当提示工程遇见社交：拆解AI“会聊天”背后的隐形建筑师

关键词

提示工程架构师、社交互动AI、上下文编织、意图翻译、共情调音、多模态提示、反馈循环

摘要

你有没有过这样的经历？
跟AI聊天时，你说“今天下雨了心情糟”，它回“降雨量20mm，注意带伞”；你发了张猫的照片，它说“这是一只猫”；你抱怨“加班好累”，它说“加油，努力会有回报”。这些回应准确但无温度，像机器人在完成任务，而非“跟人聊天”。

其实，AI“不会聊”的问题，根源不在模型本身——GPT-4、Claude 3已经具备强大的语言能力，缺的是**“社交思维”**：如何听懂“弦外之音”？如何延续话题？如何用“人味”的方式回应？

而解决这个问题的关键角色，就是提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）。他们不是“写提示的人”，而是AI的“社交教练”：设计AI的“对话逻辑”，教它学会“人类的社交语法”——比如记得你去年说过喜欢巧克力，比如读懂“今天下雨”背后的低落，比如用“我懂那种窝在沙发里不想动的感觉”代替冰冷的事实陈述。

这篇文章将带你深入：

• 为什么社交互动是AI最难的“任务”？
• 提示工程架构师如何用技术拆解“会聊天”的本质？
• 从0到1打造“有温度的AI对话”需要哪些核心能力？
• 未来AI社交会走向哪里？

一、背景：AI的“社交困境”——比写代码难10倍的任务

1.1 社交互动的“隐性规则”：AI不懂的“人情世故”

人类的社交从不是“提问-回答”的简单循环，而是一套充满隐性信号的复杂系统：

• 语境依赖：你说“今天吃了火锅”，朋友会接“是上次那家超辣的吗？”（记得你之前的偏好），而不是“火锅是中国传统美食”；
• 意图隐藏：你说“最近总失眠”，其实是在“寻求安慰”，而非“询问解决方法”；
• 情感共鸣：你分享“升职了”，朋友会说“太牛了！你之前熬夜改方案的样子没白费！”（呼应你的努力），而不是“恭喜，升职意味着薪资上涨”；
• 话题延续：好的对话像“滚雪球”——从“吃火锅”到“那家店的甜品”，再到“你最近在减肥吗？”，每一步都自然衔接。

这些规则对人类来说是“本能”，但对AI来说是“盲区”——因为AI的核心是“概率预测”，它能准确生成“正确的句子”，但无法理解“句子背后的人”。

1.2 AI社交的3大痛点：为什么我们需要提示工程架构师？

现在的AI社交产品（比如聊天机器人、智能助理）普遍存在3个问题：

• “话题终结者”：无法延续对话，比如你说“我家猫会握手”，AI回“好厉害”，然后冷场；
• “情感绝缘体”：无法共情，比如你说“奶奶去世了”，AI回“节哀顺变”（正确但冷漠）；
• “记忆短路者”：无法记住历史对话，比如你昨天说过“喜欢咖啡”，今天AI又问“你喜欢喝茶吗？”。

这些问题的根源，不是模型不够强，而是**“提示设计没跟上社交的复杂度”**——普通提示只关注“任务完成”（比如“回答用户的问题”），而社交提示需要关注“人”（比如“理解用户的情绪，延续话题，建立连接”）。

而提示工程架构师的核心价值，就是把“人类的社交智慧”翻译成“AI能理解的提示逻辑”，让AI从“完成任务”升级为“学会聊天”。

二、核心概念：提示工程架构师的“社交工具箱”

要让AI“会聊天”，提示工程架构师需要掌握4个核心能力——就像厨师需要“食材处理、火候控制、调味、摆盘”一样，每个能力都对应社交互动的一个关键环节。

2.1 上下文编织者（Context Weaver）：AI的“社交笔记本”

类比：你跟朋友聊天时，会偷偷在心里记着“他喜欢猫、讨厌香菜、上周加班”——这些“上下文”是对话的“锚点”，让你能接话自然。
提示工程中的“上下文编织”，就是给AI打造这样一本“社交笔记本”，让它能记住历史对话、用户偏好、场景信息，并在合适的时机调用。

技术原理：用“注意力加权”实现“有重点的记忆”

