ESPO: Error-Structured Prompt Optimization via Diagnose, Diversify, and Stabilize
ESPO：通过错误结构化诊断、多样化与稳定化优化提示
🧭 自动提示优化 · 错误结构化搜索
AWS Agentic AI
将提示优化分解为诊断错误模式、多样化候选、自举稳定性选择，平均准确率超 GEPA 3.76pp且提示缩短47%
📌 工作参考价值（4 点）
- 避免 prompt bloat：在自动迭代优化 prompt 时引入长度惩罚或硬约束，防止规则不断追加导致线上推理变慢、成本升高；短 prompt 在电商文案/推荐理由生成等高频场景可显著节省 token。
- 利用错误聚类替代逐轮反思：先对 bad case 做结构化聚类（如意图混淆、属性抽取错误、价格理解等），再针对每个 cluster 生成候选修复策略，比每轮追加零散规则更高效，适合推荐系统 query 改写和 Agent 指令调优。
- 候选生成需要互补策略与 bootstrap stability selection 结合：不要只追求多样性；用 bootstrap 重采样评估稳定性来筛选候选，可防止过拟合训练集，在 AB 测试中挑选更鲁棒的 prompt/策略。
- 跨模型迁移验证：ESPO 的优化结果在不同学生模型上均保持最佳平均准确率，说明在电商多模型路由或模型升级时，针对弱模型的 prompt 优化可以更稳定地迁移。