提示工程架构师：如何巧妙利用Agentic AI上下文工程完善用户体验设计

1. 引入与连接

1.1引人入胜的开场

想象一下，你走进一家高端定制服装店。店员不仅知道你喜欢的款式、颜色，还能根据你过往的穿着搭配习惯，迅速推荐出一套既符合你风格又紧跟时尚潮流的全新服装组合。整个购物过程轻松愉悦，仿佛店员完全读懂了你的心思。

在数字世界里，随着人工智能的飞速发展，我们也期待有这样“善解人意”的软件和应用程序。而提示工程架构师，正是致力于实现这一目标的幕后英雄。他们通过巧妙运用Agentic AI上下文工程，让AI系统能够像那位贴心的店员一样，理解用户意图，提供更贴合用户需求的服务，从而完善用户体验设计。

1.2与读者已有知识建立连接

大家对AI想必都不陌生，从手机上的语音助手，到搜索引擎的智能推荐，AI已经深入我们生活的方方面面。然而，传统的AI交互往往比较生硬，用户需要以特定的格式输入指令，才能得到相应的回答。例如，早期的语音助手可能要求用户严格按照“打开[应用名称]”这样的格式说话，否则就无法识别。

随着技术的发展，Agentic AI应运而生。它强调AI具有一定的自主性和适应性，能够在不同的上下文环境中理解和响应用户的需求。这就好比从只能按固定流程操作的机器人，进化成了能够灵活应对各种情况的智能助手。而提示工程，就是实现这种进化的关键技术之一，它帮助我们更有效地与Agentic AI沟通，就像我们学习如何与新朋友更好地交流一样。

1.3学习价值与应用场景预览

学习如何利用Agentic AI上下文工程进行提示工程架构设计，对于广大开发者、设计师以及对AI应用感兴趣的人来说，具有极高的价值。在应用场景方面，它广泛应用于聊天机器人、智能客服、内容创作辅助工具等领域。

以聊天机器人为例，通过优化提示工程和上下文管理，聊天机器人可以进行更自然、更有深度的对话，不再局限于简单的问答。在智能客服领域，能够快速准确地理解用户问题，提供针对性的解决方案，大大提高客户满意度。对于内容创作辅助工具，如写作助手，它可以根据作者的写作意图和上下文，提供更贴合需求的创意和语句建议，提升创作效率和质量。

1.4学习路径概览

接下来，我们将踏上一段探索之旅。首先，我们会构建一个关于Agentic AI和提示工程的概念地图，了解它们的核心概念和相互关系。然后，深入基础理解部分，通过生活化的解释和类比，让大家对提示工程和上下文工程有直观的认识。接着，层层深入剖析其原理、细节和底层逻辑。从多维视角，包括历史、实践、批判和未来等角度，全面审视这一技术。之后，介绍如何将所学知识应用到实际项目中，实现知识的实践转化。最后，进行整合提升，回顾核心观点，完善知识体系，并提供思考问题和进阶学习资源。

2. 概念地图

2.1核心概念与关键术语

• Agentic AI：指具有一定自主性和适应性的人工智能系统。与传统AI相比，它不仅仅是被动地执行预编程的任务，还能够根据所处的环境和上下文，主动调整自己的行为和决策。例如，一个智能办公Agentic AI可以根据员工日常的工作习惯和当天的工作安排，主动提醒重要事项，并在合适的时候提供相关的文件和资料。
• 提示工程（Prompt Engineering）：是一种通过精心设计输入给AI的文本提示，以引导AI生成期望输出的技术。提示可以包含问题、指令、描述等信息。比如，在使用图像生成AI时，输入“生成一幅以秋天森林为主题，色彩鲜艳，具有油画风格的图片”，这就是一个提示。不同的提示会导致AI生成截然不同的结果，因此提示工程对于控制AI输出质量至关重要。
• 上下文工程（Context Engineering）：专注于为AI提供合适的上下文信息，帮助AI更好地理解任务和用户意图。上下文可以包括对话历史、用户偏好、当前场景等。例如，在一个多轮对话的聊天机器人中，上下文工程确保机器人能够根据之前的对话内容理解当前用户的问题，而不是孤立地看待每一个问题。

2.2概念间的层次与关系

提示工程和上下文工程是实现Agentic AI良好用户体验的两个关键支柱。提示工程直接决定了向Agentic AI传达的具体任务内容，就像是给它下达的“命令”。而上下文工程则为这些命令提供了理解的背景和环境，让Agentic AI能够在更丰富的信息基础上做出准确的响应。

