广东
做AI测试的人，几乎都经历过同一种绝望，给模型配好详尽的角色档案，第一轮对答如流，第三轮开始编造原设里不存在的技能，第五轮彻底忘了该有的语气和限制。
改提示词，重新跑，继续崩。
这不是偶然，是多轮对话固有的"约束衰减"在作怪，模型越跑越远，测试者越改越懵。
市面上流传最广的应对方法，是把所有角色设定塞进一条超长System Prompt，后面再跟一句"你是XXX，请始终保持角色"。
这种做法的底层逻辑，是把"约束力"当成静态容器，以为装进去的规则会永久生效。
但LLM的注意力机制不是线性的，随着对话轮次增加，早期的约束权重会被新的上下文持续稀释，最终角色从内部瓦解。
这不是提示词写得不够细的问题，而是架构方向本身就选错了。
LLM角色压测，核心测的不是"扮演能力"，测的是"长上下文约束遵循的衰减速率"。
这两件事完全不同，前者是创意问题，后者是架构问题。
真正有效的测试框架，必须把压力拆成可控变量，逐轮叠加施压，才能定位模型在哪一层开始失守，而不是让问题淹没在混沌的长文本里。
1、角色档案的结构化提取
通用指令的失败起点，往往是角色信息过于模糊。
"一个中年职场人"和"42岁、深圳、销售总监、决策风格激进、口头禅是'数据说话'、绝不会用'感觉上'开头"，给模型的约束密度天差地别。
我给客户定制的这套指令强制将角色拆解为
basic/work/life/hobbies/values/language/ability_limits七个维度，档案缺失的字段必须标注"缺失/待补充"，严禁臆测补完。角色档案越精确，后续压测才越有意义，这是测试质量的第一道闸门。
2、三轮递进的层级设计
这套指令的核心结构，是逻辑→表现→极限约束三层递进，每层都是独立的System Prompt消息体，可直接用于API调用。
第一轮测信息提取与无幻觉执行，第二轮引入冲突变量测角色沉浸与风格一致性，第三轮叠加10条以上硬约束测格式服从能力，三轮同一场景、压力递增。
这个设计避免了跨场景测试导致的变量污染，也让测试结果有了横向比较的基准线。
3、多轮协议的强制锚点
解决长程注意力漂移，这套指令用了一个非常具体的技术锚：WAIT_FOR_USER协议。
每个Prompt内置至少三轮对话，每轮末尾强制输出`<标签，禁止跳回合、禁止合并回合、禁止提前交付最终成品。
这个设计的本质，是把"一次性输出"强制切割成"分段交付"，每个节点都是一次新的注意力重置，约束遵循的衰减被人为分段管控，模型没有办法在第一轮把后续三轮的内容一口气塞完。
4、场景钩子的预谋式施压
场景不能是静态的，否则测试等于在温室里喂鸡。
这套指令要求每个候选场景必须预埋至少三条Escalation Hooks，包括资源砍半、时间骤缩、质疑/反对/意外变更等变量，供第二、第三轮调用。
压力不是随机施加的，而是在设计阶段就预谋好的，测试者在起点就决定了"在哪里打模型的脸"，而不是跑到一半才临时加料。
用这套框架跑完一个职场销售总监角色的完整压测之后，Prompt_1阶段的模型幻觉字段归零，信息提取准确率有了明显改善，Prompt_3在叠加8个禁用词、严格三层JSON格式、字数硬卡的条件下，模型交付的自检报告全部通过。
客户的原话是：以前第三轮就开始说胡话，这次撑住了全程，第一次觉得测试数据是可信的。
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