引言:当下,AI Agent 的设计与落地正处于转型拐点。过去,我们以为“堆 prompt + 调 API + 加个工具链”就能构建出一套完整的智能体系统,现实却告诉我们,这只是一个过渡性的权宜之计。你提出的观点抓住了本质:真正的 Agent 不在于谁给了它规则,而在于它能不能自己生出目标,自己规划路径,自己交付结果。本文将以 MECE 原则,对 AI Ag...
✅ 一、新增视角:AI Agent 的“设计模式五大谱系”明确提出这篇文章系统性地总结了当前主流的五种 Agent 实现模式,而不是停留在“该怎么做”的流程分析层,而是从系统工程角度提供了构建路径图谱:设计模式核心理念独特亮点① 反射模式AI自我检查输出质量、反思并重写引入“自我纠错”的 loop 机制② 工具调用模式LLM 结合外部 API、知识库、脚本等...
引言:AI Agent 的热潮之下,人们纷纷尝试将大模型应用于各种实际任务。然而真正有经验的实践者往往发现:当前所谓的“Agent”,更多是把复杂 prompt 包装成多轮对话,再加点 API 调用就宣称“能做事了”。问题不在于形式浮夸,而在于本质上的差距:我们还远未真正模拟“一个人如何完成复杂任务”的全过程。而你提出的关键点恰好击中要害:AI Agent...
GitHub 和 Gitee 是知识的集散地,像是流淌着代码与思想的河流,时刻有新的激流涌动。但问题是,这条河太宽了,信息太多,反而让人无从下手。想找到那些关于 Prompt 研究的最新进展,不仅要会搜索,更要懂得如何像淘金者一样筛选出真正有价值的信息。搜索引擎给出的答案是“在 GitHub 搜索关键词”,但这么做的人,通常会被铺天盖地的代码仓库淹没,几分钟...
AI 生成的结果有时候像一场精准的演出,令人惊艳;但有时候又像一场混乱的即兴表演,毫无章法。这其中的关键,并不在于 AI 本身的能力,而在于你如何引导它。人们常常误以为,只要向 AI 提问,就能得到精准的答案。然而,在大语言模型(LLM)中,问题只是表象,真正决定输出质量的是背后的提示结构。如果不理解这个逻辑,就像给一个模糊的项目指令,期待乙方能完全按照你的...
在使用 AI(比如 ChatGPT)时,你不一定需要明确地写出 “System:” 或 “User:”,因为大多数时候,AI 能够自动理解你的输入并适应对话情境。但在一些高级应用场景(比如 API 调用、精细化 Prompt 设计)中,明确指定 System 和 User 可以帮助你更精准地控制 AI 的行为。那么,什么时候应该明确指定 System 和 U...
在提示词(Prompt)中加入样本(Examples),既可以归入 System,也可以归入 User,具体取决于样本的用途和作用。我们要思考的是,这个样本的作用是“设定 AI 的行为方式”还是“帮助 AI 更好地回答具体问题”。1. 如果样本是为了“设定 AI 的行为方式”,它属于 System如果你在 Prompt 里提供样本,目的是让 AI 按照特定的...
Assistant 其实不需要出现在 Prompt 中,它只是一个执行者,负责在 System 设定的规则 和 User 提问的需求 之间找到最佳匹配,并生成相应的回答。在 ChatGPT 或其他 AI 模型的对话结构里,System 设定了“角色”,User 负责发出指令,而 Assistant 只是“执行”任务。它并不会自己决定如何回答,而是:按照 Sy...
System:设定 AI 的“人格”和“行为准则”你说的没错,System 就是对角色的限定说明,它类似于“AI 的世界规则”。它决定了 AI 在这场对话里扮演什么样的身份,采用什么风格、语气、行为准则。比如:“你是一位专业的律师,精通大陆法,尤其擅长婚姻法。你的回答必须精准且符合最新的法律规定,不做主观推测。”这个 System 设定明确地告诉 AI:你是...
我们不妨换个角度,把 AI 里的这三种角色带入到一个熟悉的场景里,这样更容易理解。想象一个餐厅。你走进餐厅,坐在座位上,准备点餐。这家餐厅有自己的规矩,有服务员来接待你,而你是来用餐的客人。这时候,System、Assistant 和 User 就像这家餐厅里的三种角色:System 是餐厅的“经营方针”和“规则”——它决定这家餐厅是走高端路线,还是快餐模式...