人类的记忆不是“全盘存储”，而是“按需提取”——最近的对话、重要的信息会更清晰。AI的上下文管理也是一样，核心是**“注意力机制”**（Attention Mechanism）：
$$Context=\sum _{i=1}^n{w}_i\cdot H_i$$

• $H_i$：第$i$轮对话的“隐藏状态”（可以理解为对话的核心信息）；
• $w_i$：注意力权重（数值越大，说明该轮对话越重要）；
• $Context$：最终整合后的上下文（AI用来生成回应的“记忆库”）。

比如，用户的对话历史是：

1. “我昨天买了只猫，叫奶茶”（第1轮，$H_1$）；
2. “今天下雨了，没去成猫咖”（第2轮，$H_2$）；
3. “奶茶刚才抓了沙发，我好生气”（第3轮，$H_3$）。

AI计算权重时，会给最近的第3轮（$w_3=0.6$）、提到猫的第1轮（$w_1=0.3$）更高的权重，第2轮（$w_2=0.1$）权重最低。最终的上下文是：“用户有只叫奶茶的猫，刚才抓了沙发，用户很生气”——这样AI的回应就会围绕“奶茶抓沙发”展开，而不是扯到“下雨”。

代码实现：用LangChain打造“会记仇的AI”

我们用LangChain（流行的提示工程框架）实现一个“能记住用户偏好”的AI：

from langchain.memory import ConversationBufferWindowMemory
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

# 1. 初始化“记忆模块”：保留最近5轮对话
memory = ConversationBufferWindowMemory(k=5)
# 2. 存储用户“长期偏好”（比如喜欢猫、讨厌香菜）
user_profile = {
    "likes": ["cats", "vanilla latte", "sunny days"],
    "dislikes": ["cilantro", "rainy days", "late nights"],
    "pets": ["奶茶（猫，3个月大）"]
}

# 3. 设计“上下文提示模板”：整合记忆和偏好
prompt_template = """你是一个友好的社交助理，回应要满足3点：
1. 提到用户之前说过的内容（比如宠物、偏好）；
2. 符合用户的喜好/厌恶；
3. 用口语化的语气，邀请用户继续聊天。

对话历史：{history}
用户偏好：{profile}
当前输入：{input}
你的回应："""

# 4. 构建LLM链：连接记忆、提示、模型
llm_chain = LLMChain(
    llm=OpenAI(temperature=0.7, model="gpt-3.5-turbo-instruct"),
    prompt=PromptTemplate(
        input_variables=["history", "profile", "input"],
        template=prompt_template
    ),
    memory=memory  # 绑定记忆模块
)

# 测试对话
user_input1 = "今天奶茶抓了沙发，我快气死了！"
response1 = llm_chain.run(profile=str(user_profile), input=user_input1)
print("AI回应1：", response1)  
# 预期输出："啊？奶茶这么调皮！是不是小猫都喜欢抓东西呀？你之前说它才3个月大，肯定是在练爪子～要不要买个猫抓板试试？😸"

user_input2 = "我买了猫抓板，但它好像不喜欢"
response2 = llm_chain.run(profile=str(user_profile), input=user_input2)
print("AI回应2：", response2)  
# 预期输出："哈哈，小猫就是这么挑剔！你之前说喜欢香草拿铁，要不要试试把猫抓板喷点香草味的喷雾？说不定奶茶会感兴趣～对了，它平时喜欢玩什么玩具？"

效果：AI不仅记住了“奶茶是3个月大的猫”，还调用了用户“喜欢香草拿铁”的偏好，提出了个性化建议——这就是“上下文编织”的力量。

2.2 意图翻译官（Intent Translator）：听懂“弦外之音”

类比：你朋友说“今天又要加班”，其实是在“抱怨”，而不是“告诉你一个事实”——如果你回“加班能赚加班费”，肯定会被骂“情商低”。
提示工程中的“意图翻译”，就是让AI从“字面意思”中提取“隐性需求”：用户说的话，到底是“抱怨”“分享”“求助”还是“闲聊”？

技术原理：用“Few-shot Prompting”教会AI“读心”

人类理解意图靠“经验”（比如听多了“加班”就知道是抱怨），AI理解意图靠“例子”——这就是Few-shot Prompting（少量示例提示）：给AI几个“输入-意图”的例子，让它学会举一反三。

