玩转AI智能体：prompt提示词创建与应用指南

prompt 智能体 AI应用开发

什么是AI智能体提示词

AI智能体（Agent）是实现与环境互动、决策和执行的关键实体。它们具备自主性、交互性、反应性和主动性等核心特征，能够有效感知环境变化，根据既定目标和当前状态调整行为策略。AI智能体不仅能够独立完成任务，还能够作为大模型应用落地的载体，在智能客服、自动规划等多个领域发挥作用。

智能体的工作原理涵盖感知、决策和执行三个核心过程。通过这些过程，智能体能够利用大模型的推理能力，将复杂问题拆解为一系列小问题，并有序调用外部工具和模型能力，最终解决初始问题。在此过程中，提示词起到了至关重要的作用。提示词是智能体agent与大模型之间沟通的桥梁，通过特定的文本输入引导模型生成所需的内容。编写有效的提示词，能够显著提升AI智能体的内容生成质量和效率。

如何编写有效提示词

编写高效的提示词是提升AI智能体应用能力的关键。需要明确提示词的定义——它们是向AI模型提供的文本输入，用于指引模型生成特定内容。这些输入不仅决定了生成内容的方向，也影响着内容的质量和风格。

在编写提示词时，理解目标模型的特性至关重要。这包括了解模型的语言理解和生成能力，以及考虑其训练数据背景。例如，如果模型经过了大量法律文本的训练，那么在编写法律相关的提示词时就能更好地利用模型的能力。此外，优质的提示词能够帮助我们在内容生成过程中实现定向生成、质量控制和效率提升。定向生成确保模型输出满足具体的要求，如主题、风格和结构；质量控制通过精确的提示词提升内容的相关性和准确性；效率提升则减少了模型训练时间和资源消耗。编写提示词的基本步骤如下：

• 明确任务目标是最基本的。错误的示例如简单地要求生成一篇文章，而正确的示例则明确了文章的主题、内容范围和所需技术细节。例如，在编写关于可再生能源的提示词时，明确提到要讨论太阳能和风能的最新技术，这样模型就能针对性地生成内容。
• 结合具体细节也是编写高质量提示词的关键。比如，在描述巴黎时，不是泛泛而谈，而是专注于春季的公园和咖啡馆，以及新兴的艺术氛围和历史建筑，这样生成的文本将更加生动和具体。
• 编写具体指令对于生成符合期望的内容同样重要。以写故事为例，一个好的提示词会设定故事发生的时间、地点、主角和核心情节，如设定在2049年东京的科幻故事，主角是一名黑客，通过解决数据隐私问题来拯救世界。

提示词的3种常用框架简介

APE提示词框架

APE 框架提倡将用户的请求分解为三个主要部分：行动、目的和期望。这种分解方法使得与大模型的交互更加明确和高效。

**行动 (Action)：**定义需要完成的特定任务、行动或活动。这是框架的第一步，旨在明确要执行的具体任务或活动。

**目的 (Purpose)：**讨论意图或目标。这部分是为了解释为什么要执行这个特定的任务或活动，它的背后意图是什么，以及它将如何支持更大的目标或目标。

**期望 (Expectation)：**陈述期望的结果。在这最后一步，明确表述通过执行特定任务或活动期望实现的具体结果或目标。

CHAT 提示词框架

CHAT 框架集中于角色、背景、目标和任务四个核心部分，为用户与大模型的深度交互提供了全面的指导。

1、角色 (Character)

角色为大模型提供了关于用户身份和角色的信息，有助于大模型更好地定制其回应。例如，一个医生可能需要的信息与一个学生完全不同。

2、背景 (History)

背景部分提供了与当前问题相关的历史信息和背景知识。这使得大模型能够更好地了解用户所在的上下文环境。

3、目标 (Ambition)

目标描述了用户希望从与大模型应用的交互中实现的长期或短期目标。它可以帮助大模型提供更有针对性的建议和解决方案。

4、任务 (Task)

