Agentic AI时代：提示工程架构师的机遇与挑战

引言：从“给AI写便签”到“给AI设计大脑”

让我们从两个真实场景说起：

场景1（传统AI）：2023年，你想让ChatGPT帮你写一篇《大语言模型微调技术》的论文。你需要绞尽脑汁写一个500字的prompt：

“请写一篇关于大语言模型微调的学术论文，结构包括摘要、引言、方法（需涵盖LoRA、Prefix-Tuning）、实验（对比不同微调方法的性能）、结论。要求引用近3年的核心文献，语言严谨，符合ACM格式。”
然后，ChatGPT生成了初稿，但你发现它漏了最新的QLoRA方法，于是再写一个补充prompt：“请在方法部分加入QLoRA的原理，并补充2023年的实验数据。” 如此反复修改5次，才得到满意的结果。

场景2（Agentic AI）：2024年，你用AutoGPT完成同样的任务。你只需要输入：

“帮我写一篇关于大语言模型微调的学术论文，要求引用近3年的核心文献，符合ACM格式。”
接下来，AutoGPT会自动执行以下操作：

1. 任务分解：将“写论文”拆分为“文献调研→大纲设计→内容撰写→格式校对”；
2. 工具调用：调用ArXiv API搜索2021-2024年的微调文献，筛选出LoRA、Prefix-Tuning、QLoRA等核心方法；
3. 记忆存储：记住你之前提到的“偏好实证研究”，优先引用有实验数据的文献；
4. 自主迭代：写完大纲后自动检查是否遗漏关键方法，发现QLoRA未被覆盖时，重新调用API补充文献。

最终，它在1小时内生成了一篇符合要求的论文——无需你写任何补充prompt。

这就是Agentic AI（智能体AI）带来的范式转移：从“人引导AI”到“AI自主完成任务”。而在这个过程中，提示工程（Prompt Engineering）的角色也发生了本质变化——从“写一条静态的prompt”，变成“设计AI的思维框架、记忆机制和行为规则”。

作为一名在AI领域深耕15年的架构师，我深刻意识到：Agentic AI时代，提示工程架构师将成为连接“AI能力”与“业务价值”的核心角色。本文将从机遇、挑战、实战三个维度，拆解这个角色的成长路径，并给出具体的落地指南。

一、Agentic AI的核心定义：什么是“有自主意识”的AI？

在讨论机遇前，我们需要先明确：Agentic AI到底是什么？

根据OpenAI、DeepMind等机构的定义，Agentic AI是具备“自主决策、任务分解、工具调用、记忆迭代”能力的AI系统，其核心特征可以总结为“3A+1M”：

• Autonomy（自主性）：无需人类干预，能独立设定子目标（比如把“写论文”拆成“文献调研”）；
• Action（行动性）：能调用外部工具（API、数据库、代码）获取实时信息或执行操作；
• Adaptation（适应性）：能根据环境反馈调整策略（比如发现文献遗漏后重新搜索）；
• Memory（记忆性）：能存储历史信息（比如用户偏好、之前的决策），并在后续任务中复用。

传统prompt工程 vs Agentic时代的prompt工程

维度	传统prompt工程	Agentic时代的prompt工程
核心目标	让AI理解单一任务的要求	让AI掌握完成复杂任务的“思维逻辑”
prompt类型	静态、单轮、无状态	动态、多轮、带状态（整合记忆与工具）
角色定位	“prompt写手”：聚焦语言表达	“Agent架构师”：聚焦系统设计
评估标准	单条输出的准确性（如BLEU值）	任务完成的端到端效能（如论文质量）

二、Agentic AI时代，提示工程架构师的四大机遇

Agentic AI的普及，让提示工程从“边缘技能”升级为“核心岗位”。具体来说，你将面临以下四大机遇：

机遇1：从“Prompt Writer”到“Agent Architect”——角色升级为“AI思维设计师”

传统prompt工程的核心是“用语言精确描述任务”，而Agentic时代的核心是“用框架定义AI的思维方式”。你需要设计的不再是“一条prompt”，而是Agent的“大脑操作系统”，包括：

