作者：陈俊文-元数点AI
cmln100
版本：1.0
欢迎来到元创星球，《智能体创作指南》是一本旨在指导新手学员如何基于豆包等智能平台，系统地构建和优化AI agent的学习手册。
手册分为三个主要部分：
智能体基础：这部分从智能体的本质出发，探讨了智能体的基本特征和原理，以及智能体平台——豆包的基本情况。
智能体创作艺术：这部分详细介绍了智能体创作的“四步曲”：做什么、怎么做、做多好、需要什么条件。通过具体的流程设计、交互设计和任务分解，可以学会如何将一个创意转化为一个功能完善的智能体。
智能体的自动化构建：这部分探讨了如何利用智能体生成器等工具，进一步提高智能体创作的效率和质量。
智能体创作指南会不断更新迭代，请大家持续关注，欢迎前来交流学习，共建智能体创作社区！
自2022年末，GPT横空出世，AI领域迎来了前所未有的繁荣景象。新概念和技术层出不穷，如大语言模型LLM和AI Agent智能体等新词汇，如同狂风暴雨般席卷而来。许多人还未完全理解这些概念，就已经感到焦虑和困惑。这种快速发展的趋势提醒我们，仅仅追逐概念是不够的，我们需要深入理解事物的本质，才能跟上技术发展的步伐，不被时代的洪流所淹没。
认知的深度直接决定了我们的创造力。深入理解一个事物，不仅能够帮助我们在思维上突破局限，还能激发我们在该领域的创造力。因此，我们需要探索智能体的本质，而不仅仅是记住它的定义和概念。只有通过深入理解，我们才能在智能体领域发挥出无限的创造力，创造出真正有价值的东西。
智能体的理念其实从古至今一直存在，只是每个阶段所展现出来的形态不同。无论是中国古代的“木鸟”、“木头人”、“机关城”，还是古希腊的自动门、水钟，西方近代的印刷机、纺织机等，都是人类在智能体方面的早期探索。这种智能体和自动化的理念，对人类的创新和发展起到了至关重要的作用。它们是人类智慧的结晶，也是我们今天能够站在巨人的肩膀上继续前进的基础。
智能体，这个名字本身就蕴含着无尽的可能。它不仅仅是自然界中的生物，更是人类智慧的结晶。从古至今，智能体的身影无处不在。在自然界中，我们看到了各种生物展现出令人惊叹的智能，它们凭借本能和直觉在生存竞争中脱颖而出。而人类则通过自己的智慧，创造出了一系列人造的智能体，它们从简单的木制机械到复杂的计算机程序，无一不体现着人类的创造力和智慧。
智能体，简而言之，就是一个具备智能的实体，由“智能”和“体”两部分组成。其中，“智能”代表智商，而“体”则代表身体。在过去的人造智能体中，主要体现的是“体”，即具有真实的身体，但智商较低。而如今，智能体与过去最大的不同之处在于，它们多了一个“超级大脑”——大语言模型LLM，这使得智能体的智商得到了质的飞跃。
LLM的出现，让智能体从简单的“体力劳动者”变成了拥有高度智能的“思考者”。它不仅能够执行简单的任务，更能够进行复杂的思考和决策。这种突破使得智能体能够在更复杂的任务中发挥作用，极大地拓展了其应用领域，为人类带来了前所未有的便利和可能性。
基于LLM（大型语言模型）的智能体，如今在众多机构和平台中都有各自的定义和解释。这种多样性不仅正常，而且是必要的，因为没有所谓的标准答案，正因如此，我们正处在一个思维和创造力百花齐放的时代。然而，为了更深入地理解当前的智能体，我们可以采用系统化的思维方法，从智能体的组成元素、结构、特性、等级、类型和形态等多个维度进行分析，以期全面洞察智能体的本质。
组成元素：
基础结构
以下是open ai的Lilian Weng在其博文《LLM Powered Autonomous Agents》 中，对基于LLM的AI Agent 做的系统综述。
原文地址：https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/
