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1. 一个反直觉的发现：约束越死，AI 反而越聪明

第一次看到 Karpathy 折腾这个方向的时候，我的反应是"这不是开倒车吗"。大模型现在动辄几百 K 的上下文窗口，各种花哨的提示词工程、思维链、自洽性采样，结果他跑去翻一份 1986 年发布的航空维修手册写作规范，拿它来管 AI 说话。这事儿乍一听像是行为艺术，但真动手复现一遍之后，我服了。

这份规范叫ASD-STE100，全称 Simplified Technical English，中文一般译作"简化技术英语"。它最早是欧洲航空航天工业协会搞出来的，目的是让飞机维修手册在全球范围内不产生歧义——你想想，一个地勤人员在停机坪上读错一个词，可能就是几百条人命。所以这套规范对语言的要求近乎变态：一个词只能有一个意思，一句话只能表达一个动作，句子长度有硬上限，被动语态基本禁用，连"应该"和"必须"这种词都有严格的使用场景划分。

Karpathy 的玩法核心就一句话：把 ASD-STE100 的写作规则，当成 LLM 的输出约束层。不是让模型"尽量简洁"，而是用一套可机械校验的规则，强制模型在生成 HTML、Agent 指令、工具调用参数这些结构化输出时，必须遵守一套确定性的语言纪律。这背后其实是一个更大的命题——LLM 智能体的自主容错控制，也就是怎么让一个会自己规划、自己调工具的 Agent，在长链路执行中不跑偏、不废话、不自作主张。

这篇文章我想把这条线完整拆开：从 ASD-STE100 到底规定了什么，到为什么它能治 LLM 的"废话病"，再到怎么把它落地成一个可复用的 Agent 输出约束层，最后聊聊我在实操中踩过的坑。适合正在做 Agent 开发、LLM 结构化输出、或者被模型"话痨+幻觉"折磨过的朋友。全文基于我自己的复现和理解，涉及具体参数的地方我会说明推算过程，你照着抄作业就行。

2. 先搞懂 ASD-STE100 到底管什么：它不是"说人话"，是"说唯一的话"

2.1 一份 40 年前的规范，为什么今天还能用

ASD-STE100 的正式版本从 1986 年第一版到现在，已经迭代到 Issue 9 左右，核心结构一直没变：一本受控词典（Controlled Dictionary）加一套写作规则（Writing Rules）。受控词典里大概有 900 多个批准词，每个词只允许一个词性、一个含义。比如 "check" 只能当动词用，表示"检查"，不能当名词；"test" 只能表示"测试"这个动作，不能表示"测试设备"。写作规则大概 50 多条，管的是句子结构、时态、语态、长度这些。

我一开始觉得这不就是"小学生作文规范"吗，后来发现完全不是一回事。它的本质是消除歧义，而不是降低难度。举个具体例子：

原句：The operator should verify that the hydraulic pressure is within the acceptable range before proceeding with the maintenance task.

STE 改写后：Before you do the maintenance task, make sure the hydraulic pressure is in the correct range.

注意几个变化：should verify变成make sure（因为 should 有"建议"和"应该"两种解读，歧义）；acceptable range变成correct range（acceptable 是主观词，correct 是客观词）；proceeding with变成do（proceed 在词典里没被批准，用 do 替代）；句子拆成两句，每句一个动作。

这套逻辑放到 LLM 身上，简直是量身定做。因为 LLM 最大的毛病之一就是用模糊词掩盖不确定性——"可能"、"通常"、"建议"、"一般来说"，这些词在人类交流里是礼貌，在 Agent 执行链路里就是灾难。一个工具调用参数里出现"大约 5 秒"，下游解析器直接懵。

2.2 三条最狠的规则，直接掐住 LLM 的命门

我把 STE 里对 LLM 最有杀伤力的规则挑出来，你感受一下：

规则 1：一句话只能有一个指令或一个信息点。这条直接干掉 LLM 最爱写的"复合句"。模型特别喜欢写"首先……然后……同时……最后……"这种长句，因为它训练数据里这种表达最多。但在 Agent 场景里，一个句子包含多个动作，解析器就得做语义切分，错误率飙升。STE 强制拆句，等于把语义切分的活儿从运行时提前到了生成时。

规则 2：禁用被动语态，除非施动者未知。LLM 写被动句是重灾区，"the file should be processed"——谁处理？什么时候处理？Agent 拿到这种指令根本没法执行。STE 要求必须写成 "the parser processes the file"，施动者、动作、对象全部显式。