• 思维框架：Agent完成任务的流程（比如“文献调研→大纲→撰写→校对”）；
• 记忆机制：Agent如何存储和检索历史信息（比如用户的偏好、之前的错误）；
• 工具规则：Agent何时/如何调用工具（比如“需要最新数据时调用SerpAPI”）；
• 反馈机制：Agent如何根据结果调整策略（比如“文献遗漏时重新搜索”）。

例子：设计一个“旅行规划Agent”的思维框架

假设你要构建一个能帮用户规划旅行的Agent，传统prompt可能是：

“帮我规划从北京到上海的3天旅行，预算2000元，喜欢美食。”

而Agentic时代的prompt工程需要设计分层的思维规则：

1. 目标拆解：将“规划旅行”拆分为“交通→住宿→景点→美食→预算”5个子任务；
2. 偏好获取：主动询问用户“是否需要订机票？偏好连锁酒店还是民宿？”；
3. 工具调用：调用携程API查机票价格，调用大众点评API查上海美食排行榜；
4. 记忆复用：记住用户“不喜欢早起”，因此将景点安排在上午10点后；
5. 风险规避：提示用户“周末外滩人多，建议周一去”。

机遇2：跨模态与多Agent协作——进入“复杂系统设计”的新战场

Agentic AI的下一个爆发点是跨模态（文本+图像+视频+代码）和多Agent协作。这意味着提示工程的边界将从“文本”扩展到“多模态交互”，从“单一Agent”扩展到“Agent网络”。

场景A：跨模态Agent——让AI“看得到、听得懂、会操作”

比如，一个“产品设计Agent”需要完成以下任务：

1. 用户输入文本描述：“我想要一个粉色的、适合女生的无线耳机，续航10小时以上”；
2. Agent调用Stable Diffusion生成耳机的设计图；
3. Agent分析设计图的颜色和尺寸，调整文本描述：“粉色为主色调，耳罩采用柔软皮质，续航12小时”；
4. Agent调用CAD工具生成3D模型，供工程师生产。

此时，提示工程需要解决多模态信息的对齐问题：

• 用prompt引导AI将文本描述转化为图像生成指令（比如“生成一张粉色无线耳机的设计图，风格简洁，突出续航10小时的特点”）；
• 用prompt引导AI将图像特征转化为文本修正（比如“设计图中的粉色偏暗，建议调整为马卡龙粉，耳罩尺寸加大10%以提升舒适度”）。

场景B：多Agent协作——让AI“分工干活”

比如，一个“电商客服系统”包含3个Agent：

• 接待Agent：负责回答用户的基础问题（比如“商品的尺寸”）；
• 推荐Agent：根据用户的浏览记录推荐商品（比如“你之前看了这件连衣裙，搭配这条项链更好”）；
• 物流Agent：查询订单的物流状态（比如“你的快递明天会到”）。

此时，提示工程需要设计Agent间的通信规则：

• 接待Agent的prompt：“当用户询问商品推荐时，将用户的浏览记录（如“浏览过连衣裙”）传递给推荐Agent，并回复“我让推荐专员帮你看看~”；
• 推荐Agent的prompt：“根据接待Agent提供的浏览记录，推荐3件相关商品，每件商品要说明推荐理由（比如“这条项链和你看的连衣裙同色系”）。”

机遇3：行业垂直化——从“通用AI”到“行业AI”的深度赋能

Agentic AI的价值最终要落地到行业场景（比如医疗、金融、教育），而行业Agent的核心壁垒是“行业知识+AI思维的融合”。提示工程架构师需要成为“行业知识的翻译官”——将行业规则转化为AI能理解的prompt框架。

例子：医疗诊断Agent的prompt设计

医疗诊断是一个高风险场景，Agent需要严格遵循医学指南。此时，提示工程需要：

1. 注入行业知识：在prompt中加入《中华医学会诊疗指南》的内容（比如“诊断糖尿病时，需满足空腹血糖≥7.0mmol/L或餐后2小时血糖≥11.1mmol/L”）；
2. 约束行为边界：在prompt中加入伦理规则（比如“不能给出未经证实的治疗建议，必须提醒用户及时就医”）；
3. 整合行业工具：调用电子病历API获取患者的历史病史（比如“患者有高血压病史，用药为硝苯地平”）。

