Decagon 实战复盘:用 GEPA 优化生产级提示词的 19 组消融实验
kastnerkyle · x · 2026-09-12
核心内容
Decagon 研究员 Roy Wang 撰文分享团队将 GEPA(Reflective Prompt Evolution)应用于生产环境提示词优化的经验。
- GEPA 背景:ICLR 2026 提出的免梯度优化器,基于 DSPy 框架,用自然语言反思代替策略梯度来迭代改进提示词,据称比 GRPO 等 RL 方法最高好 20%,且模型 rollout 次数少 35 倍。
- 应用场景:优化一个 supervisor 分类模型——分析对话并输出带推理链的结构化判断,作为抵御幻觉和不一致输出的最后一道防线。
- 方法论:采用测试驱动(test-driven)的提示词工程流程,团队做了 19+ 组消融实验。
- 文章分享了三项挑战常规认知的关键发现,强调配置细节直接影响生产可靠性,而不仅是 benchmark 分数。
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