任务部分明确了用户希望大模型执行的具体任务或行动。这是最直接的指导，告诉大模型用户期望的具体操作或回答。

CARE提示词框架

CARE 框架强调四个关键要素：上下文指导、行动、结果和示例。此外，与 CARE 框架类似的框架还有不少，如 CAR (Context, Action, Result) 框架、CCAR (Challenge-Context-Action-Result) 模型和 CARL (Context, Action, Result, Learning) 框架。这些框架有着相似的元素和原则。

1、上下文指导

上下文指导提供了操作的背景信息，帮助大模型更好地了解用户所处的环境或情境。例如，“在我开车时” 可以作为上下文指导，告诉AI大模型用户当前正在驾驶。

2、行动

与 APE 框架中的行动类似，这里的行动描述了要进行的具体活动。

3、结果

结果描述了完成活动后期望得到的效果或反馈。它可以是明确的，也可以是隐含的。

4、示例

示例提供了一个或多个使用提示词的实例，帮助用户理解如何正确地与大模型进行交互。

如下是一个实例：

假设您是一家互联网公司的项目经理*，您的团队将负责开发一个新的移动应用程序。以下是一个可能的 CARE 提示词实例：*

上下文 (Context):

我们的客户是一家电商公司，他们想要一个能够提高在线销售和客户互动的移动应用程序。

行动 (Action):

设计和开发一个用户友好的移动应用程序，集成社交媒体共享功能，推送通知和在线购物功能。

结果 (Result):

应用程序的发布促使在线销售增加了 335%，并且客户满意度评分提高到 9/10。

示例 (Example):

提供一种移动应用程序样例（例如竞品拼多多的首页设计）

AI智能体提示词的最佳实践

• 明确意图是编写高质量提示词的基础。在编写提示词时，应该始终清晰地传达最重要的内容或信息。这有助于模型准确理解用户需求，生成符合期望的输出。
• 构建提示词时，应该首先定义其角色，提供上下文或输入数据，然后给出具体的指令。例如，在编写一个用于医疗咨询的智能体提示词时，应明确指定用户的角色（如患者或医生），上下文（如症状描述或治疗建议），以及具体的指令（如提供诊断意见或列出药物名称）。
• 提供具体的、多样化的例子也是编写提示词的一个重要步骤。例子可以帮助智能体agent更好地理解如何生成符合要求的内容。对于复杂任务，将任务分解成一系列更简单的提示词是一种有效的方法。这样不仅可以降低任务的复杂度，还能够提高模型执行任务的准确性。
• 限制输出范围也是编写提示词时需要考虑的方面。通过使用限制条件，可以确保模型的输出与指令紧密相关，避免生成不相关或低质量的内容。此外，质量监控和逐步思考也是提升提示词工程质量的关键。在生成响应之前，指导模型进行自我评估或自检，确保输出内容的质量。对于复杂问题，引导模型按照逻辑顺序逐步推理，以产生更准确的结果。

编写提示词是一个创造性和开放性的过程。随着技术的发展，编写者需要不断适应和调整，以充分利用AI智能体的潜力。

BetterYeahAI智能体提示词方案

BetterYeah AI Agent是一个集成了国内外主流大模型的一站式智能体开发平台，它提供了结构化编写AI智能体提示词的功能。使用这个平台，开发者可以零代码构建AI Agent，通过直观的界面和选项来自动生成Prompt，加速AI应用开发。界面展示方面，BetterYeah AI Agent提供了一个用户友好的编辑界面，开发者可以在此界面上直接编辑和预览提示词。平台还提供了示例库和AI应用模板，帮助开发者快速上手，以及质量监控工具来评估提示词的效果。通过这些功能，开发者能够高效地编写出精准的提示词，提升AI智能体的性能和应用范围。

通过BetterYeah AI Agent平台，开发者可以轻松编写AI智能体提示词，实现智能体与用户的高效互动。无论是构建智能客服系统还是自动化工具，这个平台都能够提供强有力的支持，让AI智能体更好地服务于企业。