假设你有一个预训练好的大模型（比如GPT-3），想让它做“情感分析”任务（判断句子是正面还是负面）。手动写Prompt：“判断这句话的情感：‘这部电影太好看了！’→ 正面”；或者微调整个模型（把大模型的所有参数都调一遍）。但手动Prompt效率低，微调整个模型成本高（需要大量数据+算力）。Prompt Tuning的思路是：给大模型加一个“小的Prompt层”（比如10个token的虚拟Promp

你有没有过这样的经历？对着AI输入一串文字，结果它像听不懂方言的服务员——要么答非所问（比如你问“怎么煮番茄鸡蛋面”，它给你讲“番茄的种植历史”），要么输出太专业（比如用“梯度下降”解释“怎么学英语”），甚至让残障用户根本无法使用（比如视障者无法点击“请输入提示”的文本框）？这背后的核心问题，不是AI不够聪明，而是提示设计没有站在用户的角度。作为提示工程架构师，我的工作不是“写更复杂的prompt

我是张三，资深软件工程师，专注于AI落地和移动开发，拥有5年移动AI项目经验，曾主导过健身、翻译、教育等多个领域的AI产品。我的公众号“AI落地笔记”会分享更多实战经验，欢迎关注！最后：移动AI的未来，属于那些“懂技术，更懂用户”的人——让我们一起加油！

当我们谈论Agentic AI（具身智能/自主代理AI）时，最核心的问题从来不是“它能做什么”，而是“它能理解什么”——毕竟，一个无法准确理解上下文的自主代理，和只会机械执行指令的“工具人”没有本质区别。而实体识别，正是Agentic AI理解上下文的“第一块拼图”：它像一把“信息手术刀”，从用户的输入（文本、语音、图像）中精准提取出关键元素（比如“华为Mate 60 Pro”“订单号123456

我是张明，拥有10年制造业AI落地经验，曾主导过5个千万级制造业AI项目（涵盖汽车、新能源、机械加工等领域）。我的理念是“AI不是‘替换人’，而是‘辅助人’——让师傅更轻松，让工厂更高效”。如果您有制造业AI落地的问题，欢迎在评论区留言，我会一一回复。行动号召拿起笔，写下你所在制造场景的“一个核心问题”（比如“设备故障预测不准”“缺陷检测误报高”）；按照本文的方法，设计一个“结构化提示”；在评论区

本文聚焦于如何运用Agentic AI提升客户服务质量，为提示工程架构师提供五个实用技巧。首先介绍了Agentic AI和客户服务领域的背景知识，阐述了相关概念的发展历程。接着从理论层面推导了Agentic AI用于客户服务的原理，分析其局限性和竞争范式。在架构设计、实现机制等方面深入探讨，结合实际应用给出实施策略和部署考虑因素。还分析了高级考量因素以及跨领域应用等综合拓展内容。通过这些内容，旨在

数据血缘追踪是大数据工程师构建可信数据链路的核心技术，其通过记录数据从产生到消费的全生命周期流动路径，解决数据溯源、影响分析、质量管控等关键问题。本文从第一性原理出发，系统拆解血缘追踪的理论框架、架构设计与工程实践，覆盖从概念基础到未来演化的全维度分析，为大数据工程师提供技术落地的完整方法论。内容包含数学形式化建模、生产级代码示例、Mermaid可视化架构图及真实案例研究，兼顾技术深度与教学可及性

在大模型（LLM）应用爆发的今天，提示系统（Prompt System）已经成为连接用户需求与模型能力的核心层——它负责将用户问题转化为模型能理解的提示（Prompt），管理上下文、整合工具调用，甚至优化输出结果。但很多团队在原型设计阶段容易陷入“快速实现”的陷阱：硬编码提示模板、直接耦合单一模型、缺乏扩展机制，导致后期要加功能（比如支持多模态、切换模型、整合工具）时，不得不重构核心代码，效率极低

打开B站或抖音，你会发现越来越多虚拟主播（VTuber）正在抢占流量——她们有的是元气游戏主播，有的是温柔治愈系歌手，甚至能像真人一样和观众聊家常、玩互动游戏。这些“数字人”为什么能“活”起来？如何让AI既符合虚拟主播的“人设”，又能灵活应对实时互动？传统方案要么依赖固定脚本（生硬重复），要么直接调用大语言模型（LLM）生成内容（偏离人设）。而解决这个问题的“神秘力量”，正是提示工程（Prompt

Agentic AI（智能体AI）是未来AI系统的核心形态，其。