提示工程架构师必学：未来AI提示系统的低代码开发趋势，如何降低使用门槛？

一、引言：为什么低代码是提示工程的「规模化钥匙」？

1. 一个戳中提示工程架构师的痛点问题

你有没有过这样的经历？

• 业务部门的同事拿着Excel来找你：「能不能帮我写个提示，让AI自动生成客户跟进邮件？」
• 客服团队反馈：「之前的对话提示总漏记用户订单号，能不能改一改？」
• 老板问：「为什么我们的AI应用只在技术部能用，业务部说太复杂？」

作为提示工程架构师，你当然能解决这些问题——但当需求从「1个」变成「100个」，从「简单prompt」变成「复杂提示系统」时，你会发现自己陷入了「重复劳动陷阱」：每一个业务场景都要重新设计上下文管理、多轮对话逻辑、输出格式控制，每一次修改都要改代码、测效果，最后活活变成「提示搬运工」。

更关键的是，AI的价值在于规模化落地，而不是只服务于技术专家。如果业务人员不能自主使用提示系统，AI永远只能是「实验室里的玩具」。

2. 低代码：让提示系统从「专家专属」到「全民可用」

这就是低代码提示开发的意义——把提示工程的复杂逻辑抽象成可视化组件，让业务人员用「拖拽+配置」就能搭建自己的提示系统，让架构师从「写prompt」转向「设计组件库」。

Gartner在2023年的报告中预测：到2025年，80%的企业AI应用将通过低代码工具构建，而提示系统正是其中的核心场景。对于提示工程架构师来说，掌握低代码开发不是「可选技能」，而是「未来生存的必备能力」——你需要从「提示编写者」升级为「提示系统的设计者与赋能者」。

3. 本文能给你什么？

读完这篇文章，你将学会：

• 理解未来AI提示系统的低代码趋势（可视化、组件化、智能辅助等）；
• 掌握降低提示系统使用门槛的5大核心策略（抽象复杂逻辑、内置模板、智能优化等）；
• 避开低代码提示开发的3大陷阱（过度抽象、忽视上下文、缺乏评估）；
• 用实战案例验证低代码如何让业务人员快速搭建高价值提示系统。

二、基础知识铺垫：重新理解「提示系统」与「低代码」

在进入核心内容前，我们需要先统一认知——提示工程不是「写prompt」，而是「设计提示系统」；低代码也不是「不用代码」，而是「用可视化替代重复代码」。

1. 提示工程的进化：从「单条prompt」到「系统级设计」

早期的提示工程停留在「写一条好prompt」的阶段，比如：

「请总结这篇文章的核心观点，用3句话，语言通俗。」

但当应用到实际业务时，你会发现需要解决的问题远不止于此：

• 上下文管理：多轮对话中如何记住用户之前的问题？
• 输入预处理：如何过滤用户输入中的敏感词或提取关键信息（比如订单号）？
• 输出控制：如何让AI输出固定格式（比如JSON、表格）？
• 效果监控：如何知道这个提示的准确率、响应时间？

这些问题的集合，就是提示系统——它是一个「输入→处理→输出→反馈」的闭环，而prompt只是其中的一个环节。

2. 提示系统的核心要素

一个完整的提示系统包含5个模块（如图1所示）：

1. 用户输入层：收集用户的问题或需求（文本、图片、语音等）；
2. 预处理层：清洗、解析输入（比如提取订单号、过滤敏感词）；
3. 上下文层：管理多轮对话的历史信息（比如记住用户之前问过的「订单12345」）；
4. 大模型层：调用大模型（GPT-4、通义千问等）生成结果；
5. 输出层：格式化结果（比如转成JSON、生成报告）；
6. 监控层：跟踪提示的效果（准确率、耗时、用户满意度）。

3. 低代码提示开发的定义

低代码提示开发，本质是用「可视化组件」替代「手写代码」，将提示系统的核心模块封装成可拖拽、可配置的积木。比如：

• 「上下文管理」组件：你不用写代码实现「保存最近5轮对话」，只需在组件中配置「历史长度=5」；
• 「输出格式化」组件：你不用写正则表达式提取JSON，只需选择「输出格式=JSON」并填写字段（比如「回复内容」「订单链接」）；
• 「智能优化」组件：你不用手动调整温度系数，只需点击「优化」，系统自动建议「温度=0.3」（保持回复准确）。

