传统AI（如ChatGPT、图像分类模型）是任务驱动的——你让它“总结文章”，它就输出总结；你让它“识别猫”，它就返回结果。但Agentic AI是目标驱动的——它能理解你的“最终目标”，并自主分解任务、调用工具、调整策略，直到达成目标。传统AI是“厨房助手”：你说“切土豆”，它就切土豆；你说“炒土豆丝”，它就炒土豆丝，但不会主动帮你准备调料。Agentic AI是“私人厨师”：你说“我要吃低脂晚

在Agentic AI的技术栈中，提示工程是“最靠近应用层的伦理控制手段”——它不需要修改模型参数（比如微调），而是通过自然语言指令直接定义Agent的行为边界。Agentic AI的商业价值，从来不是“更智能的工具”，而是“更懂人的合作者”。而“懂人”的核心，就是尊重人的权益、遵守伦理规范。作为提示工程架构师，你不是“给Agent写指令的人”，而是“给Agent注入价值观的人”——你的每一行提示

在ChatGPT时代，我们习惯了“单次Prompt→单次回复”的模式；但Agentic AI（智能体）的本质是“自主决策的持续交互系统”理解用户的深层需求（比如“小众景点”=“非网红、本地人常去”）；分解复杂任务（比如把“5天东京行”拆成“景点选择→交通→美食→住宿”）；调用工具获取实时信息（比如查当前的航班价格、景点开放时间）；记住历史对话（比如用户之前说过“对海鲜过敏”）；根据反馈调整行动（比

在ChatGPT时代，我们习惯了“单次Prompt→单次回复”的模式；但Agentic AI（智能体）的本质是“自主决策的持续交互系统”理解用户的深层需求（比如“小众景点”=“非网红、本地人常去”）；分解复杂任务（比如把“5天东京行”拆成“景点选择→交通→美食→住宿”）；调用工具获取实时信息（比如查当前的航班价格、景点开放时间）；记住历史对话（比如用户之前说过“对海鲜过敏”）；根据反馈调整行动（比

本文旨在为开发者和企业技术决策者提供关于低代码+AI SaaS平台的全面理解，包括其设计原理、实现方法和应用价值。我们将重点讨论如何将人工智能能力集成到低代码平台中，以及这种结合带来的开发效率提升。文章首先介绍低代码和AI SaaS的基本概念，然后深入探讨平台设计的关键组件和架构。接着通过实际案例展示平台的使用方法，最后讨论应用场景和未来趋势。低代码开发：一种可视化开发方法，通过拖拽组件和少量代码

航空业是全球最复杂、数据最密集的行业之一。每天，全球航空系统产生超过2.5TB的运营数据，包括航班信息、乘客记录、天气数据、飞机传感器数据等。本文旨在探讨如何利用大数据技术和人工智能方法，对这些海量数据进行智能管理和分析，从而提升航空运营效率、安全性和服务质量。航空数据的特点和分类大数据处理架构设计实时数据处理技术预测性分析和决策支持实际应用案例分析首先介绍航空数据的核心概念和特点然后深入讲解数据

当你问AI“周末带5岁孩子去哪玩”，它是直接甩给你“十大亲子景点清单”，还是会先问“孩子喜欢恐龙还是绘本？有没有预算限制？这背后的差异，正是**Agentic AI（智能体AI）**与传统对话系统的核心区别——前者需要“主动理解用户需求”，而后者只是“执行指令”。作为提示工程架构师，我们的任务就是给Agentic AI写一份“对话说明书”，教它如何从用户的只言片语中捕捉隐含意图、结合上下文做出决策

当你问AI“周末带5岁孩子去哪玩”，它是直接甩给你“十大亲子景点清单”，还是会先问“孩子喜欢恐龙还是绘本？有没有预算限制？这背后的差异，正是**Agentic AI（智能体AI）**与传统对话系统的核心区别——前者需要“主动理解用户需求”，而后者只是“执行指令”。作为提示工程架构师，我们的任务就是给Agentic AI写一份“对话说明书”，教它如何从用户的只言片语中捕捉隐含意图、结合上下文做出决策

本文聚焦于提示工程架构师视角，深入拆解Agentic AI在跨界电商领域的三个成功案例，并详细披露其中的prompt细节。首先介绍提示工程架构师及Agentic AI的相关概念和背景，接着通过三个具体案例展示Agentic AI如何助力跨界电商取得成功，包括案例的业务背景、目标设定、prompt设计思路及具体内容、实施过程和最终取得的成效。旨在为相关从业者提供实际可借鉴的经验和深入的技术分析，揭示

你是否遇到过这样的场景？打开购物APP，它总能推荐你"刚好想买"的商品；医院用AI快速分析CT片，比医生肉眼更早发现肿瘤；导航软件能预判30分钟后的堵车并给出绕行方案……这些"智能"体验的背后，正是大数据与人工智能的深度协同。大数据与AI的核心概念（用买菜、做饭打比方）两者协同的底层逻辑（从数据采集到智能输出的全流程）真实行业案例（医疗/金融/交通的具体应用）未来挑战与机会（数据隐私、边缘智能等）