不可错过！提示工程架构师分享Agentic AI行业应用案例：从0到1构建智能代理的3个真实场景拆解

关键词

Agentic AI（智能代理AI）、提示工程（Prompt Engineering）、行业应用案例、智能工作流、多模态交互、上下文理解、自动决策

摘要

如果说传统AI是“只会执行指令的工具人”，那么Agentic AI（智能代理AI）就是“能自主解决问题的职场达人”——它能理解任务目标、规划步骤、调用资源，甚至在遇到问题时调整策略。而提示工程，就是给这位“职场达人”写“工作指南”的艺术。

本文邀请资深提示工程架构师，通过金融、医疗、零售三个真实行业的Agentic AI落地案例，拆解从需求调研到上线运营的全流程，揭秘提示工程如何赋能智能代理实现精准决策、自动协作与场景适配。无论是AI开发者想学习架构设计，还是业务负责人想探索AI落地路径，都能从中学到可复制的提示技巧与场景化解决方案。

一、背景介绍：为什么Agentic AI是未来，提示工程是关键？

1.1 从“工具人”到“职场达人”：Agentic AI的核心价值

让我们先做个类比：

• 传统AI（如ChatGPT、 Stable Diffusion）是“工具人”：你说“帮我写个报告”，它就写；你说“生成一张图”，它就生成。但它不会主动问“报告的主题是什么？”“需要包含哪些数据？”，更不会在遇到问题时说“这个数据找不到，要不要换个角度？”。
• Agentic AI（智能代理AI）是“职场达人”：当你说“帮我做个资产配置方案”，它会先问“你的风险承受能力如何？”“投资目标是短期还是长期？”；然后调用金融数据API获取市场动态；接着生成3个方案，并解释每个方案的风险与收益；如果市场波动超过阈值，它还会主动提醒你调整策略。

简单来说，Agentic AI的核心优势是：目标导向、自主规划、动态调整。它不是“执行指令的工具”，而是“能解决问题的合作者”。

1.2 提示工程：给“职场达人”写“工作指南”

如果Agentic AI是“职场达人”，那么提示工程就是“工作指南”——它告诉Agent：

• 该做什么（目标）：“你的任务是帮助用户制定个性化投资方案。”
• 怎么做（步骤）：“第一步收集风险承受能力，第二步分析投资目标，第三步调用数据，第四步生成方案。”
• 注意什么（规则）：“保守型用户的股票比例不得超过30%。”
• 遇到问题怎么办（应对）：“如果用户问‘为什么选这个方案’，需要解释逻辑。”

没有好的“工作指南”，再厉害的“职场达人”也会乱撞；同理，没有优秀的提示工程，Agentic AI也无法发挥其自主决策的优势。

1.3 目标读者与核心挑战

目标读者：

• AI开发者：想学习Agentic AI的架构设计与提示优化技巧；
• 提示工程师：想了解行业场景下的提示工程实践；
• 业务负责人：想探索Agentic AI在本行业的落地可能性。

核心挑战：

• 如何将Agentic AI的“自主能力”与行业需求结合？
• 如何通过提示工程让Agentic AI准确理解任务、避免偏差？
• 如何解决Agentic AI在落地中的常见问题（如上下文丢失、决策不准确）？

二、核心概念解析：用“职场达人”比喻看懂Agentic AI与提示工程

2.1 Agentic AI的“职场达人”模型：四大核心能力

我们可以用“职场达人”的工作流程，拆解Agentic AI的核心组件：

Agentic AI组件	“职场达人”类比	功能描述
感知层（Perception）	倾听与观察	理解用户输入（文本、语音、图像等），提取关键信息（如“用户要做资产配置”“风险承受能力稳健型”）
决策层（Decision）	规划与判断	根据目标与规则，制定行动步骤（如“先收集风险偏好，再调用金融数据，最后生成方案”）
执行层（Execution）	行动与协作	调用工具（API、数据库、其他AI模型）完成任务（如“调用沪深300指数API获取当前数据”）
记忆层（Memory）	记忆与总结	存储上下文（如“用户之前问过订单进度”）与历史数据（如“用户去年的投资方案”），支持持续学习

举个例子：当用户说“帮我查一下我的订单什么时候到”，Agentic AI的工作流程是：

1. 感知层：理解用户需求（“查询订单物流”），提取关键信息（“订单号：123456”）；
2. 决策层：规划步骤（“调用订单系统API→获取物流状态→计算预计送达时间→生成回复”）；
3. 执行层：调用订单系统API，获取物流信息（“已发货，预计明天到达”）；
4. 记忆层：存储本次交互（“用户查询了订单123456的物流”），方便后续关联（如用户下次问“退换货政策”，Agent能知道是哪个订单）。