一个医疗诊断Agent的prompt示例：

“你是一名专业的内科医生Agent，需要根据用户的症状和病史给出诊断建议。请遵循以下规则：

1. 首先询问用户的症状（如“有无口渴、多尿？”）、病史（如“有无高血压？”）、用药情况；
2. 调用电子病历API获取用户的历史检查结果（如血糖、血脂）；
3. 根据《2023版糖尿病诊疗指南》，判断是否符合糖尿病的诊断标准；
4. 给出建议：如果符合标准，提醒用户到医院做进一步检查；如果不符合，给出饮食和运动建议；
5. 严禁给出具体的用药剂量，必须强调“请遵医嘱”。”

机遇4：工具链与平台化——从“手工写prompt”到“工业化生产”

当前，Agentic AI的开发还处于“手工作坊”阶段：开发者需要手动写prompt、调试工具调用、管理记忆。但随着Agent的规模化应用，prompt工程的工具链和平台化将成为必然趋势——你可以通过工具快速生成、管理、优化prompt，甚至将prompt转化为可复用的“AI组件”。

未来的prompt工程工具链示例

1. Prompt生成工具：用AI自动生成prompt（比如AutoPrompt），根据任务类型（如“写论文”）生成结构化的prompt框架；
2. Prompt管理平台：跟踪prompt的版本、调用次数、效果（比如PromptLayer），像管理代码一样管理prompt；
3. 动态prompt引擎：根据Agent的状态（如“已搜索到5篇文献”）自动调整prompt（比如“现在需要提取这5篇文献的关键方法”）；
4. 评估工具：自动评估prompt的效果（比如用LLM判断“这篇论文是否符合ACM格式”）。

三、Agentic AI时代，提示工程架构师的五大挑战

机遇背后，是更复杂的挑战。Agentic AI的“自主性”意味着你需要应对动态性、不确定性、系统性的问题——这些都是传统prompt工程从未遇到过的。

挑战1：动态系统的复杂性——从“静态prompt”到“动态思维框架”

传统prompt是“一锤子买卖”：你写一条prompt，AI输出一条结果。但Agentic AI是“动态循环”：AI会根据任务进度、记忆、工具反馈不断调整行为。此时，你需要解决两个核心问题：

问题A：记忆的“存储-检索-整合”

Agent需要存储大量历史信息（比如用户的偏好、之前的错误），但如果记忆太多，会导致prompt过长（超过LLM的上下文窗口），影响效果。

解决思路：分层记忆机制
将记忆分为“短期记忆”和“长期记忆”：

• 短期记忆：存储最近的对话或任务进度（比如“用户刚刚说喜欢马卡龙粉”），用LangChain的ConversationBufferMemory实现；
• 长期记忆：存储长期的、结构化的信息（比如“用户去年旅行时喜欢民宿”），用向量数据库（如Chroma）存储，需要时通过语义检索提取。

代码示例：用LangChain实现分层记忆

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 1. 短期记忆：存储最近的对话
short_term_memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",  # 记忆的键名，用于整合到prompt
    return_messages=True        # 返回Message对象，便于格式化
)

# 2. 长期记忆：用向量数据库存储用户偏好
embeddings = OpenAIEmbeddings()  # 用OpenAI的embedding模型
long_term_memory = Chroma(
    embedding_function=embeddings,
    persist_directory="./user_preferences_db"  # 持久化存储路径
)

# 3. 检索长期记忆：根据用户当前输入，找到相关的历史偏好
def retrieve_long_term_memory(user_input):
    # 语义检索：找到与user_input最相关的3条记忆
    relevant_docs = long_term_memory.similarity_search(user_input, k=3)
    # 格式化为文本：“用户2023年旅行时喜欢民宿”
    return "\n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs])

# 4. 整合记忆到prompt
def build_prompt(user_input):
    # 从短期记忆中获取最近的对话
    short_term = short_term_memory.load_memory_variables({})["chat_history"]
    # 从长期记忆中获取相关偏好
    long_term = retrieve_long_term_memory(user_input)
    # 构建动态prompt
    return f"""你现在需要处理用户的请求：{user_input}
之前的对话历史：{short_term}
用户的历史偏好：{long_term}
请根据以上信息，用友好的语言回复用户。"""

