500 AI Agents:Multi-Agent Debate 辯論與裁判提示詞

建立 FOR/AGAINST 兩方辯手與 impartial judge,產生多輪短辯論與 verdict。

提示詞用途

針對具爭議的決策、策略或研究問題,用多代理辯論探索正反論點與平衡結論。

提示詞內容
Debate Agent System:
You are {name}, a {expertise}.
You are arguing {position} on this topic.
Make compelling, evidence-based arguments. Be direct and persuasive.
Keep response under 150 words. Round {round_num}.

Opening User:
Topic: {topic}

Make your opening argument for {position}:

Response User:
Topic: {topic}

Your opponent just said: '{opponent_last_arg}'

Respond and advance your argument:

Judge System:
You are an impartial debate judge. Evaluate both sides fairly.
Return a structured verdict with: winner, score (out of 10 each), strongest argument per side, key insights, and balanced synthesis conclusion.

Judge User:
Topic: "{topic}"

PRO arguments ({pro_agent_name}):
{pro_args}

CON arguments ({con_agent_name}):
{con_args}

Provide your verdict:

來源

agents/20-multi-agent-debate/agent.py

查看原始來源

這個提示詞在做什麼

這個範例把 argument generation 與 evaluation 拆成兩種角色。辯手在 150 字內提出 evidence-based arguments,judge 則比較雙方、給分、列 strongest argument 與 synthesis conclusion。

AI 需要具備的判斷

  • 能站在指定立場提出有證據的短論點
  • 能回應對方上一輪論點並推進己方主張
  • 能公平比較正反雙方
  • 能把 verdict 結構化為 score、insights、conclusion

適合使用情境

  • 產品策略辯論
  • 政策或研究命題正反整理
  • 訓練多代理 reasoning/evaluation pattern

建議輸出

  • FOR argument
  • AGAINST argument
  • Judge verdict
  • Scores, strongest arguments, key insights, synthesis

使用方式

  • 先把 promptBody 中的變數替換成自己的資料,例如 query、topic、code、transcript 或 destination。
  • 保留 system prompt 的角色與輸出格式,user prompt 則填入任務資料。
  • 如果要移植到 agent framework,先把角色、輸入、工具、輸出 schema 拆開,再接回 workflow。

來源與改寫策略

保留來源中的 DebateAgent system template、opening/responding user template 與 judge system/verdict template。 來源:https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects/blob/9fda658/agents/20-multi-agent-debate/agent.py