她将Agents定义为LLM、记忆（Memory）、任务规划（Planning Skills）以及工具使用（Tool Use） 的集合，其中 LLM 是核心大脑，Memory、Planning Skills 以及 Tool Use 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件，并对每个模块下实现路径进行了细致的梳理和说明。
主要特征：
在AI发展到大语言模型时代，很多AI工具看起来已经具备了初步的Agent能力。虽然AI工具包括机器人和Agent都是旨在自动化任务的软件程序，但特定的关键特征将AI智能体区分为更复杂的AI 软件。
业内认为，当AI工具具备以下特征时，就可以将该工具视为AI Agent：
能力等级
从简单反射到学习型，智能体的智力水平逐渐提高，能够处理更复杂和不确定的环境，实现更高级别的自主性和智能。这种智能体的等级划分反映了智能体从简单到复杂的发展过程。
简单反射智能体(Simple Reflex Agents)：这类智能体仅根据当前的感知做出反应，缺乏对感知历史的考虑。它们的问题在于智力的局限性、对环境变化的无适应能力，以及生成和存储大量状态的可能性。
基于模型的智能体(Model-based Agents)：这类智能体利用内部模型来预测环境变化，并根据这些预测做出决策。它们通过获取关于世界如何演变以及自身行动如何影响世界的知识，来更新内部状态和做出决策。
基于目标的智能体(Goal-based Agents)：这类智能体根据其目标或理想状态来做出决策，选择能够实现目标的行动。它们能够通过搜索和规划来选择一系列行动，以实现长期目标。
基于实用程序的智能体(Utility-based Agents)：这类智能体根据行动的效用来做出决策，以最大化自己的幸福或效用。它们评估各种行动的效用，并选择效用最大的行动。
学习型智能体(Learning Agents)：这类智能体通过从经验中学习来提高自己的性能。它们能够从过去的经历中获取知识，并利用这些知识来改进未来的决策和行动。
主要类型
智能体类型从单一到混合，反映了智能体从简单到复杂、从被动到主动的发展过程。它们为LLM提供了丰富的应用场景，推动了LLM技术向更高级别的通用人工智能发展。
自主智能体(Autonomous Agents)：这类智能体根据用户的需求和目标，自动执行任务并实现预期结果。它们模拟人类的决策过程，利用LLM进行意图理解、任务规划、行动执行等。自主智能体可以应用于各种垂直领域，如客户服务、财务、研发等，成为人类的有效助手。AutoGPT是一个典型的自主智能体示例。
生成智能体(Generative Agents)：这类智能体模拟人类社会的交互，能够在虚拟环境中与其他智能体或人类进行自然交互，并自主生成行为。它们具有记忆、规划、反思等机制，能够生成反映其个性、偏好、技能和目标的行为。生成智能体可以应用于游戏、虚拟社交等领域，为用户提供沉浸式的体验。斯坦福小镇就是一个典型的生成智能体示例。
混合智能体(Hybrid Agents)：这类智能体兼具自主智能体和生成智能体的特点，既可以根据用户需求自动执行任务，也可以在虚拟环境中与其他智能体或人类进行交互。它们具有复杂的决策机制，能够处理复杂的不确定环境。混合智能体可以应用于各种综合性的场景。
表现形态
智能体的形态多样，它们可以存在于物理世界、虚拟世界、网络空间等不同领域，以实体或虚拟的形式与人类进行交互，提供各种智能化服务。
智能体的形态和应用范围不仅仅局限于智能助手或虚拟角色，还可以是自动化工具，甚至是更为复杂和高级的系统。通过对智能体结构的深入分析，我们发现它的核心逻辑——识别信息、处理信息、规划决策、产生行动——与人类的行为模式有着惊人的相似性。这意味着，理论上，任何可以被分解为这四个步骤的任务或行为，都有潜力通过智能体来实现。当然，这种实现的可能性受到智能体能力的限制，包括其处理信息的准确性、决策的质量以及执行行动的效率。