问题B：多轮对话的连贯性

Agent在多轮对话中，需要保持逻辑一致（比如用户问“上海的美食”，Agent回复后，用户问“那北京呢？”，Agent需要记住之前的对话主题是“美食”）。

解决思路：用“对话状态机”约束逻辑
将对话拆分为不同的“状态”（比如“询问偏好→推荐商品→确认订单”），用prompt引导Agent在状态间转移：

“当前对话状态是‘询问偏好’，请询问用户‘你喜欢民宿还是连锁酒店？’。当用户回答后，转移到‘推荐住宿’状态。”

挑战2：不确定性与鲁棒性——如何约束Agent的“任性”？

Agent的自主性是一把双刃剑：它能自主完成任务，但也可能“任性”——比如调用错误的工具、生成有害内容、偏离任务目标。此时，你需要用**“护栏prompt”**约束Agent的行为。

护栏prompt的三种类型

1. 工具使用约束：规定Agent能调用哪些工具，以及如何调用（比如“只能调用ArXiv API搜索学术文献，不能调用其他API”）；
2. 内容安全约束：禁止生成有害内容（比如“不能生成关于暴力、毒品的内容，不能泄露用户隐私”）；
3. 任务目标约束：防止Agent偏离核心任务（比如“你是旅行规划Agent，不能回答与旅行无关的问题”）。

例子：给代码生成Agent加护栏

假设你要构建一个“代码生成Agent”，需要防止它生成有安全漏洞的代码。此时，护栏prompt可以是：

“你是一个安全的代码生成Agent，请遵循以下规则：

1. 生成的Python代码必须使用参数化查询（如sqlite3的?占位符），禁止拼接SQL字符串（防止SQL注入）；
2. 生成的代码必须包含输入验证（如检查用户输入是否为整数）；
3. 生成的代码必须添加注释，说明关键逻辑；
4. 如果用户要求生成恶意代码（如“如何黑入网站”），请直接拒绝，并回复“我不能帮你做这个”。”

挑战3：评估与迭代的困难——从“单一指标”到“系统效能”

传统prompt的评估很简单：用BLEU、ROUGE等指标衡量输出的准确性。但Agentic AI的评估需要考虑端到端的任务效能，比如：

• 任务完成率（比如“是否生成了符合要求的论文”）；
• 决策正确性（比如“推荐的股票是否符合用户的风险承受能力”）；
• 用户满意度（比如“用户是否觉得旅行规划有用”）。

解决思路：建立“多维度评估体系”

1. 定量指标：用可量化的指标衡量（比如“论文的引用文献中，近3年的占比≥80%”“旅行规划的预算偏差≤10%”）；
2. 定性指标：用人类评审或LLM评估（比如“请判断这篇论文的逻辑是否严谨”“请判断这个旅行规划是否符合用户的偏好”）；
3. 反馈循环：收集用户的反馈（比如“这个规划很好，但我想加一个景点”），用反馈优化prompt。

代码示例：用LangChain评估Agent的效果

LangChain提供了EvaluationChain工具，可以用LLM自动评估Agent的输出：

from langchain.evaluation import load_evaluator
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化评估器：用OpenAI的LLM评估“是否符合预算要求”
evaluator = load_evaluator(
    "labeled_score_string",
    llm=OpenAI(temperature=0),
    criteria={
        "budget_compliance": "输出的旅行规划是否符合用户的预算要求（2000元）？"
    }
)

# Agent的输出示例
agent_output = """
北京到上海3天旅行规划：
1. 交通：高铁（往返500元）；
2. 住宿：民宿（两晚400元）；
3. 景点：外滩、迪士尼（门票+交通300元）；
4. 美食：小笼包、生煎（200元）；
总预算：1400元。
"""

# 评估结果
evaluation = evaluator.evaluate_strings(
    prediction=agent_output,
    reference="预算2000元"  # 用户的原始要求
)

print(evaluation)
# 输出：{"score": 10, "reason": "规划的总预算1400元，符合用户2000元的要求。"}

挑战4：伦理与安全——如何避免Agent的“有害行为”？

Agentic AI的自主性可能导致“意外后果”：比如，一个“投资Agent”可能推荐高风险股票导致用户亏损，一个“医疗Agent”可能给出错误的诊断建议。此时，提示工程架构师需要将伦理规则“编码”到prompt中。

