当我们谈论AI原生应用时，往往会想到「用大模型重新定义产品」——比如ChatGPT Plugins能帮你订机票、Bing Chat能实时查天气、Notion AI能自动生成文档。函数调用它就像给大模型装上了「手脚」，让原本只能「思考」（生成文本）的AI，能真正「行动」（与外部世界交互）。本文将从底层逻辑到实际应用，全面解析函数调用在AI原生应用中的优势与挑战。我们会用「大脑与手脚」的比喻拆解核心概

如果把大模型比作“发动机”，那么提示工程就是“方向盘”——它决定了发动机的动力往哪里用。而提示工程架构师的核心任务，就是用创新思维设计“方向盘”，让大模型的能力精准匹配企业场景需求，从而打造核心竞争力。场景化思维：从“通用提示”到“场景定制”，让大模型成为“场景专家”；动态优化思维：从“静态提示”到“动态自适应”，让大模型学会“适应变化”；跨模态融合思维：从“文本提示”到“多模态交互”，打破“只能

如果把大模型比作“发动机”，那么提示工程就是“方向盘”——它决定了发动机的动力往哪里用。而提示工程架构师的核心任务，就是用创新思维设计“方向盘”，让大模型的能力精准匹配企业场景需求，从而打造核心竞争力。场景化思维：从“通用提示”到“场景定制”，让大模型成为“场景专家”；动态优化思维：从“静态提示”到“动态自适应”，让大模型学会“适应变化”；跨模态融合思维：从“文本提示”到“多模态交互”，打破“只能

AI原生应用（AI-Native Application）作为以生成式AI、大模型为核心驱动力的新型应用形态，其核心价值在于人机协同释放生产力。然而，当前开发中普遍存在“重AI能力、轻协作设计”的误区，导致角色混淆、信任失衡、反馈断裂等问题频发。本文从第一性原理出发，拆解人机协作的本质逻辑，总结10类常见错误（涵盖技术、产品、伦理三大维度），结合博弈论、信息论等理论框架，提供可落地的规避策略（包括

当你打开AI写作助手时，它推荐的"科技创业"话题是否符合你"人工智能"的兴趣？当企业选择大模型做电商客服时，如何判断模型的"通用对话"训练领域是否适配"商品咨询"目标场景？领域相似度匹配是AI原生应用（如推荐系统、大模型适配、个性化服务）的核心问题之一，而评估指标就是判断"两个领域是否合得来"的"口味评分表"。本文将从生活化比喻入手，拆解领域相似度的核心概念，系统解读特征分布、概率分布、任务性能、

金融知识库是一个专门存储金融领域知识的集合，包括金融产品信息、市场动态、法规政策、投资策略等。它为智能问答系统提供了知识基础，使得系统能够准确回答用户关于金融的各种问题。例如，当用户询问“什么是科创板”时，智能问答系统可以从金融知识库中获取相关定义、特点、上市条件等信息进行回答。

AI 驱动的软件产品许多企业开发基于 AI 的软件解决方案，如智能客服系统、图像识别软件、数据分析工具等，然后将这些产品直接销售给其他企业或个人用户。例如，一家公司开发了一款利用 AI 技术进行精准营销的软件，通过分析客户数据来制定个性化的营销方案。其他企业购买这款软件后，可以提高营销效率，增加销售额。该软件公司通过收取软件授权费、订阅费等方式实现盈利。# 简单示例：模拟精准营销软件中的客户数据分

我是陈默，一名专注于大模型应用的提示工程架构师，曾为电商、医疗、教育等领域的10+家企业设计过提示体系。我的公众号“大模型干货铺”会分享更多提示工程实战经验，欢迎关注！最后的话：提示工程不是“玄学”，而是“工程学”——它需要你用系统的思维、可落地的方法，解决真实世界的问题。希望这篇文章能帮你迈出进阶的第一步，成为一名“能设计提示体系的架构师”！

企业AI开发平台不是“一个团队的作品”，而是**“算法、业务、运维团队共同合作的结果”**。算法团队想要“灵活的模型训练接口”；业务团队想要“简单的操作界面”；运维团队想要“稳定的部署架构”。这个问题的核心，是考察候选人是否能**“做团队的协调者”**——明确每个团队的责任，解决需求冲突，让大家朝着同一个目标前进。面试不是“考倒候选人”，而是“找到和平台一起成长的伙伴”。

本文的核心目的是帮AI架构师穿透技术名词的迷雾，理解“传统AI系统”和“Agentic智能体”的本质差异，并掌握在不同业务场景下的选择逻辑。两者的核心架构与工作原理；性能（Latency、准确率）、成本（训练/部署/运行）、扩展性（任务适配、场景延伸）的量化对比；实战案例（传统文本分类vs Agentic旅行规划）；混合架构的设计思路。概念破冰：用“餐厅点餐”的故事讲清传统AI和Agentic的区