在 OpenClaw 的配置架构中，（代理）和（模型列表）分处于不同的逻辑层级。你可以把它们想象成“”与“”的关系。

提示词是为大语言模型提供任务指导的自然语言指令，编写清晰明确的提示词很重要，它决定智能体回复是否符合预期。如自媒体文章标题生成器的提示词，明确角色和任务目标。提示词重要性显著，精心设计能提高智能体性能，像健康咨询助手的提示词，明确角色、任务、风格和内容限制，确保提供高质量建议。

这个属于初级智能体，只需要提示词就可以。如何创建一个金句智能体。利用提示词就能搭建一个金句智能体

扣子平台的代码节点如何使用，通过DeepSeek编写正则解决问题。

这场变革背后，既是技术成本下降的必然，也是市场格局剧变的主动回应，更折射出AI时代“技术平权”的深层逻辑。然而，2025年大模型推理成本以每年90%的速度下降57，硬件（如百度自研昆仑芯）、算法（MoE架构、MLA技术）和工程化（万卡集群）的多重突破，使得“免费+开源”成为可能。过去，大模型是少数巨头的“奢侈品”，而免费与开源直接降低了中小企业和开发者的使用成本。未来，这场变革或许会面临质疑与挑战

日常排班工作中，常会出现排班不均的情况，部分员工上岗次数多、部分员工上岗次数少。那么接到任务后，该怎样给待分配任务的员工做到均衡分配呢？但飞书多维表格中不支持在工作流中进行查找后排序。所以才不得已使用脚本。

技能可将过去分散在提示词、代码片段与零散文档中的隐性知识，进行显性化、结构化梳理，让AI Agent按需稳定完成专业任务。可将技能视作新员工入职资料，把工作经验与最佳实践整合为技能包，让扣子AI成为领域专业助手。与一次性提示词不同，技能是可保存、可复用、可优化的任务解决方案，让AI从理解指令转为掌握方法。任务流程固定、可重复执行且需输出稳定可靠时，即可封装为技能，供通用智能体使用。

本文介绍了智能体工作流中问答节点的使用技巧。重点分析了开放式和封闭式两类问题：开放式问题需用户输入答案（如昵称、订单号），适合文本输入；封闭式问题提供选项选择（如性别、业务类型），适合选项回答。通过用户信息收集、智能客服和错误码解释三个案例，展示了如何将两类问题结合使用，以设计清晰高效的交互流程。掌握问答节点能有效提升智能体的信息收集和用户交互能力。

近期AI产品加速迭代：DeepSeek R1模型完成0528版升级，代码能力显著提升，接近GPT-4水平，写作流畅度与长文本理解同步优化；可灵AI推出2.1版本，视频生成成本降至20灵感值/5秒，保持全球领先的画质与生成速度；字节跳动扣子空间新增AI播客功能，实现多角色对话自动生成，大幅提升内容生产效率。三大产品更新分别强化了专业任务处理、创意内容生产和工作流自动化能力，展现AI技术持续落地的创新

今天我们学习了编写AI对话提示词的关键技巧：从明确目标到简洁具体，从利用上下文到避免歧义，再到测试和迭代，以及遵守伦理标准。通过这些技巧，我们可以让智能体的表现更加准确、可靠，同时为用户提供更优质的体验。提示词示例，包含人物设定功能和流程约束与限制和回复格式。内容模块说明示例人物设定描述所扮演的角色、职责和回复风格。功能和流程首先，智能体的核心功能，就是根据提示的内容来选择合适的工具，帮助我们完成