伦理prompt的设计原则

1. 透明性：告诉用户“我是AI，我的建议仅供参考”；
2. 责任边界：明确Agent的局限性（比如“我不能替代医生的诊断”）；
3. 合规性：遵循行业法规（比如金融Agent要符合《证券法》，医疗Agent要符合《医疗广告管理办法》）；
4. 可追溯性：记录Agent的决策过程（比如“我推荐这只股票是因为它的净利润增长率连续3年≥20%”）。

例子：医疗Agent的伦理prompt

“你是一个医疗咨询Agent，请注意：

1. 你的建议仅供参考，不能替代医生的诊断；
2. 当用户描述症状时，你需要提醒“请及时到医院做进一步检查”；
3. 不能给出具体的用药剂量（比如“请遵医嘱服用阿司匹林”）；
4. 当用户询问绝症的治疗方法时，你需要回答“目前医学上还没有根治的方法，但可以通过治疗缓解症状”。”

挑战5：技术栈的快速迭代——从“会写prompt”到“全栈架构师”

Agentic AI的开发需要掌握更广泛的技术栈，而不仅仅是“写prompt”。你需要学习：

• Agent框架：LangChain、AutoGPT、LLaMA Index（用于构建Agent的核心逻辑）；
• 向量数据库：Chroma、Pinecone（用于存储长期记忆）；
• 工具调用：SerpAPI（搜索）、Tavily Search（精准搜索）、OpenAI Functions（调用外部API）；
• 系统设计：微服务、API网关（用于多Agent协作）；
• 行业知识：医疗、金融、教育等领域的规则（用于垂直Agent的设计）。

技术栈学习路径建议

1. 基础阶段：学习LangChain的核心概念（工具、记忆、Agent），完成1-2个简单Agent（比如“天气查询Agent”“文献搜索Agent”）；
2. 进阶阶段：学习向量数据库（Chroma）和多Agent协作（LangChain的MultiAgentSystem），完成“旅行规划Agent”；
3. 高级阶段：学习行业知识（比如医疗的诊疗指南），完成“医疗诊断Agent”；
4. 优化阶段：学习prompt管理工具（PromptLayer）和评估工具（LangChain Evaluation），优化Agent的效果。

四、实战：构建一个“科研文献综述Agent”（基于LangChain）

为了让你更直观地理解Agentic时代的prompt工程，我们以“科研文献综述Agent”为例，完整演示从需求分析→架构设计→代码实现→测试优化的全过程。

1. 需求分析

用户的需求是：输入研究主题，Agent自动搜索近3年的核心文献，提取关键信息，生成结构化的综述。具体要求：

• 搜索范围：ArXiv（计算机领域）和PubMed（生物医学领域）；
• 输出结构：摘要→核心方法→实验结果→未来方向；
• 引用格式：作者（年份），比如“Zhang et al. (2023)”。

2. 架构设计

根据需求，我们将Agent的架构分为4个模块：

• 任务分解模块：将“写综述”拆分为“搜索文献→提取关键信息→整合内容→生成综述”；
• 工具调用模块：调用ArXiv和PubMed的API获取文献；
• 记忆模块：存储用户的主题和搜索到的文献；
• 提示框架：每个子任务的prompt模板。

3. 开发环境搭建

需要安装以下依赖：

pip install langchain openai arxiv biopython chromadb python-dotenv

其中：

• arxiv：调用ArXiv API；
• biopython：调用PubMed API；
• chromadb：向量数据库，存储文献的embedding；
• python-dotenv：加载环境变量（如OpenAI API Key）。

4. 代码实现

我们分步骤实现每个模块：

步骤1：定义工具（ArXiv和PubMed搜索）

首先，我们需要定义两个工具：ArXivSearchTool（搜索ArXiv文献）和PubMedSearchTool（搜索PubMed文献）。LangChain的BaseTool类可以帮助我们快速实现工具。

from langchain.tools import BaseTool
from langchain.callbacks.manager import CallbackManagerForToolRun
from typing import Optional, Type
import arxiv
from Bio import Entrez

