微软研究院推出革命性提示词语言POML：普通开发者也能轻松驾驭大模型原创

微软研究院推出革命性提示词语言POML：普通开发者也能轻松驾驭大模型

2025年8月19日，微软研究院推出POML（Prompt Orchestration Markup Language，提示词编排标记语言），改变提示词编写方式，通过积木式组件设计、样式控制系统和智能开发工具，将复杂的AI应用开发简化为类似网页制作的直观过程。项目在Github上开源，论文发布于arXiv。

想象你正在学习制作一道复杂的西餐。传统的做法像是拿着一张大厨给的杂乱无章的食谱，上面胡乱写着各种食材、步骤和注意事项，没有任何章法可言。每次做菜时，你都要重新整理这些信息，经常因为某个关键步骤的表述不清而导致整道菜失败。更灾难的是，当你想要调整配方或者换个口味时，几乎要从头开始重写整个食谱。

研究团队发现，当前与AI大模型对话的困境与这个情况如出一辙。工程师在编写提示词（英文名：Prompt）时，就像拿着那张杂乱的食谱做菜一样痛苦。工程师往往要花费大量时间处理各种格式问题、数据整合问题，而且每次想要修改对话策略时，都要重新编写大段的代码。而且AI模型对于提示词的格式极其敏感，哪怕是一个标点符号的变化，都可能导致完全不同的结果。

为了解决这个问题，微软研究团队开发出全新工具系统POML。研究团队借鉴了网页开发中HTML和CSS的成功经验，创造出一套专门用于AI对话的标记语言。这套语言让开发者可以像搭积木一样组装提示词，每个"积木块"都有明确的功能和标准的接口。

化繁为简的积木式设计理念

POML最主要的特点是积木式组件设计。传统的提示词编写就像用一大块泥巴捏雕塑，所有内容混在一起，改动一处就要重新塑形整个作品。而POML则提供了一套精心设计的"智能积木"，每块积木都有专门的用途和标准的连接方式。

这些积木主要分为三大类。第一类是基础结构积木，提供基本的文字格式和组织框架。比如列表组织<list>等，这些看似简单的功能在复杂的AI对话中却是不可或缺的基础设施。

第二类是意图表达积木，这是POML的核心创新之一。这些积木专门用来表达对话的逻辑结构和目标导向。比如角色设定积木<role>能够清晰地定义AI应该扮演什么角色，任务描述积木<task>能够精确地说明AI需要完成什么工作，示例演示积木<example>则能够通过具体案例向AI展示期望的行为模式。这种设计让原本混乱的提示词编写变得条理清晰，就像为厨师提供了专门的调料盒、切菜板和炒锅，每样工具都有明确的用途。

第三类是数据处理积木。AI经常需要处理各种外部数据，比如文档、表格、图片等。传统做法需要程序员编写大量复杂的代码来处理这些不同格式的数据，而POML的数据积木则能够自动处理这些繁琐的工作。文档积木<doc>可以直接读取PDF、Word等文件，表格积木<table>能够智能解析Excel或CSV数据，图片积木<img>则支持各种图像格式的导入和处理。

灵活多变的样式控制系统

AI模型的一个众所周知的特点是对格式极其敏感。同样的内容，仅仅因为表达方式的细微差别，就可能得到截然不同的回应。

针对这个问题，POML创新性地引入了类似网页开发中CSS的样式控制系统。这个系统的巧妙之处在于将对话的内容逻辑与表现形式完全分离。开发者可以专心编写对话的核心逻辑，而将格式调整的工作交给样式系统来处理。

这种分离带来了巨大的便利。当开发者发现某种表达格式效果不佳时，不需要重新编写整个提示词，只需要调整样式设置就可以尝试不同的表现形式。比如，可以轻松地将列表形式的内容转换为段落形式，或者将正式的商务语调调整为轻松的聊天风格。

样式系统还支持针对不同AI模型的优化。研究团队发现，不同的AI模型对格式有着不同的偏好。通过样式系统，开发者可以为同一套对话逻辑准备多套表现风格，根据目标AI模型自动选择最合适的格式。

更进一步，POML还提供了动态样式功能。这意味着提示词可以根据实际情况自动调整表现形式。比如，当处理的数据量较大时，自动采用更紧凑的表达方式；当面向专业用户时，自动使用更技术化的词汇；当目标是普通消费者时，则自动切换到更通俗易懂的表达方式。