智能体的边界，实际上是由其能力所定义的。当前，基于大型语言模型（LLM）的智能体在知识层面几乎无所不知，其边界似乎仅受限于人类的想象力。然而，在行动层面，智能体的能力还远远不足。这就提出了智能体发展的下一个重要挑战：如何从“无所不知”转变为“无所不能”。这不仅仅是技术上的挑战，更是对智能体理解、决策和执行能力的全面考验。实现这一目标，将意味着智能体能够处理和执行更为复杂和多样化的任务，从而真正实现“万物皆可智能体”的愿景。
随着人工智能技术的不断发展，智能体框架成为了一个备受瞩目的领域。智能体框架通过集成大语言模型、记忆系统、规划技能和工具使用能力，使智能体能够以自然语言形式接受任务，并进行自主决策和操作。
智能体框架
大语言模型（LLM）部分
大语言模型是智能体框架的核心，负责理解语义、生成文本和进行推理。LLM通过预训练学习大量语言数据，获得强大的语义表示和生成能力。在智能体框架中，LLM充当“大脑”，为其他模块提供支持。
规划模块
规划模块根据LLM的语义理解，对复杂任务进行分解和规划。它将任务拆分为多个子任务，并为每个子任务生成执行方案。规划模块使智能体具备自主决策和规划能力。
记忆模块
记忆模块负责存储和回顾智能体的历史行为和经验。它将信息以向量或文本形式存储在外部数据库中，以便智能体进行快速检索和学习。记忆模块是实现智能体自主学习和优化的关键。
行动模块
行动模块将LLM的决策转化为具体操作。它通过调用外部工具、API等，实现智能体的行动。行动模块使智能体能够影响和改变所处环境。
反馈模块
反馈模块收集智能体行动的结果，并将其传递给LLM和规划模块。它帮助智能体评估行动效果，并据此进行调整和优化。反馈模块对提高智能体的决策质量和行动效果具有重要意义。
用户价值
降低使用门槛
智能体框架通过模块化和组件化设计，降低了开发智能体应用的门槛。用户无需从零开始构建智能体系统，而是可以基于框架进行快速开发和部署。
提高开发效率
智能体框架的组件化和标准化设计，有助于提高开发效率。用户可以根据需求选择合适的模块，进行快速组合和扩展，从而缩短开发周期。
智能体框架的代表产品
OpenAI的GPTs
GPTs是基于GPT-4构建的智能体框架，它通过与其他模块结合，实现了强大的智能体能力，如规划、记忆、行动和调用工具等。
百度的文心一言
文心系列是百度基于文心大模型构建的智能体框架。它们具备强大的语义理解、规划、记忆和行动能力，广泛应用于各种场景。
字节的豆包
豆包是字节跳动推出的基于云雀大模型构建的智能体框架，具备强大的语义理解、规划、记忆和行动能力。它已在智能对话、内容创作等领域取得显著应用效果。
清华的智谱清言
智谱清言是基于GLM4.0构建的智能体框架，具备强大的语义理解、规划、记忆和行动能力。它已在科学研究和自动化实验等领域取得显著成果。
其他平台
ModelScope-Agent：基于开源大语言模型的智能体开发框架。
TARS-RPA-Agent：结合了“TARS+ISSUT”双模引擎的超自动化智能体。
metaGPT：开源多智能体框架，用于生成API、用户故事等。
Amazon Bedrock Agents：用于快速创建和管理智能体的平台。
在人工智能领域，字节跳动推出的豆包平台备受关注。作为一款智能体平台，豆包具有以下特点：
个性化智能体：豆包允许用户创建专属智能体，通过提供个性化的头像、昵称、背景和声音，用户可以打造具有独特个性的虚拟助手。这种个性化的设计增强了用户的沉浸感和互动性。
多样化的交互方式：豆包提供了文字、语音、图片等多种交互方式，用户可以根据需要选择最适合的交流方式，享受更丰富的互动体验。