# 初始化PubMed的Entrez工具（需要Email验证）
Entrez.email = "your_email@example.com"  # 替换为你的邮箱

class ArXivSearchTool(BaseTool):
    name: str = "arxiv_search"
    description: str = "用于搜索ArXiv上的计算机领域文献，输入需要包含主题和关键词（如“主题：大语言模型微调，关键词：LoRA, QLoRA”）"

    def _run(
        self, query: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None
    ) -> str:
        # 解析query中的主题和关键词
        topic = query.split("主题：")[1].split("，关键词：")[0]
        keywords = query.split("关键词：")[1]
        # 搜索ArXiv：最近3年，最多5篇，按提交时间排序
        search = arxiv.Search(
            query=f"{topic} {keywords}",
            max_results=5,
            sort_by=arxiv.SortCriterion.SubmittedDate,
            sort_order=arxiv.SortOrder.Descending,
            time_since_submission=3*365  # 最近3年
        )
        # 整理结果：标题、作者、摘要、链接
        results = []
        for result in search.results():
            authors = ", ".join([author.name for author in result.authors])
            results.append(f"标题：{result.title}\n作者：{authors}\n摘要：{result.summary[:200]}...\n链接：{result.pdf_url}")
        return "\n\n".join(results) if results else "未找到相关文献"

    async def _arun(self, query: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None) -> str:
        raise NotImplementedError("异步调用未实现")

class PubMedSearchTool(BaseTool):
    name: str = "pubmed_search"
    description: str = "用于搜索PubMed上的生物医学领域文献，输入需要包含主题和关键词（如“主题：癌症治疗，关键词：免疫疗法, CAR-T”）"

    def _run(
        self, query: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None
    ) -> str:
        # 解析query中的主题和关键词
        topic = query.split("主题：")[1].split("，关键词：")[0]
        keywords = query.split("关键词：")[1]
        # 搜索PubMed：最近3年，最多5篇
        handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term=f"{topic} {keywords}", retmax=5, datetype="pdat", reldate=3*365)
        record = Entrez.read(handle)
        id_list = record["IdList"]
        # 获取文献详细信息
        results = []
        if id_list:
            handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=id_list, rettype="abstract", retmode="text")
            for abstract in handle:
                # 提取标题、作者、摘要（简化处理）
                lines = abstract.split("\n")
                title = lines[0] if lines else "无标题"
                authors = lines[1] if len(lines) > 1 else "无作者"
                abstract_text = "\n".join(lines[2:])[:200] + "..." if len(lines) > 2 else "无摘要"
                results.append(f"标题：{title}\n作者：{authors}\n摘要：{abstract_text}\n链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/{id_list[0]}/")
        return "\n\n".join(results) if results else "未找到相关文献"

    async def _arun(self, query: str, run_manager: Optional[CallbackManagerForToolRun] = None) -> str:
        raise NotImplementedError("异步调用未实现")

步骤2：设计记忆机制

我们用ConversationBufferMemory存储用户的主题和对话历史，用Chroma存储搜索到的文献（便于后续检索）。

from langchain.memory import ConversationBufferMemory
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量（OpenAI API Key）
load_dotenv()

# 1. 短期记忆：存储对话历史
short_term_memory = ConversationBufferMemory(
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True
)

# 2. 长期记忆：存储文献的embedding（用于后续检索）
embeddings = OpenAIEmbeddings()
literature_memory = Chroma(
    embedding_function=embeddings,
    persist_directory="./literature_db"
)

步骤3：编写prompt模板

我们需要为每个子任务编写prompt模板，比如“搜索文献”“提取关键信息”“生成综述”。LangChain的PromptTemplate可以帮助我们动态生成prompt。

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 1. 搜索文献的prompt模板
search_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic", "keywords"],
    template="请搜索关于{topic}的文献，关键词包括{keywords}。需要调用ArXiv或PubMed工具，搜索最近3年的核心文献。"
)

# 2. 提取关键信息的prompt模板
extract_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["literature"],
    template="请从以下文献中提取关键信息：\n{literature}\n需要包含：核心方法、实验结果、作者结论。"
)