智能化的开发助手工具

研究团队为POML开发了一套完整的开发环境。这套环境集成在主流编辑器Visual Studio Code中，为开发者提供便利。

这个开发环境最大特点是实时预览功能。开发者在编写POML代码时，可以立即看到最终生成的提示词是什么样子，就像网页设计师能够实时看到页面效果一样。这种即时反馈大大提高了开发效率，避免了传统方式中反复测试和调试的繁琐过程。

智能提示功能是另一个亮点。当开发者在编写代码时，系统会自动提供相关的建议和补全选项，就像一个经验丰富的助手在旁边随时给出专业建议。这个功能特别适合初学者，能够帮助他们快速掌握POML的各种用法和最佳实践。

错误检测和诊断功能则像一个细心的质检员，能够自动发现代码中的问题并提供具体的修改建议。这不仅包括语法错误，还包括逻辑问题和性能优化建议。比如，当系统发现某个数据处理方式可能导致效率低下时，会主动提示更好的替代方案。

最令人印象深刻的是集成测试功能。开发者可以直接在编辑环境中测试自己编写的提示词，实时查看AI模型的回应效果。这就像厨师在制作过程中可以随时品尝味道并调整配方一样，大大缩短了从编写到验证的时间周期。

真实世界的应用验证

为了验证POML的实用性，研究团队进行了两个深入的案例研究，这些研究展示了POML的强大功能以及在真实应用场景中的价值。

第一个案例是PomLink，一个基于iOS的智能助手应用原型。这个应用的核心功能是帮助用户与各种文档、表格、图片等数据进行智能对话。用户可以上传Excel表格询问数据趋势，可以导入PDF文档寻求内容摘要，也可以上传图片请求分析解读。

令人惊讶的是，整个PomLink应用的核心对话逻辑仅用6个POML文件就完成了，每个文件平均只有35行代码。更令人印象深刻的是，从零开始到完成一个功能完整的原型应用，开发团队只用了两天时间，而其中90%的时间都花在了iOS界面设计和环境配置上，真正的对话逻辑编写只占很小一部分时间。这种开发效率的提升是前所未有的。

第二个案例研究更加深入地探索了AI模型对格式敏感性的问题。研究团队使用POML设计了一个表格问答任务，然后通过系统性地调整样式参数，生成了73,926种不同的格式变体。他们用这些变体测试了8个不同的AI模型，得到了令人震惊的结果。

最极端的例子是Phi-3模型，其准确率在不同格式下的差异高达4450%，从最低的0.7%跃升至最高的32.2%。即使是相对稳定的模型，准确率差异也在20%以上。这个发现彻底颠覆了人们对AI模型稳定性的认知，同时也证明了POML样式系统的重要价值。

通过这个研究，团队还发现了一些有趣的规律。比如，不同的AI模型对表格格式有着截然不同的偏好：有些模型喜欢简单的CSV格式，有些则偏爱结构化的HTML表格，还有些对JSON格式响应最好。这些发现被直接应用到PomLink应用中，使其能够根据用户选择的AI模型自动优化数据呈现格式。

用户体验的深度调研

为了全面了解POML的实用性和用户接受度，研究团队组织了一次详细的用户研究。他们邀请了7名不同背景的参与者，包括资深程序员、研究人员和学生，通过5个不同难度的任务来测试POML的易用性。

参与者的反馈普遍积极，特别是对POML的数据处理能力给予了高度评价。一位参与者表示，以前处理Excel数据时需要写很多复杂的代码，现在只需要一个简单的标签就能完成同样的工作。另一位参与者则赞赏了样式系统的灵活性，认为能够轻松调整输出格式而不影响核心逻辑是一个巨大的进步。

开发工具方面的反馈也很正面。实时预览功能被认为是最有价值的特性之一，因为它让开发者能够立即看到修改的效果，避免了反复的试错过程。集成测试功能也受到好评，参与者认为能够直接在编辑器中测试AI响应大大提高了工作效率。

当然，用户研究也揭示了一些需要改进的地方。一些参与者提到，对于简单的一次性对话，POML可能显得过于复杂，有"用大炮打蚊子"的感觉。另外，虽然POML的学习曲线相对平缓，但对于完全没有编程背景的用户来说，仍然需要一定的学习时间。