低代码的目标不是「消灭代码」，而是让架构师聚焦于「组件设计」，让业务人员聚焦于「业务需求」。

三、未来AI提示系统的低代码趋势：5个关键方向

低代码不是「静态的工具」，而是「随着AI技术进化的动态体系」。未来3-5年，AI提示系统的低代码开发将呈现以下5大趋势：

趋势1：可视化流程编排——用「拖拽积木」搭建提示系统

核心逻辑：将提示系统的「输入→预处理→上下文→模型→输出」流程，抽象成可视化的「组件链路」，业务人员通过拖拽组件、连接链路就能完成搭建。

实战案例：搭建「电商客服对话提示系统」

假设你是电商公司的提示工程架构师，需要让客服团队自主搭建对话提示系统。用低代码平台的流程是这样的：

1. 拖拽组件：从左侧组件库拖出「用户输入预处理」「上下文记忆」「大模型调用」「回复格式化」4个组件；
2. 连接链路：将「用户输入预处理」→「上下文记忆」→「大模型调用」→「回复格式化」依次连接；
3. 配置参数：
   • 「用户输入预处理」：勾选「过滤敏感词」「提取订单号」；
   • 「上下文记忆」：设置「历史长度=5」「过期时间=1小时」；
   • 「大模型调用」：选择「通义千问」，温度=0.3，最大tokens=500；
   • 「回复格式化」：选择「JSON格式」，字段=「回复内容」「建议操作」「订单链接」；
4. 实时预览：输入用户问题「我的订单12345还没发货」，系统实时输出：

   {
     "回复内容": "您好，您的订单12345正在备货中，预计明天发货",
     "建议操作": "关注订单详情页获取物流信息",
     "订单链接": "https://xxx.com/order/12345"
   }
   

价值：客服团队不用找你写代码，自己就能调整「上下文长度」「回复格式」，甚至新增「物流查询」分支——你只需维护组件库，不用再处理具体需求。

趋势2：组件化复用与模块化设计——让提示「像搭乐高一样简单」

核心逻辑：将「常用提示逻辑」封装成「可配置组件」，业务人员通过「选组件+填参数」就能复用，无需从头设计。

实战案例：设计「电商产品描述生成组件」

作为架构师，你可以封装一个「产品描述生成」组件，包含以下可配置参数：

• 产品类型（比如「电子产品」「服装」「食品」）；
• 核心卖点（比如「降噪」「续航24小时」「有机」）；
• 目标用户（比如「通勤族」「宝妈」「学生」）；
• 输出风格（比如「亲切」「专业」「幽默」）。

业务人员使用时，只需选择「产品类型=电子产品」「核心卖点=降噪+续航24小时」「目标用户=通勤族」，系统自动生成提示：

「请为一款面向通勤族的无线蓝牙耳机生成产品描述，核心卖点是降噪（地铁噪音降低90%）、续航24小时（充1次用1周），语言亲切，突出通勤场景。」

价值：组件化让「一次设计，多次复用」成为可能——你设计一个「产品描述」组件，电商的服饰、家电、食品团队都能用来生成自己的产品文案，效率提升10倍以上。

趋势3：智能辅助的提示工程——让AI帮你「写提示、优化提示」

核心逻辑：低代码平台集成「提示生成AI」，通过「自然语言描述需求→AI生成初始提示→人工调整」的流程，降低写提示的门槛。

实战案例：用AI生成「客户跟进邮件提示」

业务人员需要让AI自动生成「客户跟进邮件」，但不会写提示。低代码平台的智能辅助流程是：

1. 描述需求：业务人员输入「我需要给未付款的客户发跟进邮件，提醒他们完成付款，语言要友好，包含订单号和截止时间」；
2. AI生成初始提示：系统自动生成：

   「请为未付款的客户生成跟进邮件，内容包括：1. 问候；2. 提醒订单号（xxx）；3. 付款截止时间（xxx）；4. 友好的催促；5. 联系方式。语言要亲切，避免压迫感。」

3. 智能优化建议：系统分析提示后给出建议：「可以增加『未付款的原因可能是忘记』的同理心表达，比如『我们猜你可能是忙得忘了付款』」；
4. 人工调整：业务人员修改提示，加入同理心表达，最终生成：