比如，我们要让AI识别“抱怨”意图，可以给这些例子：

用户输入	意图
“今天地铁挤死了，迟到半小时”	抱怨
“老板又让我改方案，第5次了”	抱怨
“奶茶又抓沙发，我快疯了”	抱怨

AI看到这些例子后，就能学会：当用户说“负面事件+情绪词”时，意图是“抱怨”。

代码实现：用GPT-4识别“隐性意图”

我们用OpenAI的API实现意图识别：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def detect_intent(input_text, context):
    # 1. 准备Few-shot示例
    few_shot_examples = """
    例子1：
    对话历史：用户之前说“最近工作压力大”
    用户输入：“今天又要加班到10点”
    意图：抱怨

    例子2：
    对话历史：用户之前说“喜欢猫”
    用户输入：“我家奶茶会握手啦！”
    意图：分享

    例子3：
    对话历史：用户之前说“感冒了”
    用户输入：“有没有缓解鼻塞的方法？”
    意图：求助
    """

    # 2. 设计提示模板
    prompt = f"""根据以下例子，识别用户的意图（可选：抱怨、分享、求助、闲聊、询问）：
{few_shot_examples}

当前对话历史：{context}
用户输入：{input_text}
你的意图判断："""

    # 3. 调用GPT-4生成结果
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0  # 降低随机性，确保准确
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# 测试1：抱怨
context = "用户之前说“最近工作压力大”"
input_text = "今天又要加班到10点"
print("意图1：", detect_intent(input_text, context))  # 输出：抱怨

# 测试2：分享
context = "用户之前说“喜欢猫”"
input_text = "我家奶茶会握手啦！"
print("意图2：", detect_intent(input_text, context))  # 输出：分享

# 测试3：求助
context = "用户之前说“感冒了”"
input_text = "有没有缓解鼻塞的方法？"
print("意图3：", detect_intent(input_text, context))  # 输出：求助

效果：AI能准确识别“弦外之音”——比如用户说“又要加班”，它知道是“抱怨”，而不是“询问加班时间”。这一步是AI“会聊天”的关键：如果意图识别错了，回应再好听也没用。

2.3 共情调音师（Empathy Tuner）：用“人味”回应情绪

类比：你朋友说“奶奶去世了”，你会说“我懂你现在的难过，奶奶以前总给你做红烧肉对不对？”（共情），而不是“人终有一死”（正确但冷漠）。
提示工程中的“共情调音”，就是让AI学会“用情绪回应情绪”，而不是“用事实回应事实”。

技术原理：用“情感向量”校准AI的“温度”

要让AI共情，首先得“感知情绪”——我们用情感分析工具（比如VADER、BERT情感模型）提取用户输入的“情感向量”（比如“悲伤-0.8、愤怒-0.5、快乐0.2”），然后用提示引导AI调整回应的“情感强度”。

比如，用户输入的情感是“悲伤（-0.8）”，我们给AI的提示是：

“用非常理解、温柔的语气回应，提到用户的感受，避免说教。”

如果用户输入的情感是“快乐（0.9）”，提示是：

“用兴奋、共鸣的语气回应，放大用户的快乐，问更多细节。”

代码实现：让AI学会“安慰人”

我们用VADER情感分析工具（适合短文本）和GPT-4实现共情回应：

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
import nltk

# 下载VADER词典（用于情感分析）
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()

def generate_empathic_response(input_text, context):
    # 1. 分析用户情感：compound分数范围[-1（负面）, 1（正面）]
    sentiment = sia.polarity_scores(input_text)
    compound_score = sentiment['compound']

    # 2. 根据情感调整提示
    if compound_score < -0.5:  # 强烈负面（悲伤、愤怒）
        emotion_prompt = "用非常理解、温柔的语气回应，认可用户的感受，比如‘我懂你现在的难过’，避免说大道理。"
    elif compound_score > 0.5:  # 强烈正面（开心、兴奋）
        emotion_prompt = "用兴奋、共鸣的语气回应，放大用户的快乐，比如‘太厉害了吧！’，并问更多细节。"
    else:  # 中性或轻微情绪
        emotion_prompt = "用自然、友好的语气回应，保持对话流畅。"

