Prompt工程

大语言模型（LLM）的智能体框架正在成为人工智能应用的核心架构。LLM Agent通过工具调用（Tool Calling）和推理-行动循环（ReAct模式）实现自主任务规划与执行，…

大模型上下文工程（Context Engineering）决定了一个模型在真实业务链路中的上限。上下文窗口越放越大，瓶颈早已不是“装得下”，而是检索不到关键内容、上下文相互污染、推…

大模型在实际部署中面临多种安全威胁，其中Prompt注入攻击和越狱攻击是最常见的两类风险。人工智能应用的安全防护需要在模型层、应用层和基础设施层三个维度建立防御体系。本文覆盖Pro…

Prompt工程是大模型应用开发中投入产出比最高的优化环节。同一模型、同一任务，不同的提示词设计可能导致输出质量差距数倍。思维链（Chain-of-Thought）和少样本学习（F…

Function Calling机制原理与API接口规范 大模型函数调用（Function Calling）是指大语言模型在推理过程中识别用户意图，生成结构化函数调用参数，由外部系…

AI智能体（Agent）在实际业务场景中往往需要完成多步骤、有依赖关系的复杂任务，单纯依靠大模型的单轮对话能力难以满足需求。LangGraph作为LangChain推出的工作流编排…

Prompt工程（提示词工程）是影响大模型应用效果最直接、成本最低的优化环节。同一个模型名称下，系统提示词、少样本示例与输出格式约束的设计差异，可以让结果质量差出数量级。本文按照评…

大模型Agent智能体正在从简单的问答对话走向复杂的任务执行系统。Agent的核心能力在于将大语言模型的推理能力与外部工具调用相结合，通过多步推理完成单次对话无法解决的复杂任务。本…

大模型Agent智能体已成为人工智能应用落地的主要形态，核心难点不再是模型能力本身，而是让模型稳定地完成工具调用与多步任务。本文以ReAct推理框架为主线，结合Function C…

AI智能对话系统做不好多轮对话，大多数问题出在状态管理上：模型记不住三句话之前说过的约束条件，改了需求又把旧值带回来，或者上下文一长直接超出窗口限制。这篇文章针对大模型驱动的智能对…