丰富的应用场景：豆包具备多样化的应用场景，包括问答、写作、绘画、编程等多个领域，满足了用户在学习和工作中的多种需求。
开放的平台生态：豆包采用了开放的平台架构，允许用户自主开发智能体应用，并通过平台发布，这为智能体应用的创新提供了更大的空间。
社交化的交流模式：豆包引入了社交化的交流模式，用户可以与其他智能体进行交流，这增加了用户之间的互动性，也进一步拓展了智能体的应用范围。
强大的模型支持：豆包依托字节跳动强大的模型能力，能够快速响应用户的需求，并生成高质量的回答或作品。
安全可靠的保障：豆包注重用户隐私和数据安全，提供了一系列的安全保障措施，确保用户数据的安全性和可靠性。
智能体，其本质的理解因人而异。这种多样性源于不同背景和视角下的认知差异，从哲学到心理学，再到教育学，每个领域都为智能体的本质提供了独特的解释。这种多元的理解不仅丰富了智能体的内涵，也为智能体的创作提供了多样的视角和灵感。
哲学视角：在哲学领域，智能体被视为具有自主意识、能够进行推理和决策的实体。例如，古希腊哲学家亚里士多德提出的“潜能与实现”概念，可以启发我们理解智能体的潜能和实际功能之间的关系。这种理解下的智能体创作，更注重于逻辑推理和道德判断的能力。
心理学视角：心理学视角下的智能体，则侧重于理解和模拟人类的心理过程。这种理解下的创作，会更多地关注智能体的情感计算和认知模拟能力，使其能够更好地与人类进行情感交流和认知互动。
教育学视角：从教育学的角度看，智能体被看作是一种教育工具，能够根据学习者的需求和特点提供个性化的教学支持。这种理解下的智能体创作，会着重于智能体的教学策略和适应性学习能力的开发。
通过这些不同视角的案例，我们可以看到，对智能体本质的不同理解，直接影响了智能体的设计方向和功能定位。这也提示我们在智能体创作过程中，需要充分考虑目标用户的需求和使用场景，从而选择合适的理解角度进行创作。
通用大模型LLM的局限性
尽管大语言模型（LLM）在处理多种任务时展现出惊人的通用性，但它们在实际应用中仍面临一些局限性。这些模型往往在广泛的领域内平均分配其能力，导致在特定领域或任务上可能不如专门设计的系统高效。例如，一个通用的聊天机器人可能无法提供与专门为教育或医疗领域设计的智能体相同的专业水平和精准度。
专用的意义
从通用到专用的转变，意味着将大模型的能力聚焦于特定领域或任务，从而提高其在该领域的表现。这种转变不仅仅是技术上的优化，更是对用户需求的深刻理解和对应用场景的精准把握。通过这种转变，智能体能够提供更加专业和精准的服务，满足用户的特定需求。
以一个简单的预设“你是一位老师”为例，这个预设可以将一个通用的大模型转变为一个专门用于教育领域的智能体。这个智能体不仅能够提供教学资源、解答学术问题，还能够根据学生的学习进度和风格进行个性化教学。这样的转变，使得原本通用的聊天机器人变成了一个能够真正辅助教学的专业工具，大大提高了其在教育领域的实用性和效率。
我们可以看到，从通用到专用的转变，不仅仅是智能体功能上的增强，更是对用户需求深度理解的体现。它使得智能体能够更好地服务于特定领域，发挥出更大的价值。
智能体的几个核心模块：大语言模型（LLM）、记忆系统、规划能力和工具集，都扮演着关键角色，共同决定了智能体的功能和行为。
为了提升智能体的专业度，需要对每个模块进行深入优化和改造。例如，针对LLM，可以通过微调（Fine-tuning）来增强其在特定领域的理解和回应能力。记忆系统可以设计为更高效的信息检索和存储机制，规划能力可以通过强化学习等技术进行优化，工具集则可以根据特定应用场景进行定制化扩展。这部分工作主要适合平台方，而非个人用户。
基于“豆包”等智能体平台进行创作时，可以利用平台提供的预设和知识库来快速构建智能体。此外，平台还提供对话背景、开场交互、声音克隆等支持，帮助创作者更好地展示智能体的功能。