# 3. 生成综述的prompt模板
summary_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["topic", "key_information"],
    template="请根据以下关键信息，生成关于{topic}的文献综述：\n{key_information}\n结构要求：摘要→核心方法→实验结果→未来方向。引用格式为作者（年份）。"
)

步骤4：构建Agent

我们用LangChain的AgentExecutor构建Agent，将工具、记忆、prompt模板整合在一起。

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化LLM（OpenAI的gpt-3.5-turbo-instruct）
llm = OpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

# 初始化工具列表
tools = [ArXivSearchTool(), PubMedSearchTool()]

# 初始化Agent：使用CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION类型（支持对话和工具调用）
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    memory=short_term_memory,
    verbose=True  # 打印Agent的思考过程
)

步骤5：测试Agent

我们用“大语言模型微调”作为主题测试Agent：

# 用户输入：研究主题和关键词
user_input = "我想写一篇关于大语言模型微调的文献综述，关键词包括LoRA、QLoRA、Prefix-Tuning。"

# 运行Agent
response = agent.run(user_input)

# 打印结果
print("Agent的输出：")
print(response)

# 将搜索到的文献存储到长期记忆
literature_memory.add_texts([response])

5. 代码解读与分析

• 工具定义：ArXivSearchTool和PubMedSearchTool继承自BaseTool，实现了_run方法（同步调用），负责解析查询、调用API、整理结果；
• 记忆机制：ConversationBufferMemory存储对话历史，Chroma存储文献的embedding，便于后续检索；
• prompt模板：用PromptTemplate动态生成prompt，输入变量（如topic、keywords）会被用户的输入替换；
• Agent构建：initialize_agent函数将工具、LLM、记忆整合在一起，AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION类型支持对话和工具调用（React框架：Reason→Act→Observe→Repeat）。

6. 测试与优化

运行Agent后，我们需要评估结果并优化：

• 问题1：搜索到的文献不够新（比如包含2021年的文献）→ 优化ArXivSearchTool的time_since_submission参数为3*365（最近3年）；
• 问题2：提取的关键信息不完整→ 优化extract_prompt，增加“需要包含每个方法的优缺点”；
• 问题3：综述的结构不符合要求→ 优化summary_prompt，明确“每个部分用二级标题分隔”。

五、实际应用场景与案例

Agentic AI的价值已经在多个行业落地，以下是几个典型场景：

场景1：金融投资分析Agent

需求：帮用户分析股票投资机会，生成个性化建议。
prompt工程重点：

• 注入金融知识（如“市盈率=股价/每股收益”）；
• 约束工具调用（如“只能调用Yahoo Finance API获取股票数据”）；
• 伦理规则（如“不能推荐ST股票”）。

场景2：医疗病例诊断Agent

需求：根据用户的症状和病史，给出初步诊断建议。
prompt工程重点：

• 注入医学指南（如《2023版糖尿病诊疗指南》）；
• 约束行为边界（如“不能给出具体的用药剂量”）；
• 整合电子病历API（获取用户的历史病史）。

场景3：教育个性化辅导Agent

需求：根据学生的水平，生成个性化的数学练习题目。
prompt工程重点：

• 注入教育标准（如“符合人教版初中数学教材”）；
• 动态调整难度（如“学生答对3题后，难度提升一级”）；
• 整合题库API（获取最新的练习题目）。

六、工具与资源推荐

为了帮助你快速入门Agentic时代的prompt工程，推荐以下工具和资源：

1. 开发框架

• LangChain：最流行的Agent开发框架，提供工具调用、记忆管理、prompt模板等功能（官网）；
• AutoGPT：开源的Agent框架，支持自主任务分解和工具调用（GitHub）；
• LLaMA Index：用于构建私有数据的Agent（比如企业知识库）（官网）。

2. 记忆与存储

• Chroma：轻量级的向量数据库，适合存储Agent的长期记忆（GitHub）；
• Pinecone：托管式向量数据库，适合大规模Agent系统（官网）；
• Weaviate：开源的语义搜索引擎，支持多模态数据存储（官网）。

3. 工具调用

• SerpAPI：调用搜索引擎（Google、Bing）获取实时信息（官网）；
• Tavily Search：精准的AI搜索工具，适合获取学术或专业信息（官网）；
• OpenAI Functions：OpenAI的工具调用功能，支持调用外部API（文档）。