2.2 提示工程的“工作指南”逻辑：三层提示法

给“职场达人”写“工作指南”，需要分层次说明目标、步骤、注意事项，这就是提示工程中的“三层提示法”：

（1）目标层提示：明确“做什么”

类比：“小李，你今天的任务是完成季度销售报告。”
作用：让Agent知道核心目标，避免偏离方向。
示例（金融场景）：“你的任务是帮助用户制定个性化资产配置方案，目标是在风险可控的前提下实现收益最大化。”

（2）步骤层提示：明确“怎么做”

类比：“小李，先收集各地区的销售数据，然后计算增长率，再对比去年同期，最后生成图表。”
作用：让Agent知道行动步骤，避免混乱。
示例（金融场景）：“第一步，询问用户的风险承受能力（选项：保守/稳健/激进）和投资目标（短期：1年内；中期：1-3年；长期：3年以上）；第二步，调用get_financial_data工具获取当前市场关键指标（沪深300指数、国债收益率）；第三步，结合市场数据生成配置方案；第四步，用通俗易懂的语言解释方案。”

（3）规则层提示：明确“注意什么”

类比：“小李，报告中的数据要准确，增长率保留两位小数，图表用蓝色调。”
作用：让Agent知道边界与约束，避免错误。
示例（金融场景）：“保守型用户：股票比例≤30%，债券≥60%，现金≥10%；稳健型用户：股票比例30%-50%，债券40%-60%，现金≤10%；激进型用户：股票比例≥50%，债券≤40%，现金≤10%。”

2.3 用Mermaid画Agentic AI工作流程图

graph TD
    A[用户输入] --> B[感知层：理解需求/提取信息]
    B --> C[决策层：规划步骤（三层提示驱动）]
    C --> D[执行层：调用工具/API]
    D --> E[记忆层：存储上下文/历史数据]
    E --> F[输出层：生成回复/结构化数据]
    F --> A[用户输入（多轮交互）]

（注：这是一个循环流程，Agent会根据用户的反馈持续调整策略。）

三、技术原理与实现：从0到1构建Agentic AI的关键步骤

3.1 Agentic AI的架构设计：“感知-决策-执行-记忆”闭环

我们以金融场景的智能投资Agent为例，拆解架构设计的关键步骤：

（1）感知层：多模态输入处理

感知层的核心是理解用户需求，支持文本、语音、问卷等多模态输入。例如：

• 文本输入：“我想投资，风险承受能力是稳健型”；
• 语音输入：“帮我查一下我的订单什么时候到”（转文本后处理）；
• 问卷输入：用户填写的“风险承受能力问卷”（提取“稳健型”“中期投资”等信息）。

技术实现：使用预训练的NLP模型（如GPT-4、Claude 3）处理文本，用ASR（自动语音识别）模型处理语音，用OCR处理问卷图片。

（2）决策层：三层提示驱动的规划引擎

决策层是Agentic AI的“大脑”，由三层提示驱动：

• 目标层：明确核心目标（“制定个性化资产配置方案”）；
• 步骤层：明确行动步骤（“收集风险偏好→调用数据→生成方案→解释逻辑”）；
• 规则层：明确约束条件（“保守型用户股票比例≤30%”）。

技术实现：使用LangChain等框架，将三层提示封装为“系统提示”（System Prompt），输入到LLM（如GPT-4）中，让LLM生成决策指令。

（3）执行层：工具调用与资源整合

执行层的核心是调用外部工具完成具体任务，例如：

• 调用金融数据API（如Tushare）获取沪深300指数、国债收益率；
• 调用数据库获取用户的历史投资记录；
• 调用图表生成工具（如Matplotlib）生成收益曲线。

技术实现：使用LangChain的“Tool”组件，定义工具的名称、功能与参数，例如：

from langchain.agents import Tool

# 定义“获取金融数据”工具
get_financial_data = Tool(
    name="get_financial_data",
    func=lambda indicator: f"当前{indicator}数据：沪深300指数3800点，国债收益率2.5%",
    description="获取当前市场关键金融数据，参数为指标名称（如沪深300指数、国债收益率）"
)

（4）记忆层：上下文与历史数据存储

记忆层的核心是保留上下文，让Agent能像人类一样记住过去的交互。例如：

• 用户之前问过“我的订单进度”，现在问“退换货政策”，Agent能关联到之前的订单，给出更精准的回复；
• 用户去年的投资方案是“稳健型”，今年问“有没有更好的方案”，Agent能参考历史数据，生成更符合用户习惯的方案。