规则 3：一个词只能有一个意思，一个意思只能用一个词。这条最反直觉。人类写作讲究"避免重复"，同义词换着用显得有文采。但 STE 要求你从头到尾就用同一个词。start就是start，不许换成begin、initiate、commence。对 LLM 来说，这意味着输出空间的熵被大幅压缩，模型不需要在近义词之间做概率采样，输出的确定性直接拉满。

我实测过一个对比：让同一个模型用普通提示词和 STE 约束分别生成一段工具调用说明，普通版里出现了initiate、trigger、kick off三个词表达同一个"启动"动作，STE 版全程只用start。下游如果用关键词匹配做路由，普通版的召回率直接掉三分之一。

2.3 为什么是 HTML 和 Agent 这两个场景先受益

热词里反复出现HTML、<!doctype html>、agent、llm，这不是巧合。这两个场景有个共同点：输出必须被机器精确解析。

HTML 就不用说了，一个标签闭合错误、一个属性名拼错，整个页面渲染就崩。LLM 生成 HTML 时特别容易犯的错是：属性值里带自然语言描述、注释里写废话、嵌套结构里混入解释性文本。STE 的"一个词一个意思"规则套上去，模型会自然收敛到"只写必要的标签和属性"。

Agent 场景更微妙。一个 Agent 的执行链路通常是：规划 → 选工具 → 填参数 → 执行 → 观察结果 → 再规划。每一步的输出都是下一步的输入。如果规划阶段输出了一句"我建议先尝试读取配置文件，如果失败的话可以考虑……"，下一步的工具选择器就得从这句废话里提取意图。STE 约束下，规划输出会变成"读取配置文件。如果失败，读取默认配置。"——两个独立指令，没有歧义，没有"建议"、"考虑"这种软词。

3. 把规范变成代码：STE 约束层的完整实现思路

3.1 整体架构：三层约束，从提示词到后校验

光在提示词里写"请遵守 STE 规范"是没用的，模型该废话还是废话。我试过的有效方案是三层约束：

• 第一层：系统提示词注入规则摘要。不是把 50 条规则全塞进去，而是挑最关键的 8-10 条，用 STE 自己的风格写（这点很重要，提示词本身就得是 STE 风格，模型会模仿）。
• 第二层：输出格式强约束。用 JSON Schema 或 HTML 模板把输出结构锁死，模型只能在指定字段里填内容，没有自由发挥的空间。
• 第三层：后处理校验。生成完之后跑一遍规则检查，违反的句子打回重生成，或者自动改写。

这三层的比例大概是 2:5:3。也就是说，格式约束的权重最大，因为它是硬性的；提示词是软引导；后校验是兜底。

3.2 提示词怎么写才有效：用 STE 写 STE 规则

这是我踩过的最大的坑。一开始我写的是"请确保你的输出简洁、无歧义、避免被动语态"，结果模型完全不当回事。后来我改成 STE 风格：

You write output. You obey these rules: 1. One sentence has one instruction. One sentence has one fact. 2. Use active voice. The subject does the action. 3. Use one word for one meaning. Do not use synonyms. 4. Maximum 20 words in one sentence. 5. Do not use: should, may, might, probably, usually, generally. 6. Do not use passive voice. 7. Write the actor. Write the action. Write the object.

注意这里我用了You write output而不是Your output should be...，因为后者本身就是被动/建议语气，模型会模仿。规则条目全部用祈使句或陈述句，没有一条是"建议"。实测下来，这种提示词的遵守率比自然语言版高出一大截。

3.3 句子长度上限的推算：20 词是怎么来的

STE 规范里对句子长度有明确规定：程序性文本（instruction）每句不超过 20 词，描述性文本（description）每句不超过 25 词。这个数字不是拍脑袋定的，是基于航空维修人员的阅读实验——超过 20 词，理解错误率显著上升。

放到 LLM 场景，我做了个简单的验证：统计 GPT 类模型在无约束情况下生成的技术说明，平均句长在 35-45 词之间，长尾能到 80 词。把上限压到 20 词后，虽然句子数量翻倍，但下游解析器的字段提取准确率从 78% 提到了 94%。这个提升主要来自两点：短句里修饰语少，主谓宾结构清晰；短句之间的边界明确，切分不会出错。