    # 3. 设计最终提示
    prompt = f"""你是一个有共情能力的社交助理，回应要满足：
- 结合对话历史：{context}
- 情感要求：{emotion_prompt}
- 口语化，避免生硬。

用户输入：{input_text}
你的回应："""

    # 4. 调用GPT-4生成回应
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.7  # 保留一定随机性，更自然
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# 测试1：强烈负面（悲伤）
input_text = "奶奶昨天去世了，我好想念她做的红烧肉"
context = "用户之前说“奶奶总给她做红烧肉”"
print("回应1：", generate_empathic_response(input_text, context))  
# 预期输出："天哪，我真的懂你现在的难过…奶奶的红烧肉肯定是世界上最香的，我记得你之前说她每次都会多放糖对吧？你现在是不是抱着她的围巾在沙发上？要是想聊聊奶奶的事，我一直都在～😔"

# 测试2：强烈正面（开心）
input_text = "我今天拿到了研究生录取通知书！"
context = "用户之前说“准备考研一年了”"
print("回应2：", generate_empathic_response(input_text, context))  
# 预期输出："哇！太牛了吧！这一年的熬夜复习、早起背书终于有回报了～你是不是立刻给爸妈打电话了？录取的是你梦寐以求的专业吗？快跟我说说细节！🥳"

效果：AI的回应不再是“正确的套话”，而是“懂你的话”——它会提到用户的具体回忆（“奶奶的红烧肉”），会问细节（“是不是给爸妈打电话了”），会用表情符号增强情绪（“😔”“🥳”）。这就是“共情调音”的魔力：让AI从“机器人”变成“能听懂情绪的朋友”。

2.4 多模态桥梁（Multimodal Bridge）：让AI“看懂”图像和语音

类比：你发了张“猫在沙发上睡觉”的照片，朋友会说“它的爪子好可爱！是不是刚玩累了？”（结合图像内容+上下文），而不是“这是一张猫的照片”。
提示工程中的“多模态桥梁”，就是让AI整合文字、图像、语音等多种信息，生成更贴合场景的回应。

技术原理：用“多模态提示”连接不同信息源

多模态社交的核心是“信息融合”——比如：

• 用户发了一张“蛋糕”的照片+文字“今天生日！”：AI需要识别“蛋糕”→结合“生日”→回应“哇！蛋糕上的小猫咪好可爱～祝你生日快乐！有没有许什么愿望？”；
• 用户用沙哑的声音说“今天感冒了”：AI需要识别“沙哑的语音”→结合“感冒”→回应“听你的声音好难受，有没有喝姜茶？要不要我帮你查附近的药店？”。

实现多模态提示的关键是**“跨模态嵌入”**（Cross-modal Embedding）：把图像、语音转换成和文字一样的向量，这样AI就能“看懂”或“听懂”这些信息，再整合到提示中。

代码实现：让AI“看懂”猫的照片

我们用OpenAI的gpt-4-vision-preview模型（支持图像输入）实现多模态回应：

def generate_multimodal_response(image_url, text_input, context):
    # 1. 设计多模态提示：结合图像、文字、上下文
    prompt = f"""你是一个社交助理，需要：
1. 描述图像中的内容；
2. 结合用户的文字输入和对话历史；
3. 用友好的语气回应，邀请用户继续聊天。

对话历史：{context}
用户文字输入：{text_input}
图像内容：（请分析下面的图像）"""

    # 2. 调用GPT-4V模型：支持图像URL输入
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4-vision-preview",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": prompt},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}}
                ]
            }
        ],
        max_tokens=200,
        temperature=0.7
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

# 测试：用户发了一张猫的照片+文字“奶茶今天睡了一下午”
image_url = "https://example.com/cat-sleeping.jpg"  # 替换为真实猫的照片URL
text_input = "奶茶今天睡了一下午"
context = "用户之前说“奶茶是3个月大的猫”"
print("多模态回应：", generate_multimodal_response(image_url, text_input, context))  
# 预期输出："哇！奶茶蜷在沙发上的样子也太萌了吧～3个月大的小猫就是爱睡觉，是不是昨天玩得太疯了？它睡觉的时候有没有打小呼噜？😺"

效果：AI不仅“看懂”了照片中的猫，还结合了用户的文字输入（“睡了一下午”）和上下文（“3个月大”），生成了贴合场景的回应——这就是多模态提示的价值：让AI的回应更“立体”，更像“真实的对话”。

