当AI从“工具化”向“智能化”跃迁时，Agentic AI（智能体AI）成为下一个技术拐点——它能自主感知环境、分解任务、执行决策并迭代优化。然而，Agentic AI的规模化应用面临三大核心挑战：上下文理解的局限性任务分解的模糊性多模态协同的低效性。此时，提示工程架构师的角色应运而生：他们并非传统的“提示编写者”，而是通过结构化提示设计系统级提示框架和动态提示优化，将大模型的能力转化为Agent

你可能已经是一名优秀的提示工程架构师：能写出精准的Few-shot Prompt让LLM生成合格的文案，能设计链式Prompt解决多步骤问题，甚至能优化Prompt降低LLM调用成本。但你有没有意识到——当Agentic AI（自主智能体）成为AI发展的下一个拐点时，“只关注工具效率”的提示工程思维，正在让你错过真正的长期红利？解决公共问题、提升社会福祉的AI系统。公平性：缩小资源差距（如乡村教育

在当今复杂多变的环境中，许多问题并非以直接、清晰的形式呈现。传统的AI系统在面对复杂问题时，往往只能按照预设的规则和模式进行处理，缺乏对问题进行创造性重构的能力。开发具有创造性问题重构能力的AI Agent的目的在于使AI能够以更灵活、创新的方式理解和处理问题，突破传统思维的局限，为用户提供更优的解决方案。本文章的范围涵盖了从理论概念到实际开发的全过程。包括创造性问题重构的核心概念、实现该能力的算

在当今数字化时代，企业面临着日益激烈的市场竞争和快速变化的技术环境。构建AI驱动的企业创新生态系统，实现内外部资源的智能匹配与协同，旨在帮助企业充分整合各方资源，提升创新能力和竞争力。本文章的范围涵盖了从核心概念的阐述、算法原理的分析、数学模型的构建，到实际项目的开发与应用，为企业提供一套完整的构建创新生态系统的理论和实践指导。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述了文章的目的、预期读者和文

什么是Agentic AI？智能体（Agent）是具备“自主决策+工具调用+持续学习”能力的AI系统，核心能力包括：任务分解（把复杂问题拆成可执行的子任务）、工具调用（根据子任务选择合适的API/工具）、上下文记忆（记住对话历史和任务进度）、结果反思（检查输出是否符合要求并修正）。为什么大模型的Agentic能力难落地？

在当今人工智能快速发展的时代，单智能体系统在面对复杂任务时往往存在局限性。多智能体协作学习系统旨在让多个AI Agent通过协作来完成单个智能体难以完成的复杂任务，提高任务执行的效率和质量。本系统开发的目的是构建一个通用的多智能体协作学习框架，适用于多种不同的应用场景，如机器人协作、自动驾驶、游戏竞技等。其范围涵盖了从智能体的设计、通信机制的建立、协作策略的制定到系统的整体优化等多个方面。本文将按

在当今人工智能快速发展的时代，单智能体系统在面对复杂任务时往往存在局限性。多智能体协作学习系统旨在让多个AI Agent通过协作来完成单个智能体难以完成的复杂任务，提高任务执行的效率和质量。本系统开发的目的是构建一个通用的多智能体协作学习框架，适用于多种不同的应用场景，如机器人协作、自动驾驶、游戏竞技等。其范围涵盖了从智能体的设计、通信机制的建立、协作策略的制定到系统的整体优化等多个方面。本文将按

在软件开发过程中，代码复杂度是一个关键因素，它直接影响着软件的可维护性、可扩展性和可靠性。过高的代码复杂度可能导致难以理解、调试和修改代码，增加软件出现故障的风险。AI驱动的代码复杂度预测旨在利用人工智能技术，对代码的复杂度进行准确预测，从而提前识别潜在问题，帮助开发团队采取相应的措施，优化代码结构，提高软件质量。本文章的范围涵盖了从代码复杂度的基本概念到AI预测技术的原理、算法实现、实际应用等方

在当今信息爆炸的时代，人们每天接触到的阅读材料数量庞大。智能书签作为一种辅助阅读的工具，其功能逐渐从简单的标记位置向更智能化的方向发展。本文的目的是研究如何利用AI Agent技术对智能书签进行优化，以更好地适应用户的阅读习惯。范围涵盖了AI Agent的基本原理、智能书签的功能需求、阅读习惯的分析方法，以及如何将AI Agent应用到智能书签中实现阅读习惯的优化。本文将按照以下结构展开：首先介绍

本文全面探讨了企业数字化转型背景下，AI 应用架构师如何制定 AI 方案。首先，深入理解企业数字化转型的内涵、驱动力和常见场景，是制定有效 AI 方案的基础。AI 在企业数字化转型中具有提升决策智能化、优化业务流程、创造新产品服务和增强客户体验等重要价值。在 AI 应用架构设计方面，应遵循业务驱动、数据优先、可扩展、可靠安全和灵活敏捷等原则，按照需求分析、架构选型与设计、技术选型与集成、设计优化与