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深入剖析ReAct框架：融合“思考-行动-观察”的AI Agent工作原理
在构建智能体（Agent）的浪潮中，我们面临一个核心挑战：如何让Agent从一个简单的“问答机”，转变为一个能够自主规划、调用外部工具并解决复杂任务的“问题解决者”？ReAct（Reasoning and Acting） 模式正是为此而生，它提供了一种强大的范式，赋予大型语言模型（LLM）融合内在思考与外在行动的能力。本文将深入探讨 ReAct 框架的必要性、其核心思想，并分析它在实际应…- 0
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N个promptPilot的数据集，验证一个提示词，效果就是稳！
有粉丝留言问我promptPilot真有说的那么好吗？就像程序员常挂到嘴边的一句话，Talk is cheap, show me your code 今天就跟大家演示一下,Talk is cheap, show me your prompt。先说一下要解决的痛点，通常在准备写一篇文章的时候需要从各大平台找一些相关文章的资料，然后通过工具或者脚本把文章内容爬取下来，爬取下来的内容什么格式的…- 0
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一些有助于深度工作的提示词
这些提示就像让深度工作的大师成为你的个人专注力教练。也许这些提示词可以让我们用更少时间完成更有意义的工作，从而让我们有机会更好地生活。1.深度工作时段防干扰我有 [可用时间] 来专注于 [具体项目/任务]，这需要深度集中。请基于卡尔·纽波特的方法帮我设计一个最佳深度工作时段：- 在这段时间里我应该处理的确切范围是什么？- 我应该事先消除哪些潜在干扰？- 完成后我的收尾仪式是什么？- 如果这是一个较…- 0
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上下文工程是构建 Agent 的一切
这不是我第一次在我的文章里提到上下文工程了，我相信也绝对不会是最后一次。因为这真的很重要，尤其是对于 Agent 大行其道的今天。知道上下文工程在 Agent 中的运转和作用，绝逼比你去抄别人的 Prompt 来的有用的多。 正好刷到 Latent Space 的一期播客，谈到了上下文工程在 Agent 中的作用，邀请的对象是Lance Martin，也是Langchain 的早期成员。…- 0
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Dify标注回复秘籍：3步确保AI答案100%一致性
引言你是否遇到过这样的尴尬：同一个问题问了AI两次，却得到了完全不同的答案？用户询问"退款流程"，有时回复7个步骤，有时只说3个要点，关键信息前后矛盾，用户体验直线下降。这就是AI回复一致性问题的典型表现。今天我们就来解决这个痛点，通过dify的标注功能，让你的AI助手像训练有素的客服一样，关键答案永远保持一致！一、Dify标注功能深度解析什么是Dify标注功能？D…- 0
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不能错过！让AI写出真正的人味：方法不在提示词中，而在这3层上下文工程里
下班在骑自行车回家的路上进行语音记录时，我给自己找了一个话题，我想要去挖掘一下「我对人味的理解」。「人味儿更可能代表的是一个人在什么环境中长大，经历了什么事。不管是喜怒哀乐，当他经历了某些事情之后，他对这个事件所发出的属于他自己的描述、思考和感叹，这才是人味儿。」这句话是就是我对于我自己的观察所自然流淌出来的初步结论。我认为挺对。过去，我也尝试过让AI写得更有"人味"，试过各种…- 0
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深度思考：Workflow与Agent的本质区别，我终于想明白了
最近在用LangGraph做MAS（多智能体系统）开发的过程中，我遇到了一个让我困惑很久的问题。我的困惑：为什么复杂的智能体图跑起来并不智能？说实话，刚开始用LangGraph的时候，我觉得这个框架太自由了。想要实现一些复杂的逻辑，总是不知道从何下手，感觉选择太多反而无从选择。费了九牛二虎之力，写了一大堆所谓的"智能体节点"，构建了一个看起来很高大上的自媒体运营团队智能体系统。…- 0
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一组使用深度工作思路提升产出的提示词
今天继续用上一篇的思路做一组提示词。卡尔·纽波特（Cal Newport）是乔治城大学计算机科学副教授，也是全球知名的生产力和工作哲学作家。他提出的“深度工作 Deep Work” 与 “数字极简 Digital Minimalism” 成为 2010 年代后期至今的高频词汇。深度工作理念已经成为知识工作者的生产力共识，对信息过载、注意力稀缺的批评影响了现代企业的沟通与管理方式。他的主要作品有《D…- 0
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细分一步，惊艳十分：一次AI提示词的进化