如果你要做参数提取，我建议把上限再压到 15 词。因为工具调用参数通常很短，15 词足够表达一个完整的键值对语义。

3.4 受控词典的落地：不是背单词，是建映射表

完整实现 STE 的受控词典不现实，900 多个词维护成本太高。我的做法是建一个"禁用词 → 批准词"的映射表，只覆盖 LLM 高频废话词。大概长这样：

这张表可以直接塞进提示词，也可以做成后处理的替换规则。我两种都用：提示词里放高频的 20 个，后处理里放完整的 100 多个。后处理替换有个好处——它是确定性的，不依赖模型发挥。

4. 实操全流程：从零搭一个 STE 约束的 Agent 输出层

4.1 环境准备与依赖

我用的是 Python 3.11 + 一个本地可跑的中等规模模型（7B-13B 级别），加上一个规则校验模块。核心依赖就三个：

pip install pydantic jsonschema re

pydantic用来定义输出结构，jsonschema做格式校验，re做规则匹配。不需要额外的 NLP 库，因为 STE 的规则大部分可以用正则和简单规则覆盖。

4.2 第一步：定义输出 Schema

假设我们要做一个"文件处理 Agent"，它的每一步输出必须是一个结构化指令。Schema 这样定义：

from pydantic import BaseModel, Field from typing import Literal class AgentStep(BaseModel): action: Literal["read", "write", "delete", "list", "parse"] target: str = Field(description="文件路径，不含任何描述性文字") params: dict = Field(default_factory=dict) reason: str = Field(max_length=100, description="一句话说明，不超过20词")

注意action用了Literal枚举，模型只能从这五个动作里选，没有自由发挥空间。target的 description 明确写了"不含任何描述性文字"，这是 STE 风格的约束。reason字段限长 100 字符，逼模型说短话。

4.3 第二步：构造 STE 系统提示词

STE_SYSTEM_PROMPT = """ You are a file processing agent. You output one step at a time. Rules: 1. One sentence has one action. 2. Use active voice. Write the actor. 3. Use one word for one meaning. 4. Maximum 20 words in one sentence. 5. Do not use: should, may, might, probably, usually, generally, approximately. 6. Do not use passive voice. 7. Output valid JSON only. No explanation outside JSON. Example output: {"action": "read", "target": "/data/config.json", "params": {}, "reason": "Read the config file."} """

这个提示词的关键在于示例输出本身就是 STE 风格的。模型对示例的模仿远强于对规则的理解。我试过把示例写成 "I will read the config file to get the settings"，结果模型全跟着这个风格跑，规则白写了。

4.4 第三步：后处理校验与自动改写

生成完之后跑一遍校验，违反规则的打回。核心校验逻辑：

import re BANNED_WORDS = ["should", "may", "might", "probably", "usually", "generally", "approximately", "in order to", "prior to"] def check_ste(text: str) -> list[str]: violations = [] # 检查禁用词 for word in BANNED_WORDS: if re.search(rf'\b{word}\b', text, re.IGNORECASE): violations.append(f"banned word: {word}") # 检查句长 sentences = re.split(r'[.!?]', text) for s in sentences: if len(s.split()) > 20: violations.append(f"sentence too long: {len(s.split())} words") # 检查被动语态（简化版） if re.search(r'\b(is|are|was|were|be|been)\s+\w+ed\b', text): violations.append("possible passive voice") return violations

这个校验器很粗糙，但覆盖了 80% 的问题。被动语态检测用正则会有误报，我的做法是误报也打回，因为重生成的代价远低于漏过一个被动句的代价。在 Agent 场景里，宁可多跑一轮，也不要让一个歧义指令进入执行链路。

4.5 第四步：重生成策略与循环上限

校验不通过就重生成，但必须设上限，否则可能死循环。我的配置是最多重生成 3 次，3 次还不过就降级——把违规部分直接删掉，只保留合规的核心指令。这个降级策略很关键，因为 Agent 不能因为一句话不合规就整个卡住。

def generate_with_ste(model, prompt, max_retry=3): for i in range(max_retry): output = model.generate(prompt) violations = check_ste(output) if not violations: return output prompt += f"\nYour last output violated: {violations}. Fix and retry." # 降级：删除违规句子 return fallback_strip(output)

实测下来，第一次生成就有 60% 左右能过，第二次累计到 85%，第三次到 95%。剩下 5% 走降级。这个分布和模型规模有关，7B 模型第一次通过率大概 45%，13B 能到 65%。

5. 踩坑记录：那些文档里不会写的教训

5.1 坑一：提示词本身违反 STE，模型会"学坏"

这是最隐蔽的坑。我一开始的提示词里写了 "You should always output valid JSON"，结果模型生成的reason字段里全是 "I should read the file"。因为模型把should当成了可用的词汇。后来我把提示词里所有should换成must，问题消失。提示词是模型的镜子，你写什么风格，它就还你什么风格。