它们之间相互影响，合适的上下文可以简化提示的复杂度，因为AI可以借助上下文推断出更多隐含的信息。反之，精心设计的提示也可以引导上下文的构建和更新。例如，在一个智能购物助手的场景中，用户说“我想要一双跑步鞋”，这是提示。而上下文可能包括用户过往的购物记录（偏好的品牌、价格区间等），购物助手根据这些上下文，进一步询问用户对鞋子的具体需求，如是否需要减震功能、特定的颜色等，然后再给出推荐，这个过程中提示和上下文不断交互，完善用户体验。

2.3学科定位与边界

提示工程和上下文工程涉及多个学科领域，主要包括计算机科学、人工智能、自然语言处理等。在计算机科学领域，它们依赖于算法设计、数据结构等基础知识，以实现高效的提示处理和上下文管理。人工智能学科为其提供了模型架构和训练方法，如深度学习模型在理解提示和上下文方面发挥着重要作用。自然语言处理则专注于如何让AI理解和生成人类语言，这与提示工程和上下文工程紧密相关，因为大部分的提示和上下文信息都是以自然语言的形式存在。

其边界在于，虽然这两项技术可以极大地提升AI的表现，但它们仍然受到当前技术水平的限制。例如，对于极其复杂、模糊或涉及人类深层次情感和文化背景的信息，AI可能无法完全准确地理解和处理，即使有精心设计的提示和上下文。

2.4思维导图或知识图谱

[此处可以手绘或用软件绘制一个简单的思维导图，中心主题为“Agentic AI上下文工程与提示工程”，分支分别为上述的核心概念、概念间关系、学科定位等，由于文本形式难以呈现，仅作描述]从中心主题出发，“Agentic AI”分支下可细分“自主性特点”“适应性表现”等子分支；“提示工程”分支可展开为“提示类型”“设计原则”等；“上下文工程”分支有“上下文类型（对话历史、用户偏好等）”“管理方法”等。各分支之间通过线条连接，展示它们之间的相互关系。

3. 基础理解

3.1核心概念的生活化解释

• 提示工程：可以把提示工程想象成给一个聪明但有点“一根筋”的朋友下指令。比如你让朋友去超市买东西，如果你只是简单说“买点吃的”，朋友可能不知道具体买什么。但如果你详细地说“买一袋面包，要全麦的；再买一盒草莓，要新鲜的，个头大一点的”，朋友就能更准确地完成任务。这里详细的指令就是提示工程，通过清晰、具体地表达需求，让对方（AI）知道该怎么做。
• 上下文工程：假设你和一群朋友在讨论旅游。一开始大家说想去海边，聊了一会儿后，你突然说“那里的海鲜肯定很新鲜”，大家都能明白你说的“那里”指的是海边，因为前面的对话提供了上下文。在AI系统里，上下文工程就是模拟这种对话环境，让AI能根据之前的信息理解当前的内容，不至于“断章取义”。

3.2简化模型与类比

• 提示工程模型：把AI看作是一个“答案生成机器”，提示就是输入到这个机器的“原料”。不同的提示“原料”会生产出不同的“答案产品”。如果输入的“原料”质量差、不明确，那么生产出来的“答案产品”可能也不尽人意。例如，输入“写一篇文章”，这个提示太宽泛，AI生成的文章可能不符合特定需求。但如果输入“写一篇1000字左右，关于如何提高英语写作能力的文章，要包含具体方法和例子”，就像给了更精确的“原料”，AI生成的文章会更符合预期。
• 上下文工程类比：将上下文工程比作一本故事书。每一次与AI的交互就像是故事中的一页。前面的页面（过往交互）记录了故事的情节发展，当新的一页（新的交互）出现时，AI需要参考前面的页面才能理解完整的故事。如果没有这本“故事书”（上下文），每一页（交互）就会变得孤立无援，AI也难以准确理解和回应。

