摘要： Prompt工程通过结构化指令（User Prompt与System Prompt）精准控制AI输出，是提升大模型交互效率的核心技术。User Prompt聚焦具体任务（如代码审查、表格生成），而System Prompt预设AI角色与行为边界（如医学顾问规范）。二者协同优化需遵循RTF结构（角色-任务-格式）、细节约束及版本管理。行业实践表明，结合自动化工具（如PromptPerfect

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本文探讨了LLM（大型语言模型）、RAG（知识增强检索生成）和Agent（AI智能体）三者在AI系统中的协同关系。LLM作为AI大脑提供自然语言理解与生成能力；RAG通过外部知识检索增强AI的事实准确性；Agent则赋予AI多步骤决策和任务执行能力。文章分析了各层级的工程挑战与优化方案，如RAG的混合检索策略和Agent的防死循环机制，并提供了企业客服、智能出行等实际案例。核心观点认为三者并非替代

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