目的：帮提示工程架构师理解「在线教育的AI需求特殊性」——不是「让AI会答题」，而是「让AI会教答题」；掌握「从Prompt设计到系统闭环」的全链路方法，避免陷入「为了用LLM而用LLM」的误区。范围：覆盖「AI交互设计」「自适应学习逻辑」「系统架构搭建」「实战代码实现」四大模块，聚焦「K12阶段学科教学」场景（最能体现「个性化」需求）。用「英语老师的困惑」故事引入主题；拆解「提示工程」「自适应学

在重大公共卫生事件或自然灾害发生时，医疗应急物资的高效调度直接关系到生命救治与社会稳定。传统调度系统往往面临响应迟缓、资源错配和决策滞后等挑战。本文深入探讨提示工程架构师如何设计和实现基于Agentic AI（智能体AI）的医疗应急物资调度系统，通过精细的提示工程和多智能体协作，将应急响应速度提升10倍以上。我们将系统解析智能体架构设计、提示工程策略、多智能体协作机制以及实际部署案例，为医疗应急管

监控的第一步，是设计能反映系统真实状态的指标。很多人犯的错误是“照搬Web系统的指标”（比如只看CPU、内存），而忽略了提示系统的“大模型特性”。我把提示系统的监控指标分为3类：基础资源指标、业务自定义指标、大模型专有指标。基础指标只能反映“硬件有没有问题”，但无法定位“是提示构建层还是大模型层的问题”。这时候需要自定义业务指标，把资源消耗和业务流程关联起来。我是张磊，资深提示工程架构师，曾在阿里

人工智能（AI）推荐系统，特别是协同过滤（Collaborative Filtering, CF）算法，为解决这一痛点提供了强大的技术支撑。精准洞察个体需求：基于员工过去的福利选择、互动行为等数据，理解其潜在偏好。实现个性化推荐：为每位员工量身定制福利推荐列表。提升员工福利体验：让员工轻松找到心仪的福利，增强归属感和幸福感。优化企业福利资源配置：提高福利使用率，让每一分福利投入都产生最大价值。本文

我是张明，资深软件工程师，专注于AI在文化领域的应用，曾参与"数字故宫"、"敦煌飞天"数字藏品等项目。我喜欢用通俗易懂的方式讲解AI技术，希望能让更多文化从业者了解AI，用AI重构他们的创作。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我会一一回复。结尾语文化是民族的根，AI是时代的翼。当AI遇见文化，当提示工程连接人类创意与机器能力，我们相信，文化行业会迎来一个"创意爆发"的新时代——让传统活在当

凌晨三点，提示工程架构师小周盯着电脑屏幕上的AI响应日志，皱着眉头——上周刚把Prompt从“请详细描述问题”改成“请简洁说明”，用户满意度反而从4.5分跌到了3.8分。凭经验调Prompt的时代，是不是该结束了？用户习惯分析（懂用户）+ A/B测试（验效果）。前者帮你穿透用户的“输入表象”，找到真实需求的“暗线”；后者帮你用数据验证“优化假设”，避免“直觉翻车”。

当你花费数周优化了一个LLM提示——比如把客服机器人的回复从"机械解答"改成"共情式引导"，信心满满地全量上线后，却发现用户投诉率飙升？或是新提示让模型响应时间翻倍，导致转化率暴跌？提示工程的迭代从不是"写完就发"的冒险，而是需要"安全验证+数据验证"的闭环。本文将带你走进灰度发布与A/B测试结合的实战策略：用"灰度发布"降低全量风险，用"A/B测试"验证效果差异，最终实现"快速迭代+用户体验稳定

任务类型：文本分类（情感分析）；输入：电商产品评论（短文本，1-50字）；输出：“正面”“负面”“中性”三个标签；范围：覆盖电子产品、服装、食品三个领域，包含典型示例、边缘示例、多样化示例。我是张三，一位资深NLP工程师，专注于少样本学习、提示工程和大模型应用。我在知乎、CSDN等平台分享技术文章，累计阅读量超过100万。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，或者关注我的公众号“NLP技术圈”。联系

本文将带你走进AI应用架构师的真实工作场景，揭秘AI驱动深度研究平台（以下简称“研究平台”）如何成为他们的“隐形搭档”：从需求分析时的“数据探索”，到原型验证时的“快速迭代”，再到生产部署时的“性能优化”，最后到迭代升级时的“数据反馈”，研究平台全程赋能架构设计，帮架构师解决“实验与生产脱节”“效率低下”等核心痛点。做什么？根据需求分析的结果，设计应用的架构。其中，模型层是AI应用的核心，需要解决

在Agentic AI（具备自主决策、工具调用能力的智能代理）中，上下文是指所有影响Agent当前决策的历史信息，包括对话记录、工具返回结果、用户偏好、系统提示等。而“上下文陷阱”则是指由于上下文处理不当，导致Agent理解偏差、决策错误或性能下降的问题。