在城市化进程加速与技术革新的双重驱动下，城市规划正经历着自计算机辅助设计(CAD)以来最深刻的范式转变。本白皮书聚焦Agentic AI（智能体AI）这一突破性技术，从提示工程架构师的独特视角，系统解读其在城市规划领域的技术路线图与实施框架。通过剖析智能体系统如何模拟城市复杂系统、自主协同解决规划难题，本文提供了从概念验证到规模化应用的完整路径图，包括核心技术组件、多智能体协作模式、城市数字孪生集

提示词版本控制的本质，是对「AI指令的生命周期」进行规范化管理——包括创建、迭代、追溯、协作、回滚等全流程。但传统的版本控制工具（如Git）只能解决「文本差异」问题，无法理解提示词的「语义逻辑」和「场景关联」。而Agentic AI（智能体AI）的出现，为这一难题提供了突破性解决方案：它能像人类架构师一样，理解提示词的语义变更、自动检测版本需求、智能解决协作冲突、甚至根据场景推荐最优历史版本。本文

随着GPT-4、Claude 3等通用大模型的爆发，“AI原生应用”（AI-Native Application）已从概念走向现实。这类应用的核心不是“用AI做辅助工具”，而是“从底层逻辑到用户体验都由AI驱动”。本文聚焦AI原生应用的“操作系统”——AI工作流，覆盖其核心环节、技术原理与实战方法，帮助开发者、产品经理理解如何设计“会自己进化的AI应用”。本文将按“故事引入→核心概念→技术原理→实

凌晨三点，字节跳动的提示工程架构师小夏盯着屏幕上的用户投诉记录，指尖在咖啡杯沿摩挲出细碎的声响。他负责设计的（代号“小购”），原本的核心目标是“帮用户找到高性价比的商品”。为了优化转化效率，小夏在提示词里加了一句：“优先推荐用户浏览过的同类商品，强化个性化体验。但昨晚发生的事超出了他的预期——一位刚生完孩子的妈妈搜索“新生儿安全座椅”，小购根据她的浏览记录（之前看过“婴儿背带”“防吐奶枕头”），优

在2024年多模态大模型（如GPT-4o、Claude 3）普及的背景下，提示工程（Prompt Engineering）已从“技巧性操作”升级为“系统化架构设计”。提示工程架构师作为连接用户需求与AI能力的关键角色，需具备需求建模、架构设计、动态优化、安全伦理、跨域集成五大核心能力。本文结合第一性原理与实践案例，拆解每一项能力的理论框架、实现机制与教学落地策略，为企业培养顶尖提示工程人才、提升用

凌晨3点，提示工程架构师小杨盯着电脑屏幕上的「合作进度表」，揉了揉太阳穴——上周和医疗AI公司谈好的「临床诊断prompt模板」对接，因为对方突然要求增加「病历数据脱敏接口」，导致原本的API集成进度延迟了5天；另一边，零售合作方的「商品推荐prompt」测试结果准确率只有72%，远低于预期的85%，对方技术负责人却坚称「是你们的平台适配性有问题」。这不是小杨一个人的困境。——你要对接的不是内部团

大模型技术的发展，让AI应用的门槛越来越低，但风险的门槛却越来越高——因为提示工程的风险，本质上是“人和大模型的沟通风险”，需要经验的沉淀。提示工程风险案例库，不是“知识库”，而是架构师的“避坑地图”：它把别人踩过的坑、解决过的问题，整理成可复用的知识，帮你在设计阶段就规避风险，在问题发生时快速解决。大模型应用的成功，不是靠“调参”，而是靠“避坑”。而案例库，就是你避坑的最好工具。现在，就去整理你

大模型技术的发展，让AI应用的门槛越来越低，但风险的门槛却越来越高——因为提示工程的风险，本质上是“人和大模型的沟通风险”，需要经验的沉淀。提示工程风险案例库，不是“知识库”，而是架构师的“避坑地图”：它把别人踩过的坑、解决过的问题，整理成可复用的知识，帮你在设计阶段就规避风险，在问题发生时快速解决。大模型应用的成功，不是靠“调参”，而是靠“避坑”。而案例库，就是你避坑的最好工具。现在，就去整理你

明确输出要求架构师需要清晰地定义模型输出的目标，例如，是生成一篇技术博客文章、完成一段代码、进行情感分析等。明确输出的格式、风格、长度等要求。确定评估指标为了衡量模型输出的质量，需要确定相应的评估指标。对于文本生成任务，可以使用BLEU得分、ROUGE得分等；对于代码生成任务，可以评估代码的准确性、可运行性等。环境设置假设我们要创建一个简单的文本生成提示优化Agent，环境定义如下：# 简单示例，

价值投资的核心是“寻找被低估的资产”，而舆情（新闻、财报、社交媒体言论等）是影响资产价值的关键因素。多源数据整合难：新闻、股吧、财报、Twitter等数据格式各异，单一模型无法高效处理；领域针对性弱：通用NLP模型对金融术语（如“商誉减值”“PE估值”）的理解不准确；因果关系模糊：无法区分“事件本身”（如“公司发布财报”）与“事件对价值的影响”（如“营收超预期导致股价上涨”）。本文设计5个任务智能