3.3直观示例与案例

• 提示工程示例：在使用文本生成AI时，假设我们想要生成一段产品推广文案。如果提示是“推广一款手机”，AI可能生成一段比较笼统的介绍，如“这款手机性能不错，外观时尚”。但如果提示优化为“推广一款具有高像素摄像头、超长续航和轻薄机身的5G手机，面向年轻摄影爱好者，突出其在拍摄夜景和长时间使用方面的优势”，AI生成的文案就会更有针对性，例如“年轻的摄影达人们看过来！这款5G手机，拥有超高像素摄像头，即使在璀璨的夜景下，也能捕捉到每一个精彩瞬间。而且它超长续航，让你无需担心电量问题，尽情创作。轻薄的机身，携带方便，是你摄影路上的最佳伙伴。”
• 上下文工程案例：以智能客服为例，一位用户咨询“你们的电脑有哪些颜色可选？”客服（AI）回答后，用户接着问“银色的有现货吗？”如果没有上下文工程，AI可能无法理解“银色的”指的是之前提到的电脑。但通过上下文管理，AI可以关联起之前用户询问电脑颜色的信息，准确回答关于银色电脑现货的问题。

3.4常见误解澄清

• 误解一：提示越复杂越好：有些人认为给AI的提示越详细、越长越好。实际上，虽然详细的提示有助于明确需求，但过于复杂可能导致信息过载，让AI难以抓住重点。例如，在图像生成提示中，如果堆砌大量无关紧要的细节，可能会干扰AI对核心主题的理解，生成的图像反而偏离预期。提示应该在准确表达需求的前提下，尽量简洁明了。
• 误解二：上下文会自动完善：一些人觉得只要AI系统有记录对话历史的功能，就自然能处理好上下文。然而，简单的对话记录并不等同于有效的上下文。AI需要对这些记录进行分析、提取关键信息，并根据当前任务进行合理应用。否则，大量无用的历史信息可能会混淆AI的判断，这就需要精心设计的上下文工程来筛选和利用相关上下文。

4. 层层深入

4.1第一层：基本原理与运作机制

• 提示工程原理：AI模型，尤其是基于深度学习的语言模型，是通过对大量文本数据的学习来建立语言模式和知识关联的。当输入一个提示时，模型会在其学习到的知识体系中寻找与之相关的信息，并根据一定的算法生成输出。例如，在Transformer架构的语言模型中，提示中的每个词都会通过自注意力机制与其他词相互作用，模型以此来理解提示的整体语义，然后根据训练得到的概率分布生成相应的文本。
• 上下文工程运作机制：上下文工程首先要对上下文信息进行表示和存储。常见的方法是将上下文编码为向量形式，与当前的提示向量一起输入到模型中。例如，在基于循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）的对话系统中，会将对话历史中的每一句话依次处理，通过隐藏状态传递上下文信息。模型在处理新的输入时，会结合上下文向量和当前提示向量，从而更准确地生成响应。

4.2第二层：细节、例外与特殊情况

• 提示工程细节：提示的格式、语气和顺序都会影响AI的输出。例如，在一些翻译任务中，使用祈使句“请翻译以下内容……”比简单的陈述“以下内容需要翻译”可能会让AI更明确这是一个翻译指令。而且，提示中不同信息的顺序也很关键，先强调关键信息可以引导AI更关注重点。例如，在图像生成提示中，“生成一幅以日落为背景，有两个人在沙滩上散步的画”和“生成一幅有两个人在沙滩上散步，背景是日落的画”，虽然意思相近，但AI可能会因为信息顺序不同而在画面重点呈现上有所差异。
• 上下文工程特殊情况：在处理长对话或复杂场景时，上下文的维护和更新变得复杂。例如，在一个涉及多个主题切换的对话中，AI需要准确识别主题的转换，并相应地调整上下文。此外，当用户提供的信息存在矛盾或模糊时，上下文工程需要有机制来处理这种情况。比如用户先说“我喜欢红色的车”，后来又说“其实我更喜欢蓝色”，上下文管理要能及时更新用户偏好信息。

4.3第三层：底层逻辑与理论基础

• 提示工程底层逻辑：从信息论的角度看，提示工程是在向AI传递特定的信息，以引导其生成满足需求的信息输出。通过优化提示，我们可以减少信息的不确定性，提高信息传递的效率。在机器学习理论中，提示可以看作是对模型输出的一种约束，通过设计合适的提示，我们可以让模型在其学习到的函数空间中搜索到更符合我们期望的解。例如，在强化学习框架下，提示可以作为一种奖励信号的引导，让智能体（AI）朝着生成理想输出的方向行动。
• 上下文工程理论基础：认知心理学中的情境模型理论为上下文工程提供了理论支持。该理论认为人类在理解和处理信息时，会构建一个包含当前情境信息的心理模型。类似地，AI通过上下文工程构建的上下文模型，帮助它在类似人类理解情境的方式下处理信息。此外，在数据挖掘和知识图谱领域，对数据之间关联关系的研究也为上下文信息的提取和利用提供了方法，使得AI能够从复杂的上下文中挖掘出有价值的信息，以更好地理解用户意图。