技术实现：使用LangChain的“Memory”组件（如ConversationBufferMemory）存储上下文，用数据库（如PostgreSQL）存储历史数据。

3.2 代码示例：用LangChain构建简单的智能投资Agent

我们用Python和LangChain实现一个智能投资Agent，演示从输入到输出的全流程：

（1）环境准备

安装依赖：

pip install langchain openai python-dotenv

（2）代码实现

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.schema import SystemMessage
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 1. 初始化LLM（大语言模型）
llm = ChatOpenAI(
    model_name="gpt-4",
    temperature=0.1,  # 温度越低，输出越稳定
    api_key="your-openai-api-key"
)

# 2. 定义工具：获取金融数据
def get_financial_data(indicator: str) -> str:
    """模拟调用金融数据API，返回市场指标"""
    return f"当前{indicator}数据：沪深300指数3800点，国债收益率2.5%"

tools = [
    Tool(
        name="get_financial_data",
        func=get_financial_data,
        description="获取当前市场关键金融数据，参数为指标名称（如沪深300指数、国债收益率）"
    )
]

# 3. 定义系统提示（三层提示法）
system_prompt = """你是一名资深金融投资Agent，任务是帮助用户制定个性化资产配置方案。请遵循以下规则：

**目标层**：在风险可控的前提下，实现用户的收益最大化。  
**步骤层**：  
1. 询问用户的风险承受能力（选项：保守/稳健/激进）和投资目标（短期：1年内；中期：1-3年；长期：3年以上）；  
2. 调用get_financial_data工具，获取当前市场关键指标（沪深300指数、国债收益率）；  
3. 根据用户的风险偏好与市场数据，生成3个资产配置方案（股债比例、预期收益、风险提示）；  
4. 用通俗易懂的语言解释每个方案的逻辑（如“为什么选这个比例”）。  

**规则层**：  
- 保守型用户：股票比例≤30%，债券≥60%，现金≥10%；  
- 稳健型用户：股票比例30%-50%，债券40%-60%，现金≤10%；  
- 激进型用户：股票比例≥50%，债券≤40%，现金≤10%；  
- 如果用户没有明确说明投资目标，需要进一步追问（如“你的投资目标是短期还是长期？”）。"""

# 4. 初始化记忆组件（存储上下文）
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

# 5. 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    system_message=SystemMessage(content=system_prompt),
    memory=memory,
    verbose=True  # 打印思考过程
)

# 6. 测试Agent
user_input = "我想投资，风险承受能力是稳健型，投资目标是中期"
response = agent.run(user_input)
print("Agent回复：", response)

（5）代码解释

• 工具定义：get_financial_data工具模拟调用金融数据API，返回市场指标；
• 系统提示：使用“三层提示法”，明确目标、步骤与规则；
• 记忆组件：ConversationBufferMemory存储用户的历史对话，支持多轮交互；
• Agent初始化：使用LangChain的initialize_agent函数，将工具、LLM、系统提示与记忆组件整合，生成智能代理。

3.3 数学模型：提示工程的“精度公式”

提示工程的效果可以用以下公式表示：
$$提示效果=目标清晰度\times 步骤逻辑性\times 规则约束性$$

• 目标清晰度（Target Clarity）： Agent是否明确知道“做什么”？（如“制定个性化资产配置方案”比“帮我投资”更清晰）；
• 步骤逻辑性（Step Logic）： Agent是否知道“怎么做”？（如“收集风险偏好→调用数据→生成方案”比“随便做”更逻辑）；
• 规则约束性（Rule Constraint）： Agent是否知道“注意什么”？（如“保守型用户股票比例≤30%”比“没有规则”更约束）。

结论：提示工程的优化方向是提高目标清晰度、增强步骤逻辑性、强化规则约束性。

四、实际应用：3个真实行业案例拆解

4.1 案例1：金融行业——智能投资Agent，让“千人千面”资产配置成为可能

（1）需求背景

某银行的投资顾问团队面临两个痛点：

• 效率低：每个投资顾问每天要处理20+个客户的资产配置请求，需要手动收集风险偏好、分析市场数据、生成方案，耗时耗力；
• 个性化不足：传统的资产配置方案是“模板化”的（如“稳健型用户选A方案”），无法满足用户的个性化需求（如“我想兼顾收益与流动性”）。

