要理解性能调优，首先需要明确“大规模提示系统”的核心概念——它不是单条提示的堆砌，而是以任务为中心、由多条关联提示组成的动态系统，用于解决复杂的、多步骤的AI任务（如智能客服的对话管理、代码生成的全流程辅助、医疗诊断的多源信息整合）。

我们每天都在和AI打交道：用ChatGPT写报告、用MidJourney画插画、用Siri定闹钟。但这些AI有个共同的"痛点"——被动性：它们只能完成你明确要求的任务，不会主动想"你需要什么"。比如，当你说"帮我查一下明天的天气"，Siri会告诉你温度，但不会主动说"明天要下雨，记得带伞"；当你用ChatGPT写论文，它会帮你生成段落，但不会主动帮你找参考文献、调整结构。Agentic AI的出现

数据维度单一：依赖结构化交易数据，忽略文本、图像、语音等非结构化数据；特征工程滞后：人工提取的特征无法跟上欺诈手段的演变（比如“设备指纹”被AI破解后，没有替代特征）；模型适应性差：离线训练的模型面对“数据漂移”（比如疫情期间线上交易激增）时，效果暴跌；决策不可解释：深度学习模型的“黑箱”性质，无法满足监管对“决策依据”的要求（比如银保监会要求“每笔拒贷必须说明原因”）；跨域协同不足：银行、电商、

用架构设计将“智能体的自主性”绑定到“价值投资的核心逻辑”。分工：明确智能体的职责边界，避免越界；共识：用全局目标函数统一智能体的目标；共享：用事件驱动消除信息差；决策：用分层架构让“总经理”做最终决定；进化：用强化学习让协调机制适应市场变化。通过这些策略，你可以打造一个像资深投资团队一样协作的AI系统：估值智能体像“分析师”提供数据，风险智能体像“风控经理”提示风险，组合管理智能体像“基金经理”

在大模型时代，“提示工程"已从"调参技巧"进化为"系统工程”，而提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）的角色，也从"提示设计者"升级为"大模型应用系统的总设计师"。维度普通提示工程师提示工程架构师关注层次单点提示效果（如"如何让模型生成更准确的摘要"）系统级目标（如"如何构建可扩展的智能客服提示架构"）核心能力提示设计技巧（模板、示例、格式约束）系统思维（需求对

传统AI（如计算机视觉分拣、路径规划算法）是**“任务导向”**——你让它“识别包裹标签”，它就只做这件事，不会考虑“这个包裹是生鲜，需要优先分拣”。而Agentic AI（智能体AI）是“目标导向”——它是具备自主决策、环境感知、协作能力它能“看到”包裹的特征（生鲜、异形）、实时交通（拥堵）、车辆状态（冷链车剩余容量）；能“思考”：“这个包裹要优先分拣，分到冷链区，匹配最近的冷链车，才能保证时效

多模态提示工程需解决三大核心问题模态输入处理：如何将图像、语音等非文本数据转化为大模型能理解的格式？跨模态对齐：如何解决“文本的‘红色’与图像的红色像素”之间的语义鸿沟？提示结构化：如何设计多模态提示的格式，让模型有效融合多模态信息？多模态提示工程不是“单模态提示的扩展”，而是大模型时代的“系统工程革命”——它将提示从“文本话术”升级为“多感官交互”，让大模型更贴近人类的认知方式。

如果说传统AI是“只会执行指令的工具人”，那么Agentic AI（智能代理AI）就是“能自主解决问题的职场达人”——它能理解任务目标、规划步骤、调用资源，甚至在遇到问题时调整策略。而提示工程，就是给这位“职场达人”写“工作指南”的艺术。本文邀请资深提示工程架构师，通过金融、医疗、零售三个真实行业的Agentic AI落地案例，拆解从需求调研到上线运营的全流程，揭秘提示工程如何赋能智能代理实现精准

价值投资的核心逻辑——“价格回归价值”——在信息爆炸的复杂市场中面临着信息过载、动态适应性差、多因子协同困难三大痛点。多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）通过分布式异质智能体协作，将价值投资的"专业分工+集体决策"逻辑自动化，为解决传统模式的痛点提供了全新范式。本文从第一性原理推导出发，系统拆解MAS在价值投资中的架构设计逻辑：从智能体的角色定义到协作机制的数学建模，从性

想象一下，在不久的将来，你走进一家餐厅，无需服务员递上菜单，当你坐下的瞬间，餐桌上的智能设备就根据你的饮食偏好、健康状况以及当天的食材供应，为你推荐个性化的菜品。不仅如此，烹饪过程中，厨房的智能系统会实时调整火候和调料用量，确保每道菜都达到最佳口感。用餐结束后，智能系统还能根据你的用餐体验生成详细反馈，帮助餐厅不断改进服务。这一切看似科幻电影中的场景，其实都依赖于AI原生应用。AI原生应用正以一种