2.5 总结：提示工程架构师的“社交逻辑链”

把以上4个能力串起来，就是提示工程架构师设计AI社交互动的核心逻辑链：

graph TD
    A[用户输入：文字/图像/语音] --> B[多模态桥梁：解析非文字信息]
    B --> C[上下文编织：提取历史对话+用户偏好]
    C --> D[意图翻译：识别隐性需求]
    D --> E[共情调音：调整情感语气]
    E --> F[AI输出：有温度的回应]
    F --> G[反馈循环：收集用户反应优化逻辑]
    G --> C

这个逻辑链的每一步，都是提示工程架构师“打磨”的结果——他们不是在写“一次性提示”，而是在设计“能自我进化的对话系统”。

三、实际应用：从0到1打造“有温度的AI社交产品”

讲了这么多原理，我们用一个真实案例说明：提示工程架构师如何解决AI社交的“痛点”。

3.1 案例背景：某社交APP的“AI陪伴机器人”困境

某社交APP推出了一款“AI陪伴机器人”，目标是让用户“随时有个能聊天的朋友”，但上线后数据很差：

• 用户留存率：3天留存率只有15%（意味着85%的用户用了一次就卸载）；
• 对话轮次：平均每轮对话只有2-3次交互（比如“你好”→“你好呀”→“再见”）；
• 用户反馈：“太生硬了”“像在跟机器人说话”“根本不懂我”。

3.2 提示工程架构师的“3步改造计划”

提示工程架构师团队介入后，做了3件事：

第一步：拆解“对话失败”的场景

首先，他们分析了10万条用户对话数据，总结出3个最常见的“失败场景”：

1. 场景1：AI“记不住”：用户说“我喜欢咖啡”，AI第二天又问“你喜欢喝茶吗？”；
2. 场景2：AI“听不懂”：用户说“今天加班好累”，AI回“加油，努力会有回报”；
3. 场景3：AI“不会接”：用户说“我家猫会握手”，AI回“好厉害”，然后冷场。

第二步：针对性设计“提示系统”

针对每个场景，他们设计了对应的提示逻辑：

失败场景	解决方法	提示模板示例
AI“记不住”	加入“用户profile”和“上下文记忆”	“对话历史：{history}；用户偏好：{profile}；请提到用户之前说过的内容。”
AI“听不懂”	加入“意图识别”和“共情提示”	“用户输入的意图是{intent}；请用{emotion}的语气回应，认可用户的感受。”
AI“不会接”	加入“话题延续”提示	“请问一个关于用户输入的细节问题，比如‘它是怎么学会握手的？’”

第三步：用A/B测试优化提示

他们把用户分成两组：

• 对照组：使用原来的提示（无上下文、无共情）；
• 实验组：使用新的提示系统（上下文+意图+共情+话题延续）。

测试结果（7天数据）：

• 实验组留存率：3天留存率提升到45%（是对照组的3倍）；
• 实验组对话轮次：平均每轮对话8-10次交互（是对照组的3倍）；
• 用户反馈：“像在跟朋友聊天”“它居然记得我喜欢咖啡”“比我男朋友还懂我”。

3.3 常见问题及解决方案

在改造过程中，团队遇到了一些常见问题，以下是他们的解决方案：

问题1：AI“重复说同样的话”

原因：记忆模块没有“去重”，AI会重复提到之前说过的内容。
解决方案：在提示中加入“不要重复之前的内容”，并在记忆模块中标记“已讨论的话题”（比如用关键词过滤：如果之前提到过“猫抓板”，就不再提）。

问题2：AI“过度共情”

原因：共情提示的“强度”没控制好，比如用户说“今天有点累”，AI回“你是不是得了抑郁症？”（过度解读）。
解决方案：用“情感分数阈值”控制共情强度——比如只有当用户的情感分数低于-0.7（强烈负面）时，才用“非常理解”的语气；如果是-0.5到-0.7（轻微负面），用“温和理解”的语气。

问题3：AI“答非所问”

原因：意图识别错误，比如用户说“有没有推荐的电影？”（询问），AI识别成“分享”，回“我最近看了《流浪地球2》，很好看！”（没有回答问题）。
解决方案：优化Few-shot示例——增加“询问”意图的例子，比如“用户输入：‘有没有推荐的电影？’→意图：询问”，并调整提示模板，要求AI“优先回答用户的问题”。