（2）Agent设计思路

• 感知层：处理用户的文本输入（如“我想投资，风险承受能力是稳健型”）与问卷输入（如“风险承受能力问卷”）；
• 决策层：使用“三层提示法”，明确目标（“制定个性化资产配置方案”）、步骤（“收集风险偏好→调用数据→生成方案→解释逻辑”）与规则（“稳健型用户股票比例30%-50%”）；
• 执行层：调用Tushare API获取沪深300指数、国债收益率，调用银行内部数据库获取用户的历史投资记录；
• 记忆层：存储用户的风险偏好、投资目标与历史方案，支持持续优化（如“用户去年选了稳健型方案，今年可以推荐 slightly 激进的方案”）。

（3）提示工程技巧：多轮确认与逻辑解释

• 多轮确认：当用户说“我想投资”，Agent会追问“你的风险承受能力是保守、稳健还是激进？”“你的投资目标是短期、中期还是长期？”，确保信息准确；
• 逻辑解释：当生成方案后，Agent会解释“为什么选这个比例”（如“稳健型用户选40%股票，是因为沪深300指数当前处于低估区间，能兼顾收益与风险”），增强用户信任。

（4）落地效果

• 效率提升：投资顾问的工作效率提升了60%（从每天处理20个客户到处理50个客户）；
• 个性化提升：用户对方案的满意度从4.2分（满分5分）提升到4.8分；
• 收益改善：稳健型用户的平均年化收益从5.2%提升到6.8%（因为Agent能及时调整方案，应对市场波动）。

4.2 案例2：医疗行业——智能病历处理Agent，解决“人工录入”痛点

（1）需求背景

某医院的病历管理部门面临两个痛点：

• 效率低：医生的门诊记录是语音或手写的，需要护士手动录入到电子病历系统，每个护士每天要处理50+份病历，耗时耗力；
• 准确性差：手动录入容易出错（如“青霉素过敏”写成“青霉素不过敏”），影响后续治疗。

（2）Agent设计思路

• 感知层：处理多模态输入（语音记录、手写病历、影像报告）；
• 决策层：使用“多模态上下文融合”提示，明确目标（“提取病历中的关键信息”）、步骤（“转文本→提取信息→验证准确性”）与规则（“若信息冲突，标记并提示人工审核”）；
• 执行层：调用ASR模型处理语音记录（转文本），调用OCR模型处理手写病历（提取“诊断结果”“用药情况”等信息），调用影像系统API获取影像报告（提取“肺部纹理增粗”等信息）；
• 记忆层：存储患者的历史病历（如“去年有青霉素过敏史”），支持跨病历关联（如“当前病历中的‘咳嗽’与去年的‘支气管炎’关联”）。

（3）提示工程技巧：多模态上下文融合与矛盾标记

• 多模态上下文融合：提示Agent结合语音记录与影像报告的信息，例如：“患者语音记录说‘咳嗽3天’，影像报告显示‘肺部纹理增粗’，请提取诊断相关的关键信息（如‘咳嗽3天’‘肺部纹理增粗’）”；
• 矛盾标记：提示Agent验证信息的准确性，例如：“若语音记录说‘没有过敏史’，但影像报告备注‘青霉素过敏’，请标记矛盾，并提示人工审核”。

（4）落地效果

• 效率提升：护士的录入效率提升了80%（从每天处理50份病历到处理200份病历）；
• 准确性提升：录入错误率从12%降低到1%（因为Agent能自动验证信息）；
• 医生满意度提升：医生能更快获取准确的病历信息，提升了诊疗效率。

4.3 案例3：零售行业——智能客服Agent，让“机器人”变“贴心顾问”

（1）需求背景

某电商平台的客服团队面临两个痛点：

• 工作量大：每天要处理1000+个客户咨询（如订单查询、退换货、产品推荐），客服人员经常加班；
• 体验差：传统客服机器人只能回答固定问题（如“订单进度请查物流”），无法理解上下文（如用户之前问过“订单什么时候到”，现在问“退换货政策”，机器人不会关联）。

（2）Agent设计思路

• 感知层：处理用户的文本输入（如“我的订单什么时候到？”）与历史对话（如“用户之前问过订单进度”）；
• 决策层：使用“上下文记忆”提示，明确目标（“解决用户的问题”）、步骤（“查询订单→关联历史→生成回复→推荐产品”）与规则（“VIP用户优先处理退换货”）；
• 执行层：调用订单系统API获取物流信息，调用用户数据库获取VIP等级，调用推荐系统API获取相关产品（如“用户买了手机，推荐手机壳”）；
• 记忆层：存储用户的历史对话（如“用户之前问过订单进度”）与购买记录（如“用户买了手机”），支持上下文关联。