有趣的是，研究还发现了一些意外的使用模式。一些参与者将POML的数据组件用作快速查看文件内容的工具，这个"副作用"反而成为了他们喜爱的功能之一。还有参与者建议扩展POML的功能，让其能够在一个文件中管理多个相关的对话任务，形成更复杂的AI应用逻辑。

技术架构的巧妙设计

POML的技术实现采用了一个巧妙的三阶段处理架构，这个设计既保证了系统的灵活性，又确保了高效的性能表现。

第一阶段是解析阶段，系统会仔细分析POML代码，识别各种组件和样式设置，同时处理模板逻辑和变量替换。这个过程就像一个细心的翻译官，将开发者的意图准确地转换成系统能够理解的内部表示。

第二阶段是构建阶段，系统利用React框架的虚拟DOM技术，将解析后的内容构建成一个完整的中间表示结构。这个结构包含了所有必要的信息：内容、样式、元数据等，就像一个详细的施工图纸，为最终的输出做好了完整的准备。

第三阶段是输出阶段，专门的写入器模块会根据目标格式的要求，将中间表示转换成最终的提示词。这种模块化设计的好处是，如果需要支持新的输出格式，只需要开发一个新的写入器模块，而不需要修改前面两个阶段的任何代码。

这种三阶段架构还带来了一个意外的好处：缓存优化。由于中间表示是独立的，系统可以将其缓存起来，当需要生成不同格式的输出时，可以直接从第三阶段开始，避免重复执行前两个阶段的计算。对于复杂的提示词，这种优化能够带来显著的性能提升。

当前的POML实现包含了约14,800行TypeScript代码，支持37个不同的组件和283个属性。这个规模既体现了系统的完整性，也说明了其复杂度仍然在可控范围内。研究团队还为系统编写了115个测试用例，覆盖了从基本标签解析到复杂多模态数据集成的各种场景。

至顶AI实验室洞见

POML解决了当前提示词编写中的诸多痛点，为AI应用开发领域创造了新的可能性。研究团队已经在GitHub上开源了POML项目，而且计划在Visual Studio Code扩展商店发布，会有更多开发者能参与体验。

POML将原本需要深厚编程功底才能掌握的提示词编写，转化为一种更加直观和标准化的创作过程。这种转变的意义不仅仅在于技术层面，更在于它降低了AI应用开发的门槛，让更多非技术背景的创意工作者也能参与到AI应用的创造中来。

POML未来可能会发展成为AI领域的HTML，成为一种通用的提示词描述语言。就像HTML统一了网页内容的表示方式一样，POML有潜力统一提示词的编写标准，促进整个行业的协作和发展。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.13948

Q&A

Q1：什么是POML语言？

A：POML（Prompt Orchestration Markup Language）是一种用于大语言模型提示工程的标记语言。它采用类似HTML的结构化组件来组织提示内容，包括角色（role）、任务（task）和示例（example）等元素。POML集成了数据组件（如文档、表格、图像）来简化多模态数据集成，并提供CSS样式的系统来分离内容与呈现格式。该语言还包括模板引擎和开发工具包，旨在提升提示的可维护性和协作效率。

Q2：POML语言解决了哪些提示工程挑战？

A：POML针对当前提示工程的四大挑战提供解决方案：缺乏标准化结构编排导致提示杂乱难维护、多样数据源（如文档和表格）集成复杂、大型语言模型对格式敏感导致性能波动，以及开发工具不足影响版本控制和协作。它通过组件化标记实现结构化和可重用性，数据组件简化了文件嵌入，样式系统允许独立调整呈现方式，工具包提供IDE支持和SDK集成。这些功能减少了手动错误，提升了开发效率和模型鲁棒性。

Q3：POML语言的主要功能是什么？

POML的核心功能包括结构化组件（如<role>和<task>）来定义提示逻辑，数据组件（如<document>和<table>）无缝嵌入外部文件，CSS样式的系统分离内容与格式以减少敏感性，以及内置模板引擎支持动态提示生成。开发工具包提供实时预览、诊断和测试功能，加速迭代。案例研究（如PomLink iOS应用）验证了POML在快速原型开发中的应用价值，例如在两天内构建出功能原型。