   「请为未付款的客户生成跟进邮件，内容包括：1. 亲切问候；2. 提醒订单号（xxx）；3. 付款截止时间（xxx）；4. 同理心表达（比如『我们猜你可能是忙得忘了』）；5. 友好催促；6. 联系方式。语言要温暖，避免生硬。」

价值：智能辅助让「不会写提示的业务人员」也能生成高质量提示——你不用再充当「提示翻译官」，只需审核最终效果。

趋势4：多模态提示的低代码支持——从「文本」到「文本+图片+语音」

核心逻辑：低代码平台支持「多模态输入输出」，比如用图片生成提示、用语音输出结果，让提示系统覆盖更多场景。

实战案例：搭建「商品图片描述生成系统」

电商运营需要让AI根据商品图片生成描述，但不会处理图片输入。用低代码平台的流程是：

1. 拖拽「图片上传」组件：允许用户上传商品图片；
2. 拖拽「图片解析」组件：配置「提取图片特征」（比如「颜色=红色」「款式=连帽衫」「材质=棉」）；
3. 拖拽「产品描述生成」组件：连接「图片解析」组件，将图片特征作为输入；
4. 配置参数：选择「产品类型=服装」「目标用户=学生」「输出风格=青春」；
5. 生成结果：上传一张红色连帽衫的图片，系统生成描述：

   「这件红色连帽衫太适合学生党了！纯棉材质柔软亲肤，连帽设计防风又减龄，搭配牛仔裤或运动裤都好看，冬天穿也保暖～」

价值：多模态支持让提示系统覆盖「图片生成文案」「语音生成会议纪要」等场景——你不用再为每一种模态写单独的代码，只需维护多模态组件。

趋势5：实时调试与闭环优化——让提示系统「边用边改」

核心逻辑：低代码平台提供「实时预览+数据反馈」功能，业务人员可以「修改参数→看效果→再修改」，快速优化提示；同时系统自动收集使用数据，帮助架构师迭代组件。

实战案例：优化「客服回复提示」的准确率

客服团队反馈「物流查询的回复总漏订单号」，用低代码平台的调试流程是：

1. 实时预览：输入用户问题「我的订单12345什么时候到？」，系统回复「预计明天到达」（漏了订单号）；
2. 调整参数：打开「上下文记忆」组件，将「历史长度」从5改为10（确保系统记住订单号）；
3. 重新预览：输入同样的问题，系统回复「您的订单12345预计明天到达」（包含订单号）；
4. 数据反馈：系统自动记录「修改后准确率从85%提升到93%」，并推送给架构师；
5. 组件迭代：架构师将「上下文记忆」组件的默认历史长度从5改为10，所有使用该组件的业务场景都自动受益。

价值：实时调试让「试错成本」从「天级」降到「分钟级」，闭环优化让组件库「越用越智能」——你不用再靠「拍脑袋」优化，而是用数据驱动决策。

四、如何通过低代码降低提示系统的使用门槛？5大核心策略

低代码的本质是「赋能」——让没有技术背景的人也能使用提示系统。要实现这一点，你需要掌握以下5大策略：

策略1：抽象复杂逻辑为「黑盒组件」——把「技术问题」藏在组件里

核心思路：将提示系统中的「复杂技术逻辑」（比如上下文管理、记忆机制、安全检查）封装成「黑盒组件」，用户只需配置参数，不用理解背后的代码。

具体做法：

• 上下文管理组件：封装「Redis存储对话历史」「过期时间设置」「历史长度控制」等逻辑，用户只需填「历史长度=5」「过期时间=1小时」；
• 安全检查组件：封装「敏感词过滤」「SQL注入防护」「隐私信息加密」等逻辑，用户只需勾选「开启敏感词过滤」；
• 模型调用组件：封装「API密钥管理」「模型选择」「参数调优」等逻辑，用户只需选「GPT-4」「温度=0.3」。

反例：如果你的组件要求用户填写「Redis的IP地址」「API密钥的加密方式」，那等于把技术问题抛给了业务人员——他们会直接放弃使用。

策略2：内置「行业最佳实践模板」——让用户「拿来就用」

核心思路：针对不同行业（电商、医疗、教育、金融）的常见场景，预定义「可直接使用的提示模板」，用户只需「选模板+改参数」就能完成搭建。

具体做法：

• 电商行业：内置「产品描述生成」「客户跟进邮件」「售后问题回复」模板；
• 医疗行业：内置「病例摘要生成」「患者教育文案」「检验报告解读」模板；
• 教育行业：内置「教案生成」「作业批改提示」「学生个性化辅导」模板。