（3）提示工程技巧：上下文记忆与场景适配

• 上下文记忆：提示Agent查询历史对话，例如：“用户当前问题是‘退换货政策’，请先查询用户的历史对话，获取之前的订单信息（如订单号123456），关联当前问题”；
• 场景适配：提示Agent根据用户的VIP等级调整回复，例如：“如果用户是VIP客户，退换货政策升级为‘免费上门取件+50元无门槛券’，并优先处理”。

（4）落地效果

• 工作量减少：客服人员的工作量减少了50%（从每天处理100个客户到处理50个客户）；
• 用户体验提升：用户对客服的满意度从3.8分提升到4.5分；
• 销售额增长：智能客服推荐的产品销售额占比从5%提升到15%（因为Agent能根据用户的购买记录推荐相关产品）。

4.4 常见问题及解决方案

问题	解决方案	提示示例
用户风险承受能力评估不准确	多轮确认	“请根据用户的回答，再次确认风险承受能力，如‘你刚才选择了稳健型，是否能接受10%以内的亏损？’”
多模态数据冲突（如语音说“没有过敏史”，影像报告说“青霉素过敏”）	矛盾标记	“若提取的信息存在矛盾，请标记并提示人工审核”
上下文丢失（如用户之前问过订单进度，现在问退换货，Agent没关联）	上下文记忆	“请查询用户的历史对话，获取之前的订单信息，关联当前问题”
用户问“为什么选这个方案”	逻辑解释	“请解释方案的逻辑，如‘为什么选这个比例’”

五、未来展望：Agentic AI的“下一个十年”

5.1 发展趋势

• 更强大的上下文理解：Agent能像人类一样记住长期交互（如“用户去年的投资方案”“用户的生日”），提供更个性化的服务；
• 更智能的自动决策：结合强化学习（Reinforcement Learning），Agent能从经验中学习（如“之前的方案让用户亏损了，下次调整比例”）；
• 更广泛的行业应用：从金融、医疗、零售扩展到制造业（智能运维）、教育（个性化辅导）、农业（智能种植）等领域；
• 多Agent协作：多个Agent一起完成复杂任务（如“投资Agent+客服Agent+风险控制Agent”一起为用户提供全流程服务）。

5.2 潜在挑战

• 伦理问题：Agent做决策的责任归属（如“Agent推荐的方案让用户亏损了，责任在谁？”）；
• 技术挑战：处理复杂上下文的效率（如“Agent需要记住100次交互，如何保证响应速度？”）；
• 数据安全：调用外部工具时的数据泄露（如“Agent调用金融数据API时，如何保护用户的隐私？”）。

5.3 行业影响

• 提升效率：减少人工录入、重复劳动等低效工作（如医疗行业的病历录入）；
• 降低成本：减少客服、投资顾问等岗位的人力成本（如零售行业的客服人员）；
• 改善体验：提供更个性化、更及时的服务（如金融行业的智能投资Agent）；
• 创造价值：通过智能决策生成新的 revenue 来源（如零售行业的产品推荐）。

六、结尾：你准备好拥抱Agentic AI了吗？

6.1 总结要点

• Agentic AI是“能自主解决问题的职场达人”，比传统AI更适合解决复杂行业问题；
• 提示工程是赋能Agentic AI的关键，“三层提示法”（目标、步骤、规则）是可复制的技巧；
• 金融、医疗、零售等行业的真实案例证明，Agentic AI能提升效率、降低成本、改善体验。

6.2 思考问题

• 你所在的行业有哪些任务可以用Agentic AI解决？（如制造业的智能运维、教育的个性化辅导）；
• 要实现这些任务，需要哪些提示工程技巧？（如“多模态上下文融合”“场景适配”）；
• 你准备如何开始Agentic AI的落地？（如从小范围测试开始，收集用户反馈，优化提示）。

6.3 参考资源

• 工具框架：LangChain（Agentic AI开发框架）、AutoGPT（自动智能代理）；
• 提示工程指南：OpenAI《Prompt Engineering Guide》、Anthropic《Claude Prompt Engineering》；
• 论文：《Agentic AI: A New Paradigm for Intelligent Systems》（ArXiv）、《Prompt Engineering for Large Language Models》（NeurIPS 2023）；
• 书籍：《Agentic AI: Building Intelligent Systems That Act autonomously》（即将出版）。

最后：Agentic AI不是“未来的技术”，而是“现在的机会”。无论是AI开发者还是业务负责人，都可以从今天开始，用提示工程赋能Agentic AI，解决行业中的真实问题。你准备好拥抱Agentic AI了吗？

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作者：资深提示工程架构师 张三
公众号：AI提示工程实战
联系方式：zhangsan@aiprompt.com（欢迎交流）

（注：本文案例均为真实场景改编，数据为模拟。）