专业化智能体的创作，关键在于对专业场景的深入理解。首先，需要详细拆解场景中的关键要素和用户需求。然后，根据这些要素设计智能体的功能和行为。例如，在教育场景中，智能体需要能够理解学生的学习需求，提供个性化的教学内容，并能够评估学习效果。
通过这样的专业化创作过程，智能体能够更好地服务于特定领域，提供更加精准和高效的服务。这不仅提升了用户的使用体验，也使得智能体在专业领域发挥出更大的价值。
总结来说，智能体创作的本质在于深入理解智能体的本质和结构，通过不断的优化和改造，以及平台赋能，实现从通用到专用的转变，最终服务于特定的应用场景和用户需求。这个过程既充满挑战，也充满了无限的可能性。
智能体创作的“四步曲”旨在指导新手学员如何系统地构建和优化智能体。这四个步骤分别是：做什么、怎么做、做多好、需要什么条件。
a. 寻找创意的源泉
在智能体创作中，首先需要确定“做什么”，即智能体应当具备的功能和特性。这包括两个主要方面：
b. 分析旧需求
旧需求通常指的是市场上已经存在但尚未被充分满足的需求。我们可以通过以下结构进行分析：
通过这种细分，我们可以发现许多具体的需求点，为智能体创作提供方向。
c. 探索新需求
新需求往往由新技术推动，创造全新的场景和应用。例如：
通过关注这些新技术带来的新场景，我们可以发现并定义新的智能体需求。
d. 创建智能体的初步概念
撰写智能体的概念描述，包括其功能、目的、受众和特性。
功能定义：基于需求分析的结果，明确智能体应具备的具体功能。例如，如果需求分析显示用户需要一个能够提供实时学习辅导的智能体，那么该智能体的核心功能可能包括在线问答、知识点讲解和练习题推荐。
目标定位：确定智能体的主要目标。这些目标应与用户需求紧密相关，并能够通过智能体的功能实现。例如，目标可能是提高学生的学习效率或改善学习体验。
明确智能体服务的目标群体是至关重要的：
用户画像：创建目标用户的详细画像，包括他们的年龄、教育背景、兴趣和需求等。
使用场景：考虑智能体将在哪些场景中被使用，以及这些场景对智能体设计的影响。例如，如果目标用户是忙碌的专业人士，智能体可能需要提供快速、高效的服务。
根据功能、目标和受众，规划智能体的特性：
交互方式：确定智能体与用户交互的方式，如文本、语音等。
个性化：考虑智能体是否需要提供个性化服务，如根据用户的学习进度和风格调整教学内容。
在确定智能体的功能和特性后，我们需要考虑如何实现这些功能，即“怎么做”。这包括任务分解、流程设计和交互设计。
例如，对于礼物推荐助手，我们可以将其大任务拆解为：用户偏好收集、礼物类别筛选、预算匹配、个性化推荐等子任务。
例如，在礼物推荐任务中，流程可以设计为：向用户问好 -> 收集用户偏好 -> 推荐礼物类别 -> 匹配预算 -> 推荐合适的礼物 -> 根据用户反馈重新推荐。
例如，在开场白中，助手可以自我介绍：“你好，我是您的礼物推荐助手，请告诉我一些关于收礼人的信息，比如她的年龄、兴趣爱好或者您想要传达的特别情感，让我们一起开始这段寻找完美礼物的旅程吧！”；
在预设问题上，可以写：妇女节快到了，我该送什么礼物给妈妈呢？ 有没有一些特别的礼物可以让女朋友感受到我的关系？我想给老婆一个特别的礼物，你有什么建议吗？
通过任务分解、流程设计和交互设计，我们为智能体的实现提供了清晰的思路和方法。这有助于我们高效地创作出功能完善、用户体验良好的智能体。
在智能体创作中，确定“做什么”和“怎么做”之后，我们需要关注的是“做多好”，即如何优化智能体的运行效果和性能。这直接关系到智能体在实际应用中的表现和用户满意度。基于智能体的功能和运用机制，我们可以从多个方面对智能体进行优化，以提升其性能和用户体验。以下是我们在优化智能体时需要考虑的几个关键方面：
