凌晨2点，某高校辅导员的手机突然震动——一条来自学生心理健康AI助手的预警信息弹出：辅导员立刻联系该同学，发现其正处于抑郁发作的临界状态，及时避免了极端事件。这不是科幻场景，而是提示工程与大模型结合的真实应用。在高校心理健康工作中，传统的“问卷筛查+人工访谈”模式存在效率低、覆盖窄、滞后性强等问题。而AI助手的核心价值，在于通过多源数据的实时分析，精准识别潜在风险。其中，提示工程（Prompt E

凌晨2点，某高校辅导员的手机突然震动——一条来自学生心理健康AI助手的预警信息弹出：辅导员立刻联系该同学，发现其正处于抑郁发作的临界状态，及时避免了极端事件。这不是科幻场景，而是提示工程与大模型结合的真实应用。在高校心理健康工作中，传统的“问卷筛查+人工访谈”模式存在效率低、覆盖窄、滞后性强等问题。而AI助手的核心价值，在于通过多源数据的实时分析，精准识别潜在风险。其中，提示工程（Prompt E

当你对着AI说“帮我写一个FastAPI用户注册接口”，它能快速输出包含邮箱验证、密码哈希的完整代码——这背后不是简单的“代码拼接”，而是一套意图理解→上下文建模→逻辑生成→自洽性检查的闭环系统。本文将拆解AI原生应用（如Copilot、CodeLlama）代码生成的底层逻辑，用“超级程序员”的比喻讲清大语言模型的工作原理，用“医生问诊”类比意图识别，用“厨师备菜”解释上下文建模，结合代码示例、数

当你对着AI说“帮我写一个FastAPI用户注册接口”，它能快速输出包含邮箱验证、密码哈希的完整代码——这背后不是简单的“代码拼接”，而是一套意图理解→上下文建模→逻辑生成→自洽性检查的闭环系统。本文将拆解AI原生应用（如Copilot、CodeLlama）代码生成的底层逻辑，用“超级程序员”的比喻讲清大语言模型的工作原理，用“医生问诊”类比意图识别，用“厨师备菜”解释上下文建模，结合代码示例、数

Prompt本身：语义歧义、变量错误、格式不兼容（如Markdown解析失败）；部署管道：版本冲突、测试不充分、发布策略错误（如直接全量发布）；推理引擎：LLM调用超时、上下文截断、输出格式化失败；效果漂移：LLM版本更新、用户输入分布变化、外部API依赖失效。提示工程系统的持续部署，是AI时代的“新DevOps”——它将传统软件工程的“自动化”与AI系统的“不确定性”结合，要求架构师既懂Prom

你有没有见过工厂生产线突然停摆？师傅们围着冒烟的机器手忙脚乱，车间主任拿着计算器算“每停一分钟损失多少钱”——这不是电影场景，是很多企业的日常。根据《工业维护白皮书》，传统维护模式（事后维修+定期保养）会让企业多花20%-30%的成本：要么因突然停机损失订单，要么因“没坏就换零件”浪费钱。AI怎么把“靠经验猜维护时间”变成“用数据算维护时间”。制造业（工业机器人）：停机1小时损失5万元；医疗（核磁

模块耦合度高：感知、决策、执行模块往往紧密绑定，修改一个模块（如更换摄像头）需要调整整个系统；AI能力融合难：大语言模型（LLM）的场景理解、任务规划能力难以与传统机器人控制（如导航、机械臂操作）无缝集成；扩展性不足：新增功能（如多模态交互、多机器人协同）需要大量修改原有代码，开发效率低。本文从AI系统架构师的视角，提出了一种模块化、可扩展的机器人系统架构，以ROS2为分布式通信基础，结合大语言模

本文围绕Agentic AI技术伦理的安全审计，为提示工程架构师提供了一套全面的方法。首先介绍了相关的基础概念，使读者理解Agentic AI技术伦理的内涵和安全审计的重要性。接着详细分析了Agentic AI可能面临的技术伦理风险，包括隐私侵犯、算法偏见、责任归属以及安全性与可靠性等方面。针对这些风险，从数据层、算法层和应用层提出了具体的安全审计方法，涵盖了数据收集、存储、使用的审查，算法偏见的

本文围绕Agentic AI技术伦理的安全审计，为提示工程架构师提供了一套全面的方法。首先介绍了相关的基础概念，使读者理解Agentic AI技术伦理的内涵和安全审计的重要性。接着详细分析了Agentic AI可能面临的技术伦理风险，包括隐私侵犯、算法偏见、责任归属以及安全性与可靠性等方面。针对这些风险，从数据层、算法层和应用层提出了具体的安全审计方法，涵盖了数据收集、存储、使用的审查，算法偏见的

如何让AI从“工具”变成“合作伙伴”，帮你优化工作流程？本文会覆盖“AI原生应用”的核心概念、智能工作流的设计逻辑，以及具体的代码实现（用Python+Streamlit+OpenAI API），适合想入门AI应用开发的产品经理、程序员，或想优化工作流程的职场人。用“小明搭积木”的故事引出主题；拆解“AI原生应用”“智能工作流”“人机共创新”三个核心概念；用Mermaid流程图展示智能工作流的架构