提示词版本管理你怎么做？线上提示词改了以后，怎么知道是变好还是变坏？

面试官在考什么

考察提示工程的可维护性与回归测试意识

提示词版本管理评测 harness可观测性

回答框架 · 前两步

1. 提示词入库并与代码一起版本化（git），每次改动可追溯、可回滚，记录改动原因与效果
2. 建立固定评测集做回归：覆盖典型任务 + 边界用例 + 历史踩坑用例

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• 你的 Agent 要完成『查上周失败订单 → 查每个订单的用户信息 → 给用户发补偿邮件』。可用工具：list_failed_orders（约 200ms，可能返回 500 条）、get_user（约 80ms/次）、send_email（写操作，第三方接口超时后会重复投递）。模型走 ReAct 循环，最多 20 步。请给出你的编排设计：哪些步骤并发、并发度怎么定、写工具如何避免重复发送、单步超时与整体预算怎么设、工具失败后是重试还是把错误回填给模型继续。
• 某内部 Agent 有 30 个工具，线上平均一次任务发起 8 次工具调用，其中约 60% 彼此无依赖；单次 LLM 规划延迟约 400ms，单次工具平均 200ms、p99 2s，有 5 个工具单次返回 100KB+ 文本。延迟预算要求 p95 小于 3s。你会把编排做成「每步让 LLM 选下一个工具」还是「先让 LLM 出完整 DAG 再执行」？给出你的决策条件、并行策略、失败重试与返回体裁剪方案，并说明工具数从 30 涨到 300 时哪些设计会先失效。
• 某 Agent 平台挂载 40 个工具（内部 API、检索、代码执行），当前做法是把全部工具 schema 注入 system prompt，约占 8k token。线上数据显示：工具选错率 22%，其中 60% 的错误集中在 6 个语义高度相近的工具之间；端到端 p95 延迟随工具数量近似线性增长。业务方要求半年内把工具扩到 120 个，同时选错率不能再涨。请给出你的编排演进方案：分几步、每一步解决什么问题、每一步用什么指标决定『继续推进』还是『回退』。
• 你的 Agent 循环拿到了模型返回的两个 tool_call： call_a = get_weather(city="北京") call_b = send_email(to="x@y.com", body="北京今天的天气是{weather}") 你会怎么执行这两个调用？请说明你的编排逻辑，以及把工具结果回填给模型时要注意什么。