实战案例：医疗行业的「病例摘要生成模板」

模板参数：

• 病例类型（比如「内科」「外科」「儿科」）；
• 摘要内容（比如「主诉」「现病史」「诊断结果」「治疗方案」）；
• 输出格式（比如「结构化表格」「自然语言段落」）。

医生使用时，只需选择「病例类型=内科」「摘要内容=主诉+现病史+诊断结果」，上传病例文本，系统自动生成摘要：

「患者主诉：咳嗽、发热3天；现病史：3天前受凉后出现咳嗽，咳白色黏痰，伴发热（最高38.5℃）；诊断结果：急性支气管炎；治疗方案：口服阿莫西林，每日3次，每次2粒，多喝水，休息。」

价值：模板让用户「不用想怎么写提示，只要想怎么用提示」——对于业务人员来说，这是「从0到1」的跨越。

策略3：提供「智能提示优化建议」——让AI帮用户「改提示」

核心思路：低代码平台集成「提示评估AI」，通过分析「提示内容」「输出结果」「用户反馈」，自动给出优化建议，降低用户的「试错成本」。

具体做法：

• 内容优化：如果提示缺少「约束条件」（比如没说「输出JSON格式」），系统建议「增加输出格式要求」；
• 参数优化：如果提示的「温度系数」太高（导致输出不稳定），系统建议「将温度从0.8降到0.3」；
• 场景优化：如果提示用于「客服回复」但没「同理心表达」，系统建议「加入『我们理解你的心情』之类的话」。

实战案例：优化「招聘JD生成提示」

初始提示：「请生成一份Java开发工程师的招聘JD，要求3年经验，熟悉Spring Boot。」
系统优化建议：

1. 增加「岗位职责」（比如「负责后端接口开发」）；
2. 增加「任职要求」（比如「熟悉MySQL优化」）；
3. 增加「公司福利」（比如「五险一金、带薪年假」）；
4. 调整语言风格（比如「用更吸引工程师的专业术语」）。

修改后的提示：「请生成一份Java开发工程师的招聘JD，内容包括：1. 岗位职责（负责后端接口开发、参与系统架构设计）；2. 任职要求（3年以上经验，熟悉Spring Boot、MySQL优化）；3. 公司福利（五险一金、带薪年假、定期团建）；语言风格专业且有吸引力。」

价值：智能优化让用户「不用懂提示工程，也能写出好提示」——你不用再一对一辅导，系统会自动做「提示老师」。

策略4：打造「低代码调试与监控工具」——让用户「边用边改」

核心思路：提供「实时预览+数据看板」功能，让用户能「看到效果再调整」，并通过数据了解提示的性能。

具体做法：

• 实时预览：用户修改组件参数后，立即看到输出结果（比如改了「上下文长度」，马上就能测试多轮对话的效果）；
• 数据看板：展示提示的「准确率」「响应时间」「调用量」「用户满意度」等指标（比如「物流查询提示的准确率是93%」「售后回复的平均响应时间是2秒」）；
• 错误日志：记录提示的错误信息（比如「无法提取订单号」「模型调用失败」），帮助用户快速定位问题。

实战案例：客服团队的「提示监控看板」

客服主管打开低代码平台的「提示监控」页面，能看到：

• 今日调用量：1200次；
• 准确率：92%（比昨天提升3%）；
• 最常用的组件：「上下文记忆」（占比60%）；
• 错误TOP3：「无法提取订单号」（15次）、「模型调用超时」（10次）、「回复格式错误」（8次）。

主管点击「无法提取订单号」的错误，看到具体的用户输入：「我的订单还没到」（没写订单号），于是调整「用户输入预处理」组件的参数，增加「提示用户填写订单号」的逻辑——问题解决。

价值：调试与监控工具让用户「自己能解决问题」——你不用再做「救火队员」，只需定期查看数据看板，优化组件库。

策略5：设计「跨角色协作流程」——让架构师、业务人员、产品经理「各司其职」

核心思路：低代码平台要支持「角色权限管理」，让不同角色做自己擅长的事：

• 提示工程架构师：设计组件库、维护技术逻辑、优化组件性能；
• 业务人员：使用组件搭建提示系统、调整参数、反馈问题；
• 产品经理：监控提示效果、收集业务需求、推动组件迭代。

