我是李默，十年软件架构经验，专注于AI应用架构设计，曾主导多个大型智能客服、智能导购项目的重构。擅长将大模型与微服务结合，解决实际业务痛点。欢迎关注我的公众号“AI架构师笔记”，分享更多技术实践。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言——让我们一起探讨大模型时代的架构设计！

Agentic AI的出现，让提示工程从“静态的模板设计”升级为“动态的智能体架构设计”，为解决传统提示工程的痛点提供了全新的思路。对于提示工程架构师而言，Agentic AI不是“威胁”，而是“机会”：它让提示工程从“辅助性工作”升级为“核心性工作”，让提示工程架构师能够参与到更复杂、更有价值的任务中。未来，提示工程架构师的核心竞争力将不再是“设计固定提示的能力”，而是“设计Agentic AI

私有化大模型部署（Private LLM Deployment）是指将大语言模型（LLM）部署在企业本地服务器、私有云或专属算力集群中，实现“数据本地化存储、模型本地化运行、推理本地化处理”的模式。维度公有云大模型私有化大模型数据控制权第三方平台掌控数据企业完全掌控数据（本地存储）性能稳定性受网络延迟、平台负载影响专属算力，延迟低、稳定性高定制化能力无法调整模型参数（闭源）可基于业务数据微调，适配

生产计划的核心是约束优化问题max⁡xZ∑i1ncixi（最大化利润）\max_{\mathbf{x}} \quad Z = \sum_{i=1}^n c_i x_i \quad \text{（最大化利润）}xmax​Zi1∑n​ci​xi​（最大化利润）s.t.∑i1naijxi≤bjj12m（约束条件：产能、物料等）

智能家居的本质是**“感知-决策-执行”的闭环系统**，而AI是其“大脑”。高延迟（无法满足实时控制需求）、隐私泄露（用户敏感数据上传风险）、带宽瓶颈（海量设备数据冲击云端）。边缘AI的出现为这些问题提供了根本解法——将AI能力从云端下沉至家庭本地的边缘节点（网关、智能设备、边缘服务器），实现“数据不出户、决策在本地”。本文从AI架构师的视角，系统拆解智能家居场景下边缘AI部署的核心逻辑从第一性原

记忆：记住概念（比如“韦达定理的公式是x₁+x₂=-b/a”）；理解：理解概念的含义（比如“韦达定理是描述根与系数的关系”）；应用：将概念用于具体问题（比如“用韦达定理求两根之和”）；分析：分析问题的本质（比如“为什么这道题要用韦达定理而不是求根公式”）；评价：判断方法的优劣（比如“韦达定理比求根公式更高效的场景是什么”）；创造：用概念解决新问题（比如“设计一个用韦达定理解决的实际问题”）。传统教

你是否遇到过这样的场景？这些问题的根源，不是模型不够先进，而是。AI是“大脑”，需要高质量的“燃料”（数据）才能发挥作用；大数据是“燃料库”，但如果没有合理的架构设计，“燃料”要么无法被“大脑”有效利用，要么供应不及时。根据Gartner的调查，，其中60%的问题出在“数据准备”阶段——数据零散、质量差、实时性不足，导致模型无法适应真实场景。对于AI应用架构师来说，，已经成为区分普通工程师与顶尖架

每个云节点需要提取与提示效果强相关的特征公有云节点：用户问题的“口语化程度”（比如“咋降房贷利率” vs “请问如何降低我的房贷利率”）、回答的“点击率”（用户点击回答中的链接的比例）；私有云节点：用户问题的“金融专业性”（比如“LPR加点是什么” vs “我的房贷利息怎么算”）、回答的“满意度评分”（用户对回答的星级评价）；边缘节点：用户问题的“实时性”（比如“现在能改密码吗” vs “明天能办

角色与目标农民：生产粮食，成本5元/斤，每天生产100斤，只能卖给商人；商人：从农民那里收购粮食（收购价≥5元），卖给消费者（售价≥收购价），目标是最大化利润；消费者：每天需要10斤粮食，愿意支付的最高价格20元/斤；调控者：维持粮价在10-15元/斤，通胀率低于5%，用税率和补贴调控。经济规则交易手续费：每笔交易收取1%的手续费（销毁）；收购补贴：农民每卖1斤粮食，调控者补贴1元；销售税：商人每

当AI从“工具化”走向“主体性”（Agentic），文旅导览系统正在经历从“被动讲解”到“主动陪伴”的范式革命。本文以提示工程架构师的实战视角，拆解Agentic AI导览系统的商业化全链路：从“用户意图-场景规则-知识边界”的需求建模，到“BDI决策框架+多模态生成”的架构设计，再到“提示模板迭代+反馈闭环”的落地优化。结合某5A景区的真实案例，我们将揭示：如何用提示工程将大模型的“通用智能”转