巨大的进步。

调试体验的质变：从"黑盒"到"透明"

PDL最让人兴奋的特性可能是它的可观测性。传统方式下，LLM出现意外行为时，调试几乎是"玄学"。但PDL提供了实时的execution trace，您可以清楚地看到每个执行步骤的输入输出，数据如何在不同block间传递。这种透明度让提示词调优从"炼丹"变成了真正的工程活动。

企业级部署的新选择

PDL的安全特性也值得关注。它内置了沙箱执行环境，特别适合处理LLM生成的代码。对于企业级应用来说，这种安全保障是必不可少的。加上YAML格式对安全审查的友好性，PDL为企业AI应用的合规部署铺平了道路。

成本优化的系统性思路

您知道吗，PDL的声明式特性为自动优化打开了巨大空间。未来的优化器可以根据任务复杂度自动选择合适的模型，基于语义相似度实现智能缓存，甚至并行执行多个独立的推理任务。这种系统性的成本优化能力，是传统命令式框架很难实现的。

适用场景：不是万能药，但很强大

PDL并不适合所有场景。如果您的项目只是简单的单轮对话，传统方式可能更直接。但对于企业级AI应用、多模型环境、成本敏感项目，或者需要跨团队协作的复杂场景，PDL的优势会非常明显。特别是当您需要在不同模型间灵活切换，或者要最大化小模型性能时，PDL几乎是不二之选。

挑战与思考：新工具的成长之路

客观地说，PDL也面临一些挑战。团队需要学习新的DSL，生态系统相比LangChain还在发展中，某些高度定制化的需求可能仍需要Python补充。但考虑到它解决的核心问题和带来的价值，这些成长痛点都是值得的。

工程范式的升级，而不只是工具

IBM的PDL代表的不仅仅是一个新工具，更是AI应用工程化范式的升级。它将混乱的、手工作坊式的Prompt工程，提升到了结构化、模块化、可维护的软件工程层面。在当前AI应用从"Demo"走向"Production"的关键阶段，PDL可能就是那个让您的团队脱颖而出的秘密武器。

毕竟，谁不想让AI开发变得像搭积木一样简单而强大呢？vibe coding告诉我们，即使在看似"AI主导"的工作流程中，人类的专业知识、创造性思维和质量把控依然不可或缺。我的ima知识库“AI修猫Prompt-上下文工程”我会分享在群里，欢迎你来一起交流！

文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。