AI Agent 提示词实战：4 套模板直接套用，效果立竿见影
前文我们借助 Coze 从零构建了一位 AI Agent，目睹了它独立思考与行动的全过程。然而你或许已察觉到一个关键问题：同样的 Agent，若任务描述方式稍作调整，最终表现竟有天壤之别。有人构建的 Agent 逻辑严密、输出稳健，而有人打造的却东拼西凑、频频“跑偏”。这其中的分野并非源于工具差异，而在于提示词的撰写。今日便聚焦于此——究竟如何撰写 Agent 提示词，方能令其真正“得力”？需明确，你与 ChatGPT 对话时输入的 prompt，同赋予 Agent 的“系统指令”截然不同。日常聊天属于一
解读AI上下文：核心概念与应用
AI里的"上下文"（Context）指的是模型在处理当前输入时，赖以理解含义、消除歧义并保持连贯的周边信息与背景环境。它不是模型自身参数中固化的知识，而是在推理时动态提供的"工作记忆"，决定了模型在特定时刻"知道什么"以及"该以何种方式回应"。 📌 上下文的主要形式 1、💬 对话历史：多轮对话中来回的提问与回答，让模型记住"聊到哪儿了"。 2、⚙️ 系统指令：预设的角色、语气和安全规则，例如"你是一名专业的法律顾问"。 3、📝 少样本示例：在问题前给出的几个范例，引导模型模仿格式与逻辑。这就是常说的 上下