AI-Agent智能体提示词工程使用分析
AI-Agent智能体提示词工程使用分析
AI-Agent智能体提示词工程是构建高效智能体系统的核心技术，其核心目标是通过结构化的提示设计，引导智能体自主规划任务、调用工具并持续优化行为。
一、核心概念解析：从“提示词”到“智能体”
首先，我们需要理解这两个概念的演变和结合：
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传统提示词工程：
- 目标：针对单一的大型语言模型（如ChatGPT），通过精心设计的文本提示（Prompt），引导模型生成高质量的、符合预期的回答。
- 核心：是一次性的、静态的交互。用户提供一个问题，模型返回一个答案。即使有多轮对话，每一轮也相对独立。
- 例子：“请用莎士比亚的风格写一首关于月亮的十四行诗。”
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AI-Agent智能体：
- 目标：创建一个能够自主感知、规划、决策和执行以完成复杂目标的智能系统。它不仅仅是生成文本，而是采取行动。
- 核心：是多步的、动态的、具身的交互。Agent拥有大脑（通常是LLM）、工具（Tools，如搜索、代码执行、API调用）、记忆（Memory）和目标（Objective）。
- 例子：“请帮我分析一下未来一周新能源汽车板块的投资机会，并生成一份包含数据支撑的简要报告。”
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AI-Agent智能体提示词工程