好了，以上就是我这两年在工作中总结的一些大模型使用技巧和Prompt示例，虽然有一些小瑕疵，但对我提高日常工作的效率确实很有帮助。所以我相信也会对你很有帮助。

2025年，AI赛道彻底点燃科技圈热度，国内外科技巨头集体加码布局，直接带动AI就业市场迎来爆发式增长。核心技术人才缺口持续扩大，薪资水平水涨船高，大厂翻倍薪资抢人已成常态。更值得关注的是，端侧AI市场即将突破万亿规模，催生出全链路招聘需求，核心技术岗平均月薪逼近7万。显然，AI红利期已全面到来，对于程序员、职场新人而言，深耕大模型、算法等核心领域，强化工程实践能力，正是抓住这波高薪风口的关键。

任何能通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境的事物，都可称为智能体。小到扫地机器人，大到自动驾驶系统，都符合这一范畴。AI 智能体是利用 AI 实现目标、代表用户完成任务的软件系统，核心具备推理、规划、记忆三大能力，且能自主学习适应。维基百科对 LLM 智能体补充说明：纯 LLM 并非自主智能体，缺乏环境交互、记忆和规划能力，但通过添加角色设定、环境输入、记忆工具和行动规划，就能转化为智能体。简

任何能通过传感器感知环境、通过执行器作用于环境的事物，都可称为智能体。小到扫地机器人，大到自动驾驶系统，都符合这一范畴。AI 智能体是利用 AI 实现目标、代表用户完成任务的软件系统，核心具备推理、规划、记忆三大能力，且能自主学习适应。维基百科对 LLM 智能体补充说明：纯 LLM 并非自主智能体，缺乏环境交互、记忆和规划能力，但通过添加角色设定、环境输入、记忆工具和行动规划，就能转化为智能体。简

大模型推理工程师的技能清单：从入门到进阶的全方位指南（建议收藏）

你在写prompt时候，是不是总觉得大模型它不听话。要么答非所问、要么一堆废话。扒开思考过程仔细阅读时而觉得它聪明绝顶，时而又觉得它愚蠢至极。明明已经对了怎么又推理到错的地方去了，明明在提示词中提醒过了不要这么思考它怎么就瞎想了。这也许就是每一个Prompt Engineer的困扰。怎么能让模型按照要求去思考。长提示词到底应该怎么写，有没有方法可以一次命中，找到那个终极的提示词。答案是否定的，一篇

本文全面介绍了智能体(Agent)的核心概念、工作原理与架构设计，详细解析了PEAS模型、智能体循环和提示工程等基础内容，对比了ReAct、Plan-and-Solve和Reflection三种主流智能体架构，并对AutoGen、AgentScope、CAMEL和LangGraph等框架进行了深入分析。同时，文章还探讨了模型参数调优方法、低代码开发平台和本地推理工具，为开发者提供了构建高性能智能体

面对这场不可逆的技术洪流，Gawdat提出的三个“保命技能”，对程序员群体同样适用，每一个都指向“人类独特性”与“技术纵深”，而非“与AI比拼效率”：首先，做AI的“主人”而非“工具人”。对程序员而言，关键不是学会某一款AI代码工具的操作方法，而是培养“AI协同开发思维”——比如用Copilot时，不是被动等待生成代码，而是用“业务场景拆解+技术选型逻辑+代码优化需求”精准引导AI，形成专属高效开

面对这场不可逆的技术洪流，Gawdat提出的三个“保命技能”，对程序员群体同样适用，每一个都指向“人类独特性”与“技术纵深”，而非“与AI比拼效率”：首先，做AI的“主人”而非“工具人”。对程序员而言，关键不是学会某一款AI代码工具的操作方法，而是培养“AI协同开发思维”——比如用Copilot时，不是被动等待生成代码，而是用“业务场景拆解+技术选型逻辑+代码优化需求”精准引导AI，形成专属高效开

RAG是一种革命性的AI框架，它将检索式模型的“信息获取能力”与生成式模型的“语言生成能力”完美结合。通俗来说，RAG就像是一位经验丰富的助理，它不仅能通过数据库或网络找到最相关的资料，还能用最自然流畅的语言将这些信息呈现出来。RAG的核心目标是增强LLMs的上下文理解能力，解决传统语言模型在实际应用中常遇到的“脱离语境”问题。例如，当用户提出一个复杂问题时，RAG不仅能准确解读问题，还能从外部知