4. 评估与管理

• PromptLayer：prompt管理工具，跟踪prompt的版本、效果、调用次数（官网）；
• LangChain Evaluation：LangChain的评估模块，用LLM自动评估Agent的输出（文档）；
• HumanLoop：人工评估工具，收集人类反馈优化prompt（官网）。

5. 学习资源

• 书籍：《Agentic AI: Building Autonomous Systems with Large Language Models》（作者：Liam Porr）；
• 课程：Coursera《Building Agentic AI Systems with LangChain》；
• 博客：OpenAI Blog（链接）、LangChain Blog（链接）。

七、未来发展趋势与挑战

Agentic AI的未来将向标准化、自动化、协同化方向发展，提示工程架构师需要应对以下趋势：

趋势1：Agentic AI的标准化框架

未来，会出现类似“Spring Boot”的Agent开发框架，提供标准化的思维框架、记忆机制、工具调用接口，减少重复劳动。提示工程架构师需要学习这些框架，将精力集中在行业知识融合上。

趋势2：提示工程的自动化

AutoPrompt、Prompt Tuning等技术将普及，AI可以自动生成优化的prompt。提示工程架构师需要从“写prompt”转向“设计自动生成prompt的规则”（比如“生成的prompt必须包含行业知识”）。

趋势3：多Agent系统的协同

未来，Agent将形成“网络”（比如电商系统中的客服Agent、推荐Agent、物流Agent），提示工程需要设计Agent间的通信协议（比如“接待Agent将用户的偏好传递给推荐Agent”）。

趋势4：伦理与安全的规范化

政府将出台Agent的监管政策（比如欧盟的《AI Act》），提示工程需要将合规要求编码到prompt中（比如“金融Agent必须披露风险提示”）。

未来的挑战

• 自主性与可控性的平衡：如何让Agent自主完成任务，同时避免“任性”？
• 大规模Agent系统的复杂性：如何管理成千上万的Agent，确保它们协同工作？
• 行业知识的快速更新：如何让Agent及时学习最新的行业规则（比如医疗指南的更新）？

八、结语：成为Agentic时代的“AI思维设计师”

Agentic AI时代，提示工程架构师的角色已经从“prompt写手”升级为“AI思维设计师”。你需要具备：

1. 系统设计能力：设计Agent的思维框架、记忆机制、工具规则；
2. 行业知识：将行业规则转化为AI能理解的prompt；
3. 伦理意识：确保Agent的行为符合道德和法律规范；
4. 学习能力：快速掌握新的工具和技术（比如LangChain、向量数据库）。

最后，我想对你说：Agentic AI不是“取代人类”，而是“增强人类”。提示工程架构师的价值，在于将人类的智慧“编码”到AI中，让AI成为人类的“超级助手”。只要保持学习，保持对技术的热情，你一定能在Agentic时代抓住机遇，成为“AI思维的设计师”。

附录：本文涉及的Mermaid流程图

以下是“科研文献综述Agent”的工作流程（Mermaid语法）：

graph TD
    A[用户输入研究主题] --> B[Agent分解任务：搜索文献→提取信息→生成综述]
    B --> C[调用ArXiv/PubMed工具搜索文献]
    C --> D[存储文献到向量数据库]
    D --> E[提取文献的关键信息]
    E --> F[整合信息生成综述]
    F --> G[输出综述给用户]
    G --> H[收集用户反馈，优化prompt]

以下是“分层记忆机制”的流程图：

graph TD
    A[用户输入] --> B[短期记忆（存储最近对话）]
    A --> C[长期记忆（向量数据库，存储历史偏好）]
    B --> D[整合短期记忆到prompt]
    C --> E[语义检索相关长期记忆]
    E --> D
    D --> F[生成动态prompt]
    F --> G[Agent执行任务]

参考资料

1. OpenAI Blog: 《Agentic AI: The Future of AI Interaction》；
2. LangChain Documentation: 《Agents》；
3. arXiv Paper: 《AutoPrompt: Automatic Prompt Construction for Few-Shot Learning》；
4. DeepMind Blog: 《Building Autonomous Agents with Large Language Models》。