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解析 ‘Self-Writing Prompts’：让 Agent 根据任务成功率，自主重写并优化自己的系统指令（System Message）

各位来宾，各位对人工智能充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的技术讲座。今天，我们将深入探讨一个引人入胜且极具潜力的领域——“自写指令”（Self-Writing Prompts）。在大型语言模型（LLM）日益普及的今天，我们都深知系统指令（System Message）对于引导LLM行为、确保其输出质量的重要性。然而，手动编写和优化这些指令是一项耗时且往往难以捉摸的工作。 想象一下，如果我们的Agent能够根据它完成任务的实际成功率，自主地学习、重写并优化自己的系统指令，那将是多么强大的能力！这正是“自写指令”的核心思想，也是我们今天讲座的主题。我们将从概念、原理、架构到代码实践，全面解析这一前沿技术。 第一章：系统指令的困境与“自写指令”的兴起 1.1 系统指令：Agent 的“宪法”与“指南” 在基于LLM构建的Agent中，系统指令扮演着至关重要的角色。它定义了Agent的身份、角色、行为准则、输出格式要求以及其他关键约束。一个精心设计的系统指令能够： 明确角色定位：例如，“你是一个专业的编程助手。” 设定行为规范：例如，“你的回答必须简洁明了，专注于技术细节。” 指定输出格式： …

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什么是 ‘Semantic Versioning for Prompts’？如何通过 Git 流程管理提示词的变更与生产回滚

提示词的语义化版本控制与 Git 工作流：构建稳健的 AI 应用 各位同仁，大家好。 随着人工智能技术的飞速发展，特别是大型语言模型（LLMs）的普及，提示词（Prompts）已经不再是简单的文本输入，它们正在演变为我们与AI交互的核心接口，是驱动AI应用逻辑的关键“代码”。提示词的质量、一致性和可维护性，直接关系到AI应用的性能、稳定性和用户体验。 然而，我们经常看到团队在提示词管理上陷入困境： 变更难以追踪： 不知道哪个版本的提示词导致了线上问题。 协作效率低下： 多人修改提示词，互相覆盖，导致混乱。 生产回滚困难： 新提示词上线后效果不佳，却无法快速恢复到旧版本。 环境差异复杂： 开发、测试、生产环境的提示词版本不一致。 这些问题，与传统软件开发中遇到的挑战如出一辙。幸运的是，软件工程领域经过数十年发展，已经形成了一套成熟的解决方案：版本控制和发布管理。今天，我们将深入探讨如何将这些宝贵的实践——特别是语义化版本控制 (Semantic Versioning) 和 Git 工作流——应用于提示词的管理，从而构建更健壮、更可控的AI应用。 一、提示词的语义化版本控制 (Semant …

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什么是 ‘Pre-computed Prompts’？如何通过静态提示词模板优化极大地降低首字延迟（TTFT）

降低首字延迟（TTFT）的利器：深入解析预计算提示词（Pre-computed Prompts） 各位同仁，各位技术爱好者，欢迎来到今天的讲座。我是你们的向导，一名在软件工程和人工智能领域摸爬滚打多年的实践者。今天，我们将深入探讨一个在大型语言模型（LLM）应用中至关重要且极具优化潜力的技术点——“预计算提示词”（Pre-computed Prompts）。我们将从理论到实践，从概念到代码，一步步揭示它如何通过静态提示词模板的优化，显著降低我们赖以提升用户体验的首字延迟（Time To First Token, TTFT）。 1. 理解首字延迟（TTFT）及其在LLM应用中的关键性 在探讨预计算提示词之前，我们必须首先理解其所要解决的核心问题：首字延迟（TTFT）。 什么是首字延迟（TTFT）？ TTFT指的是用户发送请求后，大型语言模型开始生成并返回第一个可识别的词元（token）所需的时间。这个时间包含了多个阶段： 网络传输延迟： 用户请求发送到LLM服务提供商（如OpenAI、Anthropic）或私有部署模型服务器的网络耗时。 请求处理与队列： 服务器接收请求后，可能需要进行认 …

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什么是 ‘Negative Prompts’？在 LangChain 中如何显式告诉 Agent “不要做什么”以减少误操作

大模型时代下的指令精度与挑战 随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，我们正步入一个由人工智能驱动的全新时代。LLM强大的文本生成、理解和推理能力，使得构建智能助手、自动化工作流程、甚至是自主决策系统成为可能。在LangChain这样的框架中，通过将LLM与各种工具（Tools）、内存（Memory）和规划（Planning）机制相结合，我们能够创建出功能强大、能够执行复杂任务的Agent。这些Agent能够理解自然语言指令，自主选择并调用工具，从而完成从数据查询到代码生成等一系列操作。 然而，大模型的强大能力也伴随着一个核心挑战：控制。LLM本质上是概率模型，它们的“创造性”和“泛化能力”在带来惊喜的同时，也可能导致它们偏离预期，产生不准确、不安全、不相关甚至是有害的输出或行为。例如，一个旨在提供金融建议的Agent可能会在用户不经意间询问健康问题时，尝试给出医疗建议；一个负责处理敏感数据的Agent可能会在某种特定输入下，无意中泄露信息；或者一个代码生成Agent可能会生成不符合安全规范的代码。 为了确保Agent的行为符合我们的期望，并最大限度地减少误操作，我们不仅需要明确地告 …

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