优化机制
为了使智能体的表现更佳，我们可以调整其运行机制。这包括增加机制的复杂度，以提升智能体的性能，或减小复杂度，以适应大模型的理解和推理能力。
优化提示
提示词的优化对于指导大模型遵循指令并发挥其性能至关重要。我们可以通过调整提示词，让大模型更好地理解我们的意图。
优化数据
数据对于智能体的训练和优化至关重要。我们可以通过优化知识库的资料和背景知识，为智能体提供更优质的示例进行学习和参考。
优化输出
智能体的输出应该具有一致性和可靠性。为了实现这一目标，我们可以限定智能体的输出风格。
优化迭代
智能体的优化是一个持续迭代的过程。我们可以通过不断的测试和用户反馈，根据用户体验进行迭代升级。
通过以上五个方面的优化，我们可以使智能体的表现更加出色，从而为用户提供更好的服务。
在实现智能体的功能和效果时，除了依靠大语言模型LLM本身的能力外，还需要一系列其他条件的支持。以下是需要考虑的关键条件：
知识补给
为了使智能体具备专业领域知识，需要对其进行知识补给。这可以通过以下方式实现：
配置知识库：在平台的知识库模块中，准备与智能体相关的专业知识，以帮助其在执行任务时提供准确的信息和建议。
背景知识补充：在智能体的系统提示词中，补充背景知识，以确保智能体在处理相关任务时能够运用必要的知识。
技能配置
为了使智能体能够完成复杂任务，需要为其配置必要的技能。这包括：
平台技能配置：在智能体平台中配置各种技能，如信息查询、数据分析、文件处理等，以支持智能体的多样化功能。
大模型LLM技能预设：分析智能体执行任务时所需的技能，并在提示词中预设这些技能，以唤醒大模型LLM潜在的能力。
工具配置
为了使智能体能够完成特定的任务，可能需要调用外部工具或接口。因此，需要：
分析工具需求：分析智能体在执行任务时需要使用哪些外部工具或接口。
配置工具调用：在平台中配置外部工具的调用，以满足智能体的任务执行需求。
在完成智能体的“四步曲”基础工作后，便进入了智能体构建的核心环节——编程。这一过程，实质上是将智能体的功能与特性，通过精心设计的提示词来具体化。这些提示词，恰似智能体的基因蓝图，塑造了其思考与行动的框架。它们如同传统软件的编程代码，是智能体得以运作的核心指令。
在此，所谓的提示词，特指系统提示词。它们构成了智能体的基础设定，是智能体构建过程中的关键环节。这些环节主要包括以下三个方面：
组织模块是构建智能体DNA的第一步。在这一步中，我们需要分析智能体的设定，确定所需的模块。这些模块是智能体DNA的基本组成单元，它们共同定义了智能体的功能和特性。
例如，对于角色类智能体，通常需要包含以下几个基本模块：
在组织模块的基础上，我们需要根据智能体的类型和任务，组合不同的模块，构建一个合适的框架。框架是智能体DNA的骨架，它决定了智能体的结构和功能布局。
例如，对于一个文案策划助手，我们可以通过以下模块构建框架：
在框架搭建完成后，我们需要对提示词进行全面的审查分析，包括查漏补缺，去除冗余，完善整体的顺序和结构。这一步骤是确保智能体DNA质量的关键。
在完善细节的过程中，我们需要注意以下几点：
通过以上三个步骤，我们可以构建出高质量的智能体DNA，为智能体的运行提供清晰、准确、高效的指导。
提醒
虽然教程里提供了经过验证的、比较好用的提示词编写方法和结构，但这些并不是唯一标准。教程的作用在于提供一个起点，帮助新手快速入门，但真正的艺术在于个人的探索和创新。我们应该把教程作为一种工具，而不是束缚，不断尝试、实践、优化，找到最适合自己的提示词编写方式。
注意，提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。
注意，提示词所需的结构取决于您想要语言模型完成的任务类型，并非所有以上要素都是必须的。
清晰明确
深度思考
