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系统提示词定义智能体的任务、回答方式和行为边界。通过 Agent.instruction 提供固定文本、带会话状态的模板,或根据请求上下文生成提示词的函数 运行以下示例前,先完成安装与模型配置。将代码保存为标注的文件名,并使用 python 文件名.py 运行

静态提示词

固定职责适合直接写成字符串。描述任务、需要确认的信息和禁止请求的数据,比只设置角色名称更具体
main.py
运行后会输出针对账单问题的回复;具体措辞由模型生成

动态提示词

使用会话状态

字符串中的 {name} 会替换为当前会话状态中的同名值。下面先创建带初始状态的会话,再让智能体读取姓名和语言
state_prompt.py
状态值为 None 时也会替换为空字符串。工具和其他智能体可以在运行过程中更新状态,参见会话管理

使用 InstructionProvider

需要默认值、条件判断或组合多项状态时,将函数传给 instruction。函数接收 ReadonlyContext 并返回提示词字符串,也可以使用 async def
dynamic_prompt.py
context.state 只允许读取。常用上下文还包括 user_id、user_content、session 和 agent_name。函数返回值不会再自动替换 {name},需要在函数中完成拼接;如需沿用 ADK 模板替换,可在异步函数中调用 await inject_session_state(template, context),该函数从 google.adk.utils.instructions_utils 导入

instruction 与 description 的区别

在多智能体应用中,为每个智能体分别提供具体的 instruction 和简洁的 description。需要从外部服务维护提示词时,参见提示词管理
最后修改于 2026年9月19日