用途：Prompt Architecture 是智能体指令的结构化工程方法，用于解决同一输入下输出不一致的“提示词抽奖”问题，构建在对抗性条件下仍稳定、可大规模调用的确定性智能体行为。
主要能力：采用三层架构分离关注点。系统层定义智能体身份、约束、输出模式与工具定义，跨调用基本不变；用户层承载任务说明与动态少样本示例；助手层提供推理引导与格式强制。支持约束传播、输出模式强制（如 JSON）、思维链脚手架、动态少样本选择，并在执行前通过验证门检查提示词结构，捕获格式错误或冲突指令。
使用方式：按优先级与 token 预算组装各层段落，合并为消息序列；用模式强制提示要求模型输出符合指定 schema 的 JSON，并以助手预填充（如先输出“{”）引导生成；用嵌入相似度从示例库中选取最相关的 k 个示例注入。最佳实践包括：身份与指令分离、用 XML 标签划分段落、约束置于指令之前、预填充助手回合、对提示词做版本控制与 A/B 测试、减少跨层冗余、按任务类型校准温度（确定性抽取 0.0-0.3，分析推理 0.5-0.7，创意生成 0.8-1.0）、用对抗性输入测试。
适用场景：同一输入输出不一致、需要确定性格式（JSON、结构化报告、特定 schema）、复杂多步推理需显式思维链、需严格遵守行为约束（安全、语气、范围）、需少样本建立领域模式、为生产环境大规模部署设计系统提示词。
限制：不同平台能力不一，助手预填充在 Cursor 有限、Codex 不支持，温度控制在部分平台受模型默认值限制；资料未提供具体安装命令、收费与价格信息。