反馈迭代
这三个原则为我们在LLM的世界中导航提供了指导，帮助我们更有效地利用这些强大的工具来满足我们的需求。通过遵循这些原则，我们能够更好地利用LLM的潜力，实现更高效、更准确的交流和理解。
基于清晰明确原则的策略
1. 分隔符的使用
分隔符在提示词中的作用类似于编程中的代码块分隔，它帮助大型语言模型识别提示的不同部分，从而更准确地响应每个部分。有效的分隔符策略包括：
2. 结构化的提示词
结构化提示词是将提示词内容组织成模块化的部分，便于模型理解和遵循。结构化策略包括：
3. 具象化的表达
具象化是使提示词内容具体而明确，避免模糊和抽象。具象化策略包括：
4. 示例化的应用
示例化是通过提供示例来指导模型生成期望的输出。示例化策略包括：
基于深度思考原则的策略
A.思维链chain of thought （CoT）
1.人工思维链 Manual-CoT
2.自动思维链 Auto-CoT
B.思维树 tree of thoughts （ToT）
C.其他模型的融合
其他模型的融合是指借鉴和整合其他领域的模型或理论，如认知科学、心理学、哲学等，以丰富提示词的内涵。这种策略包括：
在探索高效提示词创作的艺术中，许多初学者可能会感到困惑，尽管他们已经阅读了大量关于提示词方法和技巧的文章。记忆各种策略和原则并非易事，更不用说将它们应用到实践中，创造出高质量的提示词了。为了解决这个问题，一个通用的、结构化的高性能提示词模板应运而生，它为新手提供了一条清晰的路径。
这个模板如同一个创作蓝图，用户可以根据自己的特定场景和需求，轻松地进行定制和调整。它不仅减轻了构建提示词框架的压力，还确保了最终作品的质量。模板的设计充分吸收了之前教程中提到的所有原则和策略，使其成为一个全面且有效的工具。
通过遵循这个模板，即使是新手也能创作出效果显著的提示词。这种结构化的方法，不仅提高了创作的效率，还确保了提示词的质量，使其在应用中更加精准和有效。
模板展示
模板化 prompt 的几个概念：
，都是可替换的，可以替换为你喜欢的符号和内容。
模板化 prompt 的几个优点
层级结构：内容与形式统一
Role (角色) 作为 prompt 标题统摄全局内容。
Profile (简介)、Rules（规则） 作为二级标题统摄相应的局部内容。
Language、Description 作为关键词统摄相应句子、段落。
多层结构，方便prompt的表达 提升语义认知
提升语义认知
大大提高了人和GPT模型对 prompt 的语义认知
标识的层级结构实现了聚拢相同语义，梳理语义的作用，降低了模型对 prompt 的理解难度
实现了对 prompt 内容的语义提示和归纳作用，缓解了 prompt 中不当内容的干扰
定向唤醒大模型深度能力
能大大提高模型表现
Role（角色） 属性词，直接将 prompt 固定为角色，确保定向唤醒模型的角色扮演能力 - 也可使用 Expert（专家）, Master(大师)等提示词替代 Role，将 prompt 固定为某一领域专家。
如何构建高性能结构化prompt
一个好的结构化 prompt 模板，某种意义上是构建了一个好的全局思维链。 如该模板设计时就考虑了如下思维链:
构建 prompt 时，不妨参考优质模板的全局思维链路，熟练掌握后，完全可以对其进行增删改留调整得到一个适合自己使用的模板。
高性能结构化提示词模板
结构化prompt生成器
提示词优化器
提示词打分器
半自动生产
半自动生产是智能体生成器的一种运作模式，它将智能体构建过程的部分环节自动化，同时保留人工参与和控制的要素。这种模式的关键在于平衡自动化效率与人类创造力的结合，确保智能体的创作既高效又具有个性化的特点。
