提示工程文档是记录提示全生命周期（设计→测试→迭代→协作）的结构化文档沉淀知识：把“个人经验”变成“团队资产”；统一认知：让技术、业务、运营对“AI能力”达成共识；可追溯性：迭代时能快速定位“为什么变”“变了什么”；降低风险：避免因“口口相传”导致的错误。这是文档的“核心”，要写清楚“提示的目标、输入输出、规则、示例”，让所有人都能看懂“这个提示是做什么的”。输入：明确AI需要的“信息项”（必填/

AI智能体（AI Agent）是一种能感知环境、做出决策、执行行动感知（Perception）：通过API、传感器、数据库等方式，收集环境信息（比如用户的问题、系统的状态、外部数据）；决策（Decision）：用模型（比如LLM、强化学习模型）处理感知到的信息，做出决策（比如回答用户的问题、生成补货建议）；行动（Action）：通过API、机器人、界面等方式，执行决策（比如发送回复、调用库存系统）

AI智能体（AI Agent）是一种能感知环境、做出决策、执行行动感知（Perception）：通过API、传感器、数据库等方式，收集环境信息（比如用户的问题、系统的状态、外部数据）；决策（Decision）：用模型（比如LLM、强化学习模型）处理感知到的信息，做出决策（比如回答用户的问题、生成补货建议）；行动（Action）：通过API、机器人、界面等方式，执行决策（比如发送回复、调用库存系统）

AI原生应用不是“AI+传统软件”的简单叠加，而是一场从“人适应软件”到“软件主动适应人”的范式革命。我们将覆盖AI原生应用的核心概念、技术原理、典型场景，以及企业如何从0到1构建这类应用。本文将按“概念→原理→实战→趋势”的逻辑展开：先用“早餐店点单”的故事引出核心概念，再拆解大模型、多模态交互、自动决策三大支柱，接着用“智能差旅助手”案例演示开发过程，最后展望医疗、教育等领域的未来可能。AI原

在当今人工智能飞速发展的时代，AI原生应用越来越多，工作记忆机制就像是AI的“小脑袋”里记住和处理信息的关键。我们的目的就是把和这个工作记忆机制相关的5大核心技术掰开了、揉碎了讲清楚，让大家都能明白它们是怎么回事，在哪些地方能发挥作用。范围呢，就是围绕这5大核心技术，从原理到实际应用都做个全面的解析。接下来的内容，我们会先从一个有趣的故事引出核心概念，然后像给大家介绍好朋友一样，一个一个解释这5大

随着《个人信息保护法》《数据安全法》的普及，“数据孤岛”与“AI训练需求”的矛盾日益突出。联邦学习（Federated Learning）作为“数据可用不可见”的关键技术，成为金融、医疗、物联网等领域的刚需。本文聚焦两大主流框架PySyft（Python生态）与FATE（工业级），覆盖技术原理对比、开发实战、场景适配三大核心问题，帮助开发者快速决策。本文将从“联邦学习是什么？”入手，用“班级互助学

随着《个人信息保护法》《数据安全法》的普及，“数据孤岛”与“AI训练需求”的矛盾日益突出。联邦学习（Federated Learning）作为“数据可用不可见”的关键技术，成为金融、医疗、物联网等领域的刚需。本文聚焦两大主流框架PySyft（Python生态）与FATE（工业级），覆盖技术原理对比、开发实战、场景适配三大核心问题，帮助开发者快速决策。本文将从“联邦学习是什么？”入手，用“班级互助学

模板是包含固定逻辑和变量占位符的文本文件，它定义了Prompt的“结构”，而变量占位符则留给动态内容填充。比如，我们用Jinja2写一个病历生成模板# 医疗大模型病历生成Prompt模板（Jinja2）您好，我是{{ department }}的医生，请根据以下患者信息生成结构化病历：患者姓名：{{ patient_name }}年龄：{{ patient_age }}岁性别：{{ patient

本文将以“教育培训场景”为核心，从理念到落地，系统拆解AI提示词设计的五大核心逻辑：目标定位逻辑、学习者适配逻辑、任务结构化逻辑、反馈迭代逻辑、教育伦理对齐逻辑。我们会结合语文、数学、职业技能培训等真实场景，通过“反面案例→优化思路→正面示例”的三步法，让你掌握从“无效提示”到“高效提示”的设计方法论。教育培训中的AI提示词设计，本质是“用人类的教育智慧引导AI的生成能力”。目标定位逻辑：用“对象

你是否遇到过这样的困扰？跟着健身视频练习，动作总做不到位；找教练太贵，且难以针对个人体质调整计划；运动员训练依赖经验，进步瓶颈难以突破……这些问题的核心，是传统体育训练的“标准化”与“个体差异”之间的矛盾。本文将聚焦AIGC与多智能体系统的技术融合，探讨如何实现从“千人一面”到“一人一策”的训练革命，覆盖大众健身、专业运动员训练、康复运动等场景。本文将先通过“篮球训练小剧场”引出核心概念，再拆解多