各位同仁，各位技术爱好者，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，探讨一个令人兴奋且极具挑战性的话题：如何构建一个具备“自我学习能力”的Agent。更具体地说，这个Agent能够根据其日常的工作日志，自动分析、识别并优化自身的Prompt模板。 在当今这个由大型语言模型（LLM）驱动的时代，Prompt工程的重要性不言而喻。一个优秀的Prompt能够让LLM的性能事半功倍，而一个模糊或低效的Prompt则可能导致结果南辕北辙。然而，人工优化Prompt模板不仅耗时耗力，而且往往受限于人类的经验和认知偏差。我们是否能让AI自己来做这件事？答案是肯定的，这就是我们今天要深入探讨的核心。 想象一下，一个Agent在执行任务时，不仅完成了工作，还默默记录下每次任务的输入、它使用的Prompt、LLM的输出，以及最重要的——这项任务的成功与否，甚至人类对结果的反馈。日复一日，这些数据积累成了一份详尽的“工作日志”。我们的目标，就是赋予Agent解析这份日志的能力，从中发现规律，理解哪些Prompt结构或措辞导致了成功，哪些导致了失败，并最终，利用这些洞察力，生成或修改出更高效、更精准的Prompt模板。这 …
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