具体协作流程：

1. 架构师设计组件：封装「客服回复」组件，配置「意图识别模型」「上下文长度」等参数；
2. 业务人员使用组件：客服主管选择「客服回复」组件，配置「售后问题」的回复模板；
3. 产品经理监控效果：产品经理查看「客服回复」组件的「准确率」「用户满意度」，发现「物流查询」的准确率只有85%；
4. 反馈与迭代：产品经理将问题反馈给架构师，架构师优化「意图识别模型」，提高物流相关的识别准确率；
5. 自动更新：业务人员无需修改任何配置，使用的「客服回复」组件自动更新，准确率提升到93%。

价值：跨角色协作让「专业的人做专业的事」——你不用再兼顾「技术设计」和「业务需求」，只需聚焦于「组件的专业性」。

五、进阶：低代码提示系统的最佳实践与避坑指南

低代码不是「银弹」，如果使用不当，反而会「降低效率」。以下是提示工程架构师必须掌握的「最佳实践」和「避坑指南」：

最佳实践1：以「业务目标」为导向设计组件——避免「为技术而技术」

核心原则：组件要解决「具体的业务问题」，而不是「展示技术能力」。

反例：

你设计了一个「通用对话组件」，支持「上下文管理」「多轮对话」「输出格式化」——但业务人员不知道怎么用，因为它没有针对任何具体场景（比如客服、电商、医疗）。

正例：

你设计了一个「电商售后回复组件」，针对「退款」「换货」「物流查询」等具体场景，预定义了「退款原因询问」「换货流程说明」等模板——业务人员一看就知道怎么用。

总结：组件的「业务相关性」越强，用户的「使用意愿」越高。

最佳实践2：保持组件的「高内聚、低耦合」——让组件「可复用、可修改」

核心原则：每个组件只负责「一个功能」，组件之间通过「参数传递」交互，避免「功能重叠」。

反例：

你设计了一个「客服回复+上下文管理」的组件——如果业务人员想修改「上下文长度」，必须修改整个组件，无法复用「上下文管理」功能。

正例：

你将「客服回复」和「上下文管理」拆分成两个独立组件：

• 「上下文管理」组件：负责保存对话历史；
• 「客服回复」组件：负责生成回复内容，通过参数调用「上下文管理」组件。

这样，业务人员可以单独修改「上下文长度」，也可以将「上下文管理」组件复用到「电商产品咨询」场景。

总结：高内聚让组件「职责明确」，低耦合让组件「灵活复用」。

最佳实践3：持续迭代组件库——让组件「越用越智能」

核心原则：组件库不是「一成不变」的，要根据「使用数据」和「业务需求」定期更新。

具体做法：

• 收集数据：通过低代码平台收集「组件调用量」「参数配置情况」「用户反馈」等数据；
• 分析数据：找出「最常用的组件」「最常调整的参数」「最常见的错误」；
• 迭代组件：比如将「上下文管理」组件的默认历史长度从5改为10（因为80%的用户都调整了这个参数），或者新增「医疗病例摘要」组件（因为医疗团队反馈需要）。

案例：某电商公司的「产品描述生成」组件，初始支持「电子产品」「服装」两个类型——通过数据发现「食品」类型的调用量增长很快，于是新增「食品」类型的模板，调用量提升了40%。

总结：组件库的「生命力」在于「持续迭代」——你要让组件「适应业务的变化」，而不是让业务「适应组件的限制」。

避坑指南1：避免「过度抽象」——不要让组件「太通用而无法使用」

陷阱：为了让组件「复用性强」，你把组件设计得太通用，导致用户需要填写大量参数，反而增加了使用门槛。

反例：

你设计了一个「通用提示生成」组件，要求用户填写「输入类型」「输出类型」「模型选择」「温度系数」「上下文长度」等10个参数——业务人员看了直接放弃。

解决方法：

• 分层设计：将组件分为「基础组件」（通用功能，比如「上下文管理」）和「场景组件」（针对具体场景，比如「电商售后回复」）；
• 默认参数：为场景组件设置「合理的默认参数」（比如「电商售后回复」的温度系数默认0.3），用户只需调整少数参数。