😵 我的AI使用困惑现场前几天，我们进行了一次磨稿活动。先解释一下什么是磨稿：就是在正式例会前，大家提前分享演讲稿子，其他人给出反馈建议，帮助演讲者优化内容。这是头马很重要的互助传统。这次有5个小伙伴参加，讨论了1个小时。小A分享摆摊创业故事，小B讲美国遇车祸的经历，小C聊徒步旅行中丢失耳机的感悟...讨论特别精彩，大家的反馈也很有价值。我想把这次磨稿的精华整理出来，分享给其他小伙伴复习学习。于是…- 0
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无用提示词分享：为 P 人定制专属行动菜单
文章正文包含三个部分。第一部分介绍了我设计这条提示词的动因以及思路。第二部分演示了提示词的运行效果，给 AI 的输入就是第一部分的提示词介绍。第三部分是提示词本身。这三部分内容均由 AI 辅助创作完成。第一部分：提示词介绍你是不是也这样？读完一篇醍醐灌顶的文章，你激动地点击收藏；看完一个颠覆认知的视频，你顺手把链接保存到笔记里。你的大脑因新知而兴奋，仿佛世界在你眼前豁然开朗。然后……就没有然后了。…- 0
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大模型提示词技巧Prompt Engineering，看这一篇就够了
让模型听话，按照要求思考，关键就在Prompt。前言你在写prompt时候，是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶，时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了，明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。长提示词到底应该怎么写，有没有方法可…- 0
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给Prompt和Context搭好Bridge，AI就会上头
给Prompt和Context搭好Bridge，AI就会上头一、问题出在哪儿？Prompt 和 Context，这俩词瞅着挺唬人，说白了就是：•Prompt = 你让 AI 干啥（比如“写首诗”）•Context = 它凭啥这么干（比如“因为我失恋了，要悲伤的”）但很多人只会扔一句“写首诗”，结果 AI 回你一首《静夜思》——完全不是你想要的。这就好比你跟烧烤摊老板…- 0
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马斯克都在用的逆向思维，现在 AI 能直接「由果推因」把复杂难题找到起点（附Prompt）
9月份过去一周的时间了，又被大家催更「思维模型」系列文章了，于是，周末把阅读一本书里的内容和概念跟AI结合了起来，之前在吉德林法则：一个好问题，胜过一千个好答案（附Prompt）中跟大家提到过，前段时间阅读了《十日终焉》这本小说，里面有很多烧脑的环节和各种法则定理的应用，其实也给了我很多启发，很多场景可以帮助我们去进行商业层面的辅助决策和应用，于是，我就把其中提到的一些定理和应用场景AI化，尝试辅…- 0
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选对prompt平台，看这6个关键点就够了！
提示词的本质就是对大模型发出指令，指令越清晰大模型理解的越准确，输出的内容也就更精准。自从有了 AI 之后你的生活和工作都离不开它，以我个人为例，每天工作 20% 的时间用于沟通交流，80% 的时间都在和 AI 打交道，也就是和提示词在打交道，我用它帮我生成代码，修改代码，获取数据，制定解决方案等等，基本上已经离不开 AI。既然提示词那么重要如何写好一个专业的提示词让大模型按照你的指令输出精准而又…- 0
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2025年，AI产品团队中的提示词只需要考虑三件事
“ 输入、输出、解决什么问题？这才是团队合作的提示词”欢迎大家来到企业级AI售前机器人实战系列文章： 从0到1完成一个企业级AI售前机器人的实战指南。本篇是该系列的第九篇，核心内容是：项目中的提示词编写， 真正应该考虑的三件：输入、输出、解决什么问题？在AI技术迅猛发展的2025年，提示词工程（Prompt Engineering）已经从一项新兴技能发展成为企业和个人必备的核心…- 0
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AI提示词增强丨用EARS语法进行产品原子化拆解
我们天天都在用AI，锅都是AI的，成果都是自己的（bushi其实问题还是在我们的提示词上那今天就跟大家讲讲怎么用EARS语法组合用法来增强提示词EARS语法真的值得大家拥有。分3步1、EARS提示词2、提示词框架怎么叠buff更好3、结果对比划重点：使用EARS语法现在AI圈流行的写提示词的小技巧是EARS（简易需求语法），从在2023年PingCode的一篇知乎上有详细介绍可以自己看下。简单地说…- 0
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为什么AI给的答案不是我想要的？