4.4第四层：高级应用与拓展思考

• 提示工程高级应用：在创意写作领域，提示工程可以用于引导AI生成具有独特风格和情节的故事。例如，通过设计提示来模拟不同作家的写作风格，让AI生成一篇模仿海明威风格的短篇小说。在代码生成方面，提示工程可以根据自然语言描述生成相应的代码片段，提高开发效率。例如，输入“用Python编写一个函数，实现对列表中所有数字求和的功能”，AI可以直接生成对应的代码。
• 上下文工程拓展思考：随着物联网和多模态数据的发展，上下文工程需要处理来自不同设备和模态的信息。例如，在智能家居场景中，AI不仅要考虑用户的语音指令（文本模态），还要结合环境传感器数据（温度、湿度等）、设备状态等上下文信息，提供更智能的服务。此外，考虑到不同文化背景下用户意图的差异，上下文工程还需要融入文化适应性机制，以更好地服务全球用户。

5. 多维透视

5.1历史视角：发展脉络与演变

• 提示工程的发展：早期的AI系统，如基于规则的专家系统，提示相对简单直接，主要是按照预定义的规则输入特定格式的指令。随着机器学习的兴起，尤其是深度学习模型的发展，提示工程变得更加灵活和复杂。最初，人们只是简单地输入问题，模型给出回答。后来，研究者发现通过精心设计提示，可以显著提高模型输出的质量和相关性。例如，在BERT模型出现后，对提示的设计更加注重对语言语义的理解和利用，通过掩码语言模型等技术，让提示能够更好地引导模型在大规模文本数据中挖掘有用信息。
• 上下文工程的演变：早期的对话系统很少考虑上下文，每个问题都是独立处理的。随着对自然语言理解要求的提高，上下文管理逐渐成为关键。最初，上下文主要通过简单的对话历史记录来实现，但这种方式存在信息冗余和难以有效利用的问题。后来，基于神经网络的方法被引入，如使用RNN和LSTM来处理上下文序列，能够更好地捕捉对话中的语义关联。近年来，随着Transformer架构的广泛应用，上下文工程在效率和准确性上都有了质的飞跃，自注意力机制可以更有效地处理长序列上下文信息。

5.2实践视角：应用场景与案例

• 应用场景：除了前面提到的聊天机器人、智能客服和内容创作辅助工具外，提示工程和上下文工程在智能教育领域也有广泛应用。例如，智能辅导系统可以根据学生的学习历史（上下文）和当前学习任务（提示），为学生提供个性化的学习建议和练习题。在智能驾驶领域，汽车的自动驾驶系统可以根据路况信息（上下文）和驾驶员的操作意图（通过语音或手势等提示），做出更合理的驾驶决策。
• 案例：以Duolingo的智能学习助手为例，它利用提示工程引导AI根据用户当前学习的语言知识点和学习目标生成针对性的练习题和解释。同时，通过上下文工程记录用户的学习进度、答题情况等，调整后续的学习内容。如果用户在某个语法点上多次出错，学习助手会根据这个上下文，提供更多关于该语法点的练习和详细讲解。

5.3批判视角：局限性与争议

• 局限性：尽管提示工程和上下文工程取得了很大进展，但仍然存在局限性。在处理高度抽象、模糊或需要人类常识和情感理解的任务时，AI可能会出现理解偏差。例如，对于一些隐喻、讽刺等修辞手法的文本提示，AI可能无法准确理解其真正含义。在上下文方面，当上下文信息过于庞大或复杂时，AI可能难以有效筛选和利用关键信息，导致响应不准确。
• 争议：在伦理方面，存在提示被恶意利用的风险。例如，有人可能通过精心设计提示，让AI生成虚假信息、有害内容或进行网络攻击。此外，上下文工程涉及用户数据的收集和使用，可能引发隐私问题。如果上下文信息管理不当，用户的敏感信息可能会被泄露。