总结：抽象的「度」要平衡——既不能太具体（无法复用），也不能太通用（无法使用）。

避坑指南2：不要忽视「提示的上下文依赖」——低代码不是「脱离上下文的魔法」

陷阱：你设计了一个「客服回复」组件，但没有考虑「上下文管理」，导致多轮对话中系统「忘记」用户之前的问题。

反例：

用户问：「我的订单12345还没发货」，系统回复：「预计明天发货」；
用户接着问：「那我可以修改地址吗？」，系统回复：「请提供你的订单号」——明显忘记了之前的订单号。

解决方法：

• 强制关联上下文：在场景组件中「内置」上下文管理逻辑（比如「客服回复」组件必须连接「上下文记忆」组件）；
• 参数校验：如果用户没有配置「上下文长度」，系统自动提示「请设置上下文长度，否则多轮对话会失效」。

总结：提示系统的「灵魂」是「上下文」——低代码不能省略这个核心逻辑，否则会导致提示「失效」。

避坑指南3：不要缺少「效果评估机制」——低代码不是「不用验证效果」

陷阱：你设计了组件，业务人员用了，但你不知道「组件的效果好不好」，导致问题无法及时发现。

反例：

「物流查询」组件的准确率从93%降到了80%，但你没有监控数据，直到业务人员投诉才知道问题。

解决方法：

• 集成评估工具：在低代码平台中集成「提示效果评估」功能，比如自动对比「提示输出」和「人工标注」的准确率；
• 设置报警规则：当组件的「准确率低于90%」或「响应时间超过5秒」时，系统自动报警给架构师；
• 收集用户反馈：在提示输出页面增加「有用/没用」的反馈按钮，让用户直接反馈效果。

总结：低代码让「搭建提示系统」变容易，但「评估效果」仍然是必须的——你要让提示系统「有数据可查，有问题可改」。

六、结论：未来已来，你准备好做「提示系统的赋能者」了吗？

1. 核心要点回顾

• 低代码是提示系统规模化的关键：它让业务人员自主使用提示系统，让架构师从「写prompt」转向「设计组件库」；
• 未来趋势：可视化编排、组件化复用、智能辅助、多模态支持、实时调试；
• 降低门槛的策略：抽象复杂逻辑、内置行业模板、智能优化建议、低代码调试、跨角色协作；
• 最佳实践：以业务目标为导向、保持组件高内聚低耦合、持续迭代组件库；
• 避坑指南：避免过度抽象、重视上下文依赖、不要缺少效果评估。

2. 未来展望：低代码提示系统的「下一站」

未来3-5年，低代码提示系统将向「更智能、更融合」的方向进化：

• Agent化：低代码平台集成「AI Agent」，让提示系统能「自主理解需求、规划步骤、执行任务」（比如「帮我生成产品描述并发布到电商平台」）；
• 自动学习：系统通过「用户使用数据」自动优化组件（比如「根据用户调整的参数，自动更新组件的默认值」）；
• 跨平台融合：低代码平台与「企业微信」「钉钉」「CRM系统」集成，让提示系统直接嵌入业务流程（比如在企业微信中直接调用「客户跟进邮件」组件）。

3. 行动号召：从「知道」到「做到」

现在，你需要做的是：

1. 选一个低代码平台尝试：比如LangChain的LangServe（开源）、阿里云通义千问低代码平台（商业化）、Streamlit（快速搭建可视化界面）；
2. 设计一个场景组件：比如针对你公司的「客服回复」场景，封装一个可配置组件；
3. 让业务人员使用：邀请业务团队尝试用你的组件搭建提示系统，收集反馈；
4. 迭代优化：根据反馈调整组件，让它更符合业务需求。

最后的话

提示工程的本质不是「写好一条prompt」，而是「让AI服务于业务」。低代码不是「降低技术的含金量」，而是「让技术的价值最大化」——作为提示工程架构师，你的职责不是「成为最会写prompt的人」，而是「成为最会赋能别人使用prompt的人」。

未来已来，你准备好做「提示系统的赋能者」了吗？

欢迎在评论区分享你的低代码提示开发经验，或者提出你的疑问——让我们一起推动AI的规模化落地！

参考资料：

1. Gartner《2023年AI技术趋势报告》；
2. OpenAI《提示工程最佳实践》；
3. LangChain《低代码提示系统开发指南》；
4. 阿里云《通义千问低代码平台文档》。