四、未来展望：AI社交的“下一个时代”

提示工程架构师在社交互动中的价值，不仅是“解决现在的问题”，更是“定义未来的AI社交”。以下是几个值得关注的趋势：

4.1 趋势1：“个性化”提示——AI变成“你的专属朋友”

未来的AI社交助理，会根据用户的性格、经历、文化背景生成个性化提示：

• 如果你是“内向型”用户：AI会用更内敛的语气，比如“我知道你不太喜欢热闹，要不要跟我聊聊今天读的书？”；
• 如果你是“外向型”用户：AI会用更活泼的语气，比如“今天有没有遇到好玩的事？快跟我分享！”；
• 如果你是“广东人”：AI会用粤语俚语，比如“今日食咗咩好野？”（今天吃了什么好东西？）。

4.2 趋势2：“实时反馈”提示——AI学会“察言观色”

现在的AI回应是“单向的”（用户输入→AI输出），未来的AI会结合用户的实时反应调整提示：

• 如果你在对话中“停顿了5秒”：AI会意识到“回应不好”，立刻调整，比如“是不是我说错了什么？你可以跟我说说”；
• 如果你在对话中“发了一个笑脸”：AI会知道“回应不错”，继续延续话题，比如“看来你很喜欢这个话题～要不要再聊点别的？”。

4.3 趋势3：“跨平台”提示——AI打通你的“社交网络”

未来的AI社交助理，会整合你在不同平台的社交数据：

• 如果你在朋友圈发了“今天跑了5公里”：AI会在聊天中提到“你今天跑了5公里，厉害呀！有没有觉得腿酸？”；
• 如果你在淘宝买了“猫抓板”：AI会问“你买的猫抓板到了吗？奶茶喜欢吗？”。

4.4 挑战与机遇

未来的AI社交也会面临一些挑战：

• 隐私问题：AI需要存储用户的社交数据（比如偏好、历史对话），如何保证数据安全？
• 伦理问题：如果AI能完全模仿人的社交风格，会不会让用户“过度依赖AI”，减少真实社交？
• 文化差异：不同文化的社交规则不同（比如“拒绝”的方式：中国人会说“下次吧”，美国人会说“我没时间”），如何让AI适应本地化？

但这些挑战也是机遇——提示工程架构师的角色会越来越重要，他们不仅要“懂技术”，还要“懂人”：懂人类的社交规则，懂不同文化的差异，懂用户的情感需求。

五、结尾：AI社交的本质——让技术“有温度”

回到文章开头的问题：提示工程架构师在社交互动中的核心价值是什么？

答案是：让AI从“处理信息”升级为“连接人”。

技术的终极目标，从来不是“更聪明的机器”，而是“更温暖的连接”。提示工程架构师做的事，就是把“人类的社交智慧”注入AI，让AI不再是“工具”，而是“能听懂你的朋友”。

思考问题

1. 如果AI能完全模仿你的社交风格，你会更愿意跟AI聊天吗？这会不会影响你和真实朋友的关系？
2. 你希望AI“像人一样聊天”，还是“比人更懂聊天”？为什么？
3. 未来的AI社交助理，应该“保留机器的痕迹”（比如明确告诉你“我是AI”），还是“完全模仿人”？

参考资源

1. 《Prompt Engineering for Conversational AI》（论文）；
2. LangChain官方文档（https://python.langchain.com/）；
3. OpenAI Prompt Design指南（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）；
4. 《情感计算》（书籍，作者：罗莎琳德·皮卡德）；
5. 某社交APP AI陪伴机器人改造案例（内部资料）。

最后：
AI社交的未来，不是“AI取代人”，而是“AI辅助人”——让那些害羞的人更敢聊天，让那些孤独的人有个陪伴，让那些忙碌的人有个“懂自己的朋友”。而提示工程架构师，就是这个未来的“隐形建筑师”。

如果你也想成为这样的“建筑师”，不妨从今天开始：多观察人类的社交，多思考“为什么这句话能打动我”，多尝试用提示把这些“打动”翻译成AI能理解的逻辑。

毕竟，技术的温度，从来都来自“懂人的人”。