5.4未来视角：发展趋势与可能性

• 发展趋势：未来，提示工程和上下文工程将更加智能化和自动化。AI可能会自动分析用户的行为模式和需求，生成最优的提示和管理上下文。例如，通过强化学习和元学习技术，AI可以不断优化自己对提示的理解和生成能力，以及上下文的处理方式。同时，多模态提示和上下文融合将成为趋势，结合语音、图像、手势等多种模态信息，提供更自然、更丰富的交互体验。
• 可能性：随着量子计算等新技术的发展，AI的计算能力将大幅提升，这可能为提示工程和上下文工程带来新的突破。例如，能够处理更复杂的提示和更庞大的上下文信息，实现更高级的自然语言理解和生成。此外，在跨领域和跨语言应用方面，有望通过更先进的上下文工程实现无缝切换和准确理解，打破语言和领域的限制。

6. 实践转化

6.1应用原则与方法论

• 提示工程应用原则：
  • 清晰明确：确保提示准确传达需求，避免模糊和歧义。例如，在设计图像生成提示时，明确描述图像的主题、元素、风格等细节。
  • 简洁高效：在保证信息完整的前提下，尽量简洁，避免冗长复杂的表述。例如，对于文本生成提示，突出关键信息，不要堆砌无关词汇。
  • 引导性强：通过提示引导AI生成期望的方向。比如，在创意写作提示中，可以设定故事的背景、人物特点等，引导AI创作符合要求的故事。
• 上下文工程方法论：
  • 信息收集与整理：收集与用户相关的各种信息，如对话历史、行为数据、偏好设置等，并进行合理整理。例如，在电商推荐系统中，整理用户的浏览历史、购买记录等。
  • 关键信息提取：从收集的上下文中提取关键信息，如用户的核心需求、重要事件等。可以使用自然语言处理技术，如命名实体识别、情感分析等方法。
  • 动态更新：随着用户交互的进行，及时更新上下文信息。例如，在聊天过程中，当用户表达新的观点或需求时，相应地调整上下文。

6.2实际操作步骤与技巧

• 提示工程操作步骤：
  • 明确目标：确定希望AI生成的输出类型和内容，例如是生成一篇文章、一幅图像还是一段代码。
  • 分析受众：考虑AI的输出对象，以便设计合适的提示风格和语言。如果是面向专业人士，提示可以使用更专业的术语；如果是普通大众，语言应通俗易懂。
  • 设计提示：根据目标和受众，编写具体的提示。可以参考优秀的提示示例，不断优化自己的提示。例如，在使用文本生成AI时，可以先写出初稿提示，然后根据生成结果进行调整。
  • 测试与优化：将提示输入AI，观察输出结果，根据结果调整提示，直到得到满意的输出。例如，如果生成的文章主题偏离，修改提示中关于主题的描述。
• 上下文工程操作技巧：
  • 使用标识符：为不同类型的上下文信息添加标识符，方便管理和检索。例如，在对话历史中，标记出用户提问、系统回答、用户确认等不同类型的语句。
  • 压缩与摘要：对于过长的上下文，进行压缩和摘要处理，保留关键信息。例如，对用户的长篇反馈进行摘要提取，只保留核心观点。
  • 优先级设定：根据上下文信息的重要性设定优先级。例如，用户当前明确表达的需求优先级高于历史偏好，在处理上下文时优先考虑当前需求。

6.3常见问题与解决方案

• 提示工程常见问题：
  • 输出不符合预期：可能是提示不够明确或准确。解决方案是重新审视提示，细化需求描述，明确关键信息。例如，如果生成的图像与预期风格不符，在提示中明确指出期望的风格，如“生成一幅具有中国水墨画风格的山水图像”。
  • AI生成内容重复：可能是提示过于宽泛，导致AI在有限的模式中循环。解决方法是增加提示的多样性和特异性，引导AI探索更多可能性。例如，在文本生成中，加入具体的场景、情节或独特的视角描述。
• 上下文工程常见问题：
  • 上下文信息过载：过多的上下文信息可能导致AI处理困难。解决方案是对上下文进行筛选和过滤，只保留与当前任务相关的信息。例如，在长时间的对话中，定期清理无关的早期对话记录。
  • 上下文理解错误：可能是上下文表示或处理方式不当。可以尝试调整上下文编码方式或使用更先进的上下文处理模型。例如，从简单的词袋模型上下文表示转换为基于Transformer的上下文表示。