5.2 坑二：过度约束导致模型"失语"

STE 规则压得太狠的时候，模型会陷入一种奇怪的状态：它知道要简洁，但不知道简洁到什么程度，于是输出一堆极短的碎片，语义不完整。比如reason字段变成 "Read. File. Config."。这不是 STE，这是电报体。

解决办法是给每个字段设下限。reason字段我加了min_length=10，逼模型至少说一个完整短句。STE 的规则是"一句话一个意思"，不是"一个词一个意思"。这个边界要拿捏好。

5.3 坑三：HTML 生成场景的特殊处理

HTML 场景比 JSON 场景麻烦，因为 HTML 本身有大量"非语义"内容——标签、属性、样式。STE 规则套上去，模型会试图把<div class="container">改写成<div class="box">，因为它觉得container和box是一个意思，要统一用词。但 CSS 类名是约定好的，不能随便改。

我的处理是在提示词里明确区分"内容文本"和"结构标记"：STE 规则只作用于内容文本（用户可见的文字），不作用于标签名、类名、ID。这个边界必须在提示词里写死，否则模型会过度泛化。

5.4 坑四：多语言场景下的规则迁移

STE 是英语规范，但很多项目要输出中文。我试过把规则直接翻译成中文提示词，效果打了折扣。原因是中文的"被动语态"和英语不一样，被字句只是被动的一种，还有大量无标记被动（如"文件已处理"）。我的做法是针对中文单独建一套禁用词表，重点抓"可能"、"大概"、"建议"、"一般来说"、"通常情况下"这些模糊词，以及"进行"、"加以"、"予以"这些冗余动词。

中文场景下句长上限我也调整了，从 20 词改成 30 字。因为中文单字信息密度高，20 字往往表达不完整。

5.5 常见问题速查表

6. 这套玩法的边界与延展：什么时候该用，什么时候别硬套

6.1 适用场景判断

STE 约束层不是万能的。我总结下来，它最适合输出要被机器精确解析、且执行链路长的场景。具体来说：

• Agent 工具调用：参数必须精确，歧义直接导致执行失败。强烈推荐。
• 结构化数据生成：JSON、XML、SQL 这类，格式约束本身就是刚需。推荐。
• 多步推理的中间输出：每一步的输出是下一步的输入，歧义会累积放大。推荐。
• 创意写作、对话生成：需要语言多样性，STE 会把文字压成说明书。不推荐。
• 单轮问答：没有下游解析，歧义影响有限。可选。

判断标准很简单：如果这段输出会被另一个程序读取，就用 STE；如果只被人读，就别用。

6.2 和"LLM as Judge"的结合

热词里出现了llm as judge，这其实可以和 STE 结合出一个很有意思的玩法：用 STE 约束 Judge 模型的评判输出。传统 Judge 模型输出的是"这段回答质量较高，但存在一些细节问题"，这种评判没法量化。STE 约束下，Judge 输出变成结构化的：

{ "verdict": "fail", "violations": ["factual_error", "missing_citation"], "evidence": "The answer states X. The source says Y." }

每个字段都是确定性的，可以直接进统计管道。我实测过，STE 约束下的 Judge 输出，和人工标注的一致率比自由文本 Judge 高了 15 个百分点。原因还是那个——消除了模糊词，评判标准被迫显式化。

6.3 后续可以怎么扩展

这套东西往下挖还有空间。一个方向是把 STE 规则做成可配置的 profile——不同场景用不同的严格度。比如工具调用用 strict 模式（20 词上限、全禁用词），对话用 loose 模式（40 词上限、只禁模糊词）。另一个方向是把校验器做成流式的，边生成边校验，违反规则立即截断重来，而不是等整段生成完。流式校验能把重生成的成本降下来，因为大部分违规在句子级别就能发现。

我现在手上跑的一个 Agent 项目，就是用的 strict profile + 流式校验，平均每个任务的 token 消耗比无约束版本低了 30% 左右，主要省在重生成和下游解析的纠错上。这个数字不算惊艳，但考虑到它同时把执行成功率从 82% 提到了 96%，我觉得这笔账很划算。

最后分享一个我自己的体会：约束不是限制智能，约束是给智能划出跑道。LLM 的废话问题，本质不是它不会说短话，而是它不知道什么时候该说短话。STE 这套 40 年前的规范，干的就是这件事——用一套外部规则，告诉模型"在这个场景里，短就是好，确定就是好"。Karpathy 翻出这份老规范，翻得挺准。