半自动生产的核心在于将智能体的构建过程细分为多个环节，每个环节都可以通过特定的智能体辅助完成。例如，创意生成、场景探索、提示词构造等关键步骤，都可以由专门的智能体来辅助执行。这种细分不仅提高了每个环节的专业性和效率，还使得整个创作过程更加模块化和灵活。
在半自动生产模式中，可以创建各种专门的辅助智能体来提高创作效率。例如：
这些辅助智能体可以根据具体需求定制，从而提高整个创作流程的灵活性和效率。
全自动生产原理
全自动生产是智能体生成器的另一种运作模式，它追求在无需人工参与的情况下，完全自动化地构建智能体。这种模式依赖于高性能的大模型和提示词，以实现从初始概念到最终产品的全流程自动化。
优点与挑战
智能体生成器的基本原理，无论是半自动生产还是全自动生产，都体现了我们对智能体创作深度理解和创新能力。这些原理不仅揭示了智能体构建的潜在可能性，还为我们提供了探索智能体世界的新途径。随着技术的不断进步，智能体生成器将继续在智能体创作中扮演关键角色，推动这一领域的持续发展和创新。
引言
在探索智能体生成器的初步知识时，我们意识到AI的力量能够极大地提升工作效率。关键在于深入分析和拆解任务，并创建一个框架或模型。智能体的构建过程并非一成不变，而是可以根据个人思路灵活设计。以下内容基于个人观点，展示如何构建一个个性化的智能体自动化生成系统。
a. 应用场景挖掘器
智能体的创意源泉既来自灵感的闪现，也源于广泛的见识。个人的灵感至关重要，但广泛的见识则可借助大型语言模型来拓展。若将智能体视为一种应用，那么关键在于找到合适的应用场景。我们可以构建一个应用场景挖掘助手，它能够深入不同行业及其细分领域，挖掘潜在的应用场景。
行业分析与细分：通过对不同行业的深入分析，识别出具有潜力的细分市场。每个细分市场都可能包含独特的需求和机会。
需求识别：在选定行业细分领域后，进一步识别具体的需求和问题，这些需求和问题将是智能体设计的出发点。
b. 智能体概念生成器
找到应用场景后，下一步是基于此场景构思合适的智能体。可以构建一个智能体概念生成器，提供智能体的基本概念（如名称、功能、受众、特色）。将智能体视为虚拟角色，每个应用场景中都包含了多种角色，而每种角色又有其独特的特征。例如，在电商场景中，可能涉及美工、运营、客服、快递、卖家、买家等角色。
角色分析与定义：分析特定场景中的关键角色，定义每个角色的职责、特点和能力。
智能体概念构建：基于角色分析，构建智能体的初步概念，包括其名称、功能、目标受众和独特卖点。
在确定智能体的初步概念后，我们进入机制设计阶段。这一阶段的目标是构建智能体的运行机制，确保其能够根据初步概念有效运作。由于不同类型的智能体可能需要不同的运行机制，这一阶段需要针对智能体的具体类型进行定制化设计。
a. 确定智能体类型
首先，需要明确智能体的类型。智能体可以是文案生成器、游戏角色、虚拟助手等。每种类型的智能体都有其特定的功能和目标。
b. 设计运行机制
基于智能体类型，设计其运行机制。这包括：
输入处理：定义智能体接收和处理的数据类型，如文本、图像、声音等。
决策逻辑：建立智能体的决策流程，包括如何处理输入、如何生成响应等。
输出生成：确定智能体的输出形式，如文本回复、图像生成、动作执行等。
c. 智能体机制生成器
根据智能体类型和运行机制，构建一个智能体机制生成器，只要输入智能体的初步概念，就能自动生成智能体的机制。
在完成创意寻找和机制设计后，我们进入智能体生成过程的最后阶段——提示词构造。这一阶段的目标是将智能体的概念和运行机制转化为具体的“代码”，即一系列精确的指令和参数，这些将指导智能体的实际行为和交互。
a. 构建提示词生成器
提示词生成器是一个关键工具，它帮助我们将智能体的概念和运行机制转化为具体的提示词。提示词生成器，也称为元提示词，其构建需要深入理解提示词的应用，以及如何根据不同场景和需求灵活构建模块和框架。
(待更新）