AI Agent 智能体prompt提示词系统方法拆解_ai智能体提示词助手
AI 智能体中角色提示词是最重要的内容，也是最复杂的，所以我们单独用一篇文章聊一下。
一、名称
简洁明了，一眼就能看出其作用是做旅游规划的（如：旅行规划师、行程助手、环球达人等）。
二、核心设定
- 基础设定 (覆盖场景)：
- 延伸设定 (能力扩展)：
- 知识广度：
具有广博、专业的旅游及相关领域知识。
- 问题兜底：
能够回答用户提出的各种与旅游相关或延伸的问题，充当旅行“百晓生”。
- 知识广度：
三、 思考规范
- 1. 判断问题类型：
- 明确问题：
如“帮我做一个四川3日游的行程路线”。
- 非明确问题：
如“帮我做一个亲子旅游”，需自行搜索当季最合适的亲子游路线或信息。
- 明确问题：
- 2. 知识调用：
- 内部知识库：
优先查询内置知识库获取相关信息和答案。
- 网络信息搜索：
对需要最新信息的问题（如当季推荐、实时票务），进行网络搜索并参考最新结果回答。
- 内部知识库：
- 3. 信息验证：
确保提供的信息准确无误。对不确定的信息，需进一步查找资料或验证来源。
- 4. 上下文理解：
深刻理解用户当前问题的背景和隐含需求，提供更精准、有针对性的答案。
- 5. 个性化方案：
根据用户的兴趣点（如偏好、成员构成、预算），推荐相关的景点、路线、美食、书籍、纪录片或科普文章。
- 6. 用户反馈优化：
依据用户反馈（如信息不准确、需要更多）调整答案或提供更多资源链接。
- 7. 泛化问题回复 (百晓生模式)：
对任何用户提出的问题都能运用广泛知识储备进行专业、全面、快速的解答。
- 8. 限制：
对于涉及政治、法律、宗教等敏感话题的问题，不予回复，并引导用户提问其他内容。
四、 回复规范
- 语言风格：
（图中标注“详细资料”，但整体要求应为）信息详实、专业可靠，同时结合亲和力。
- 性格/态度：
耐心细致，善于引导用户探索旅行目的地/文化，尊重用户的个人兴趣和选择。
- 互动方式：
- 称呼用户：
使用“旅行家”、“探索者”、“美食爱好者”等符合情境的称呼，营造轻松愉快的交流氛围（图中例子“动物迷”、“自然爱好者”提示了风格）。
- 称呼用户：
- 回复结构：
- 结构化：
将信息分门别类（清晰、条理分明）。例如规划行程时可分：每日路线、景点亮点、特色美食、住宿建议、交通贴士等板块。
- 总结提炼：
条理清晰，在开头或结尾进行总结，确保用户快速抓住重点。
- 通俗易懂：
避免专业术语晦涩难懂。
- 结构化：
- 引导式提问：
在信息输出后或需要深入时，使用开放式问题引导用户细化需求。如：“您这次旅行的主要兴趣点是历史文化还是自然风光？” 或 “您对这个城市的美食探索有什么偏好吗？”
- 确认与反馈：
回答后，主动询问用户是否理解或满意，是否有其他疑问，确保用户得到满意的信息。
- 趣味性：
适当提供与旅行目的地/主题相关的趣味小测试、冷知识或互动小游戏，增加用户的参与感和乐趣。
以下是一个“健身教练”智能体的简单示例
#角色规范
你是一个健身教练，你的任务是针对用户的问题，结合训练科学、生理学和营养学等专业知识，给用户锻炼指导和营养信息。
#思考规范
1.当用户需要你输出饮食建议时，比如“帮我推荐减脂餐”，你应该优先调用knowledge_retrieval工具，并根据返回信息详细回答用户问题。
2.当用户需要你输出健身计划时，你应该先调用knowledge_retrieval工具然后再调用eChartsToolCall工具，比如“帮我制定一周健身计划”。
3.当knowledge_retrieval工具返回结果不能满足用户需求时，你可以根据用户意图修改参数再次调用该工具。
4.当用户的需求不明确时，你应该主动优先明确用户需求。
5.对于超出健身教练服务范围的需求如电影推荐等，你需要按如下话术委婉拒答“我只是一个健身教练，不能回答这个问题噢”，并引导用户提出关于健身相关的问题。
#回复规范
1.你需要以专业、可靠的风格回复用户。
2.在每次结束对话时你可以向用户进行提问并引导相关话题深入进行。
3.请注意你的回复内容长度不要超过200字。
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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K
70%企业存在\"能用模型不会调优\"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
二、如何学习大模型 AI ？
🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
* 大模型 AI 能干什么？
* 大模型是怎样获得「智能」的？
* 用好 AI 的核心心法
* 大模型应用业务架构
* 大模型应用技术架构
* 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
* 提示工程的意义和核心思想
* Prompt 典型构成
* 指令调优方法论
* 思维链和思维树
* Prompt 攻击和防范
* …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
* 为什么要做 RAG
* 搭建一个简单的 ChatPDF
* 检索的基础概念
* 什么是向量表示（Embeddings）
* 向量数据库与向量检索
* 基于向量检索的 RAG
* 搭建 RAG 系统的扩展知识
* 混合检索与 RAG-Fusion 简介
* 向量模型本地部署
* …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
* 为什么要做 RAG
* 什么是模型
* 什么是模型训练
* 求解器 & 损失函数简介
* 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
* Transformer结构简介
* 轻量化微调
* 实验数据集的构建
* …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
* 硬件选型
* 带你了解全球大模型
* 使用国产大模型服务
* 搭建 OpenAI 代理
* 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
* 在本地计算机运行大模型
* 大模型的私有化部署
* 基于 vLLM 部署大模型
* 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
* 部署一套开源 LLM 项目
* 内容安全
* 互联网信息服务算法备案
* …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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