从开发者角度来看，鸿蒙生态带来了前所未有的机遇。首先，鸿蒙系统的分布式特性打破了设备之间的隔阂，实现了不同设备间的无缝体验。以多屏协同为例，开发者可以开发出应用程序，让用户在智能手机、平板电脑和智能电视等设备间实现流畅切换和交互，极大地拓展了应用的使用场景。在开发工具方面，鸿蒙提供了一套高效的开发框架和工具链。例如，方舟编译器的应用使得应用的编译效率大幅提高，代码执行效率也有显著提升。我在开发一款

Function Calling（函数调用）是让LLM从"会聊天"进化为"能干活"的关键能力。通过Function Calling，模型可以决定何时调用外部工具、传递什么参数，从而查询实时数据、执行代码、操作文件……几乎任何你能写成函数的能力，都可以被LLM"驱动"。本文从协议原理到生产实践，系统讲解Function Calling工程中的核心知识点与踩坑经验。

场景一：多跳推理原始文档 ↓ 文本分块文本片段 ↓ 实体提取（LLM）实体+关系列表 ↓ 实体去重与合并知识图谱 ↓ 社区检测（Leiden算法）层次化社区结构 ↓ 社区摘要生成（LLM）社区摘要实体提取。

你有没有经历过这种情况：某天线上AI功能突然变差了，排查了半天，发现是两周前有人顺手改了一行Prompt，但没有人记录、没有人评估，就这么带进了生产环境。这是大多数AI应用团队都踩过的坑。Prompt不是配置文件，更不是可以随便改的字符串——它是AI应用的核心逻辑。管理好Prompt，是AI应用工程化的重要一环。

# 成本优化的预期收益综合以上策略，一个典型AI应用的成本优化空间：| 策略 | 预期节省 | 实施难度 ||------|---------|---------|| 模型路由 | 30-50% | 中 || 语义缓存 | 10-30% | 中 || 提示词压缩 | 10-20% | 低 || 批量处理 | 50%（批量任务） | 低 || 精确缓存 | 5-15% | 低 |### 模型路由的成

Prompt Engineering 解决的是"怎么说"的问题，Context Engineering 解决的是"给模型看什么"的问题。随着上下文窗口越来越大，如何精心构建输入给模型的信息，成为决定 AI 应用质量的核心工程能力。

AI 应用（Host） ↓MCP Client（协议客户端） ↓ ← JSON-RPC 2.0 over stdio/SSEMCP Server（工具提供方） ↓外部工具/数据源三个核心概念：1.Tools（工具）：可被模型调用的函数，带有 JSON Schema 描述的参数结构。模型看到工具描述，决定何时调用，调用什么参数。2.Resources（资源）：可被读取的数据源，类似文件系统中的文件。

推理模型在内部做的就是这件事。## Prompt设计：推理模型的特殊规则推理模型的Prompt设计与普通模型有一些重要区别：### 规则一：少用Chain-of-Thought提示词普通模型常用"Let’s think step by step"来激活推理。- 复杂算法设计- 数据分析与统计推断- 业务逻辑验证### 不适合用推理模型的场景- 简单问答、文本翻译、格式转换（普通模型更快更便宜）-

核心优势局限。

# 实际降本案例一个中等规模的AI应用，在实施上述策略前后的对比：| 措施 | 节省比例 ||------|---------|| 模型分层路由 | -45% || 精确缓存 | -20% || System Prompt压缩 | -12% || 对话历史截断 | -8% || Prompt Cache | -15% ||LLM的Token计费模式让成本控制变得异常复杂：每次对话的Token数量不