6.4案例分析与实战演练

• 案例分析：假设我们要开发一个智能旅游规划聊天机器人。在提示工程方面，当用户询问“我想去北京旅游，帮我规划一下行程”时，提示可以设计为“为一位计划去北京旅游的用户规划一个5天的行程，包括热门景点、特色美食推荐，每天的行程安排要合理，考虑交通时间”。在上下文工程方面，记录用户的预算偏好（之前提到过“预算有限，希望性价比高”）、旅游时间（如“下周出发”）等上下文信息。根据这些上下文，聊天机器人可以推荐价格适中的住宿和交通方式，以及在合适时间开放的景点。
• 实战演练：
  • 任务：开发一个简单的智能写作助手，能够根据用户提供的主题和一些基本要求生成文章。
  • 步骤：首先，明确提示工程部分，例如用户输入“写一篇关于环保的议论文，要包含三个论点和具体例子”，我们设计的提示要准确传达这些要求给AI。在上下文工程方面，可以记录用户过往写作的风格偏好（如喜欢简洁明了的风格还是华丽的辞藻），在生成文章时根据这些上下文调整语言风格。通过不断测试和优化提示与上下文管理，提高写作助手的性能。

7. 整合提升

7.1核心观点回顾与强化

在本次探索中，我们深入了解了提示工程架构师如何利用Agentic AI上下文工程完善用户体验设计。核心要点包括：提示工程如同精确下达的指令，精心设计才能引导AI生成符合期望的输出；上下文工程则像故事的背景铺垫，为AI理解用户意图提供关键信息。它们相互协作，是实现优质AI交互体验的关键。

我们从基础理解出发，通过生活化的解释、类比和示例，清晰地认识了这两项技术。层层深入剖析其原理、细节和底层逻辑，从多维视角全面审视了它们的发展、应用、局限和未来。在实践转化部分，学习了应用原则、操作步骤、应对问题的方法以及通过案例和实战进行了练习。

7.2知识体系的重构与完善

通过本次学习，我们可以进一步完善知识体系。将提示工程和上下文工程与其他相关的AI技术，如自然语言处理、机器学习算法等进行更紧密的关联。理解它们在整个AI生态系统中的位置和作用，以及如何与其他技术协同工作，提升用户体验。

例如，在自然语言处理的框架下，提示工程和上下文工程是优化语言理解和生成的重要环节。而机器学习算法为提示和上下文的处理提供了技术支持，如通过训练模型来更好地理解提示和利用上下文信息。同时，考虑到不同领域的应用需求，将这些知识与具体行业场景相结合，形成更具针对性的知识模块。

7.3思考问题与拓展任务

• 思考问题：
  • 如何在保证用户隐私的前提下，更有效地利用上下文信息提升用户体验？
  • 当AI面对多种相互冲突的上下文线索时，如何设计合理的策略来做出准确的判断和响应？
  • 随着AI技术的发展，提示工程和上下文工程是否会被新的交互方式所取代？如果是，可能会是什么样的方式？
• 拓展任务：
  • 尝试在自己熟悉的领域，如教育、医疗等，设计一个基于提示工程和上下文工程的AI应用原型，并描述其功能和实现思路。
  • 研究不同文化背景下语言表达和用户需求的差异，分析如何在提示工程和上下文工程中考虑这些因素，以实现全球化的用户体验优化。

7.4学习资源与进阶路径

• 学习资源：
  • 书籍：《人工智能：一种现代方法》涵盖了广泛的AI基础知识，有助于深入理解提示工程和上下文工程的技术背景。《自然语言处理入门》详细介绍了自然语言处理的技术和方法，对提示和上下文处理有很好的参考价值。
  • 在线课程：Coursera上的“Natural Language Processing Specialization”课程提供了系统的自然语言处理学习内容，其中包括与提示工程和上下文工程相关的部分。edX上的“Artificial Intelligence”课程也对AI的各个方面进行了深入讲解。
  • 研究论文：在arXiv、ACL Anthology等学术平台上，搜索关于提示工程、上下文工程、Agentic AI等关键词的最新研究论文，了解前沿技术和研究成果。
• 进阶路径：首先，深入学习自然语言处理和机器学习的高级算法，如Transformer架构的变体、强化学习算法等，以提升对提示和上下文处理的技术能力。然后，参与实际项目，积累实践经验，尝试解决复杂的现实问题。同时，关注行业动态和研究前沿，不断更新知识体系，探索新的应用场景和创新方法，逐步成为提示工程和上下文工程领域的专家。