目前各类大模型的能力已经很强大了，但大多数人用不好大模型或者觉得不好用，无法达到预期的效果，所以怎么用好AI已经成为一个技术问题了，今天我们就来聊聊这个话题。举个例子：当我需要在网上查询一个网站的地址：NGA（艾泽拉斯国家地理论坛）根据传统搜索引擎的经验，我们只要输入“NGA”就能在首屏获得想要的结果但如果使用跟传统搜索一样的方式，去跟AI对话，很可能获取不到想要的结果那想从AI专家这里获取到想要…- 0
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一组帮助改进想法的提示词
每个人都有过这样的时刻：突然灵光一闪，冒出一个自以为很棒的想法……可是哪怕只要过了一晚，甚至只是和别人随口聊一聊，就会发现这个想法其实并不大好。这是常见的认知偏差，可能和所有权偏误 （Ownership bias）和确认偏误（confirmation bias）有关，是说人们更倾向于认为自己的想法更有价值，也更容易接受和自己观点一致的信息。所以，单靠自己，很容易陷进“我觉得对就是对的”的陷阱。这就…- 0
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Nano Banana 官方提示词教程来了，直接复制粘贴
各位在看的精英，这是不噱头，你只要3行提示词，就能让 Nano Banana 把朋友圈刷成美术展。今天这篇教程汇总谷歌官方6大模板、加码真机实测、失败反转与彩蛋福利，复制即可用，保你5分钟产出第一张惊艳四座神图。核心秘诀：叙事 > 堆词官方反复强调：Nano Banana 擅长读故事，而不是堆关键字。我刚才第一次丢给 Banana 关键词，结果猫画的好假；但改用叙事句后，画出来的壁纸效果好多…- 0
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Nano Banana官方提示词来了，附完整代码示例
Nano banana正火爆全球，谷歌立马推出官方提示词指南。下面先进行一些效果展示，看看它的强大之处。借助Nano-banana、Seedance和Kling，梵高、蒙娜丽莎、戴珍珠耳环的少女都能在纽约中央公园里合照。不仅如此，还能生成十分炫酷的动画视频。甚至能毫无痕迹的换脸？！好家伙，香蕉这波真是让我开眼了。感觉官方再不出教程，网友们自己都能搞个“百科全书”了。正值香蕉热度爆棚之际，谷歌总结其…- 0
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提示词工程必备：两套经过验证的高质量结构化模板
现在开发 ai 应用的提示词，大量的时间都会浪费在反复调试上。问题的根源不是技巧不够，而是缺乏系统化的结构。最近看到了 Anthropic 专家分享的开发优质的提示词的最佳实践，意识到提示词的结构非常重要，有了这个结构，你可以快速开发不同的提示词、快速调试。我将为你拆解两套经过验证的提示词结构，一个通用的结构和一个AI客服专用的结构。并且整理了可以直接拿去用的模板。通用的提示词结构首先…- 0
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怎么给 Nano Banana 写提示词，让出图效果最佳？
【本文翻译自 Google 官方文档】Gemini 2.5 Flash Image（又名 Nano Banana） 是 Google 最新一代的多模态模型，速度更快、效率更高。它的特别之处在于架构从一开始就为“文本+图像”而设计，可以在同一步里处理两种输入。这意味着它不仅能生成图像，还能做更复杂的事：比如用对话方式修改图像、多张图像的合成，甚至能对画面内容进行逻辑推理。它能做的事包括：文生图：根据…- 0
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Anthropic内部泄露：让Claude性能提升10倍的Prompt工程实践
在人工智能快速发展的今天，如何有效地与大语言模型交流成为了一项关键技能。本文将深入探讨提示工程的核心技术，帮助您构建更加精准、高效的AI交互方案。提示工程的基础架构每个专业的提示都由两个核心组件构成：静态部分：这些是在整个交互过程中保持不变的指令框架，如系统设定、任务描述等基础配置。动态部分：根据具体场景灵活调整的内容，包括用户输入、检索到的相关信息、历史对话记录、API返回的数据等实时信息。通过…- 0
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从提示词到知识库：打造可靠AI Agent的实战指南
写在开篇，AI项目的确定？1. 锚定业务痛点：首要任务是明确实际业务问题（而非预设AI技术方案），避免为技术而技术的本末倒置。2. 多元探索解决方案：突破AI思维定式，开放性思考各类可行路径，包括传统方法与创新结合。3. 双维验证价值与可行性：通过行业案例参考、竞品对标及小范围验证，评估技术落地可能性；同步咨询领域专家，量化项目对业务的核心增值（如效率提升、成本节约）。4. 设定双层指标体系：建立…- 0
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