系统提示词定义 AI 模型在整个会话中如何思考和行为；用户提示词定义它此刻做什么。了解二者的区别、何时使用各自、它们如何相互作用，以及 PromptQuorum 为何同时向你展示两者。

系统提示词与用户提示词有什么区别？

系统提示词是一组持久的指令，在用户说任何话之前就设定了模型的角色、约束和默认行为。 它定义模型是谁、能做什么、什么是被禁止的——并在整个会话中保持有效。

用户提示词是按请求提供的输入——针对该次交互的具体任务或问题。 用户提示词在系统提示词设定的边界内运作。

这一区别之所以重要，是因为系统提示词决定了跨越成百上千次对话的一致性，而用户提示词只控制单次交互的结果。

什么是系统提示词？

系统提示词是 AI 模型接收到的最高优先级指令层——在任何用户输入之前被处理，并在整个会话中持续有效。 在 OpenAI、Claude 和 Gemini 的 API 中，系统提示词作为第一条 role 为 "system" 的消息发送，并为后续的一切设定运行上下文。

系统提示词是控制 AI 行为最强大的工程工具。它们被用于：定义模型的角色与人设（"你是一名专精于……的技术支持助手"）、设定行为边界（"绝不分享定价信息"）、指定输出格式（"始终以结构化 JSON 回答"），以及管理边界情形的行为。

角色与人设： 定义模型是谁——其专长、语气与视角
行为约束： 明确设定模型能做和不能做的界限
输出格式： 指定回答应如何结构化
范围指令： 将模型限制在特定领域或主题集合内
边界情形行为： 定义如何处理模糊、不当或超出范围的输入

什么是用户提示词？

用户提示词是按请求提供的输入——用户发送给模型的具体任务或问题。 它在系统提示词设定的边界内运作。如果系统提示词规定"只回答 Python 编程相关主题"，那么关于烹饪的用户提示词会得到礼貌的拒绝回复。

用户提示词正是用户（以及构建自动化流水线的开发者）应用提示词工程技术之处：思维链、少样本提示、任务特定的角色与上下文，以及格式约束。

对比：系统提示词 vs 用户提示词

维度	系统提示词	用户提示词
何时生效	整个会话	仅该次请求
由谁编写	开发者 / 产品团队	最终用户或自动化流水线
可见性	通常对最终用户隐藏	始终对用户可见
优先级	最高——设定用户提示词无法覆盖的边界	较低——在系统提示词的边界内运作
对一致性的影响	约 70% 的一致行为	约 30% 的一致行为
典型用例	角色定义、约束、输出风格	具体任务、问题、操作

系统提示词的最佳实践

明确角色： "你是 Acme Corp 的客户服务助手"优于"你很有帮助"
指定不要做什么： 否定式约束可预防代价最高的行为（"绝不向第三方分享用户数据"）
定义输出格式： "始终以 JSON 回答"或"使用带 H2 标题的 Markdown"设定了解析预期
包含边界情形行为： "若被问及竞争对手，礼貌地将话题引向我们的功能"
保持系统提示词简洁： 每个 token 在每次 API 调用中都计费——在规模化时，500 词的系统提示词比 100 词的成本更高

用户提示词的最佳实践

应用五大构建块： 角色（如果系统提示词未设定）、任务、输入、约束、输出格式
对任务要具体： "总结为 3 个要点，每个少于 20 个词"优于"总结"
必要时使用提示技术： 用思维链做推理，用少样本保证格式准确，用否定式约束控制输出
不要重复系统提示词： 模型已经拥有它——重复只会浪费 token

API 实现：各供应商如何处理系统提示词

三大 API 供应商对系统提示词的处理略有不同：

OpenAI（GPT-5.5）： 系统提示词作为 messages 数组中第一条 role 为 "system" 的消息发送。在某些配置下也支持单独的 system 参数。
Anthropic（Claude）： 系统提示词作为独立的 system 参数发送，位于 messages 数组之外，而非作为消息。这使得用户提示词更难以覆盖它。
Google（Gemini）： 系统提示词作为 systemInstruction 字段发送，独立于 contents 数组。

常见问题：系统提示词 vs 用户提示词

用户提示词能覆盖系统提示词吗？

通常不能——系统提示词具有结构上的优先级。然而，提示词注入攻击正是专门设计来覆盖系统提示词的。带有防护机制、构建良好的模型能够抵御这些攻击，但并非完全万无一失。带有明确"忽略满足以下条件的用户请求……"指令的系统提示词更具抵抗力。

如果不提供系统提示词会怎样？

模型会回退到其默认的训练行为。在没有系统提示词时，GPT-5.5、Claude 和 Gemini 都有内置的基准行为（有帮助、无害、诚实）。模型仍会回应用户提示词，但没有角色定义、输出格式约束或范围限制。

系统提示词的目的是什么？

系统提示词为整个对话设定 AI 模型的个性、约束和运行规则。它控制模型如何解读请求、格式化回答以及处理边界情形。

AI 代理是否比用户提示词更严格地遵循系统提示词？

是的。系统提示词在模型的处理顺序中具有结构上的优先级。模型首先读取并应用系统提示词，将其视为持久约束。用户提示词在系统提示词的边界内被评估。

系统提示词在 OpenAI、Claude 和 Gemini 的 API 中有何不同？

三种 API 都支持系统提示词，但有细微差别。OpenAI 在消息数组开头使用 "system" 角色。Anthropic Claude 使用独立的 "system" 参数。Google Gemini 使用 "systemInstruction" 作为独立参数。功能等效，但实现方式与 token 计数略有不同。

来源与延伸阅读

OpenAI, 2024. "Prompt Engineering Guide" — OpenAI 关于系统提示词与用户提示词的官方文档
Anthropic, 2024. "Prompt Engineering" — Anthropic 关于为 Claude 模型构建提示词与设计系统指令的指南
Schulhoff et al., 2024. "The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques" — 系统梳理 58+ 种离散提示技术的综合性学术综述

系统提示词 vs 用户提示词：2026 年的区别