佑瞻的博客

目的：明确智能体的目标（如 “解决 AlfWorld 中的房间导航任务”），并初始化记忆组件（清空或加载历史反思）。示例：在 HotPotQA 任务中，定义目标为 “结合 3 篇文档推理出事件发生的根本原因”，记忆组件初始化为空。自我反思框架的核心价值，在于将智能体的试错过程从 “黑箱优化” 转化为 “白盒进化”—— 通过自然语言反思，我们不仅能提升智能体性能，更能追踪其决策逻辑、诊断错误根源，这对医疗、自动驾驶等强可解释性场景至关重要。

ReAct 框架的出现，标志着大语言模型从 “语言游戏” 迈向 “生产力工具” 的关键转折。通过将推理过程显性化、工具调用逻辑化，它让模型不再是 “知其然而不知其所以然” 的黑箱，而是可追溯、可干预、可优化的智能助手。对于开发者而言，掌握 ReAct 的核心在于提示词设计能力—— 如何用自然语言引导模型生成清晰的思维链，如何平衡约束与灵活，如何在不同场景中复用与迭代模板。为医疗场景设计 “权威数据优先” 的提示规则；为电商场景开发 “用户需求递进式挖掘” 的交互模板；

PAL 打破了 “大模型必须直接生成答案” 的固有模式，通过 “语言理解 + 程序执行” 协作，让大模型在精确计算场景中展现可靠的工程价值。这种将 LLM 作为 “逻辑规划器”、程序作为 “执行引擎” 的架构，不仅提升了复杂任务的解决精度，更拓展了大模型在金融、教育、数据处理等领域的应用空间。如果你正在开发需要处理结构化逻辑的 AI 应用，不妨从尝试 PAL 开始 —— 从简单的日期计算入手，逐步构建 “大模型 + 程序” 的协作体系。

从手动编写提示到模板化提示，再到如今的自动化提示生成，提示工程正在经历从 “手工艺” 到 “智能化” 的跃迁。方向性刺激提示（DSP）的核心价值，在于用低成本的轻量模型激活了冻结大模型的潜力，让每个开发者都能拥有一个 “专属提示优化师”。

Active-Prompt 的核心价值，在于构建了一个 “数据需求→模型反馈→人工增强” 的闭环 —— 它不是简单替代人工标注，而是通过算法让每一次标注都 “用在刀刃上”。对于需要深度推理的复杂任务，或是数据敏感的高成本标注场景，这种 “精准打击” 的优化方式尤为重要。维护需要持续优化的 LLM 推理系统（如代码审查、科学问答）面临标注预算有限的少样本任务（如小众语言处理、罕见病诊断）负责跨领域模型迁移项目（如从电商到政务的语义理解适配）

做什么：明确目标任务，准备少量高质量的 “问题 - 答案” 示例，告诉模型 “什么样的任务需要优化提示”。怎么做比如针对数学推理任务，我们整理这样的示例：json"问题": "(7-2)×3+1=？","答案": "16","推理过程": "先算7减2得5，再算5乘3得15，最后加1得16"},"问题": "5×(4+3)-2=？","答案": "33","推理过程": "先算括号里的4加3得7，再算5乘7得35，最后减2得33"

自动推理与工具调用（ART）技术通过任务库驱动的智能拆分和工具库支持的动态调用，让大语言模型真正具备了复杂任务处理能力。它不仅解决了传统方法中人工脚本编写的低效问题，更通过零样本适配和可扩展架构，让模型在面对未知任务时也能高效执行。实践建议从高频场景切入：优先在企业内部报表生成、客服工单处理等重复性强的场景落地，快速验证技术价值。渐进式工具接入：先集成基础工具（计算器、CSV 处理），再逐步扩展至专业领域工具（如医疗诊断 API、金融风控模型）。如果您在开发中遇到复杂任务处理难题，欢迎在评论区留言讨论。

检索增强生成（RAG）通过 “外部知识检索 + 模型动态生成” 的组合拳，让大语言模型从 “记忆有限的智者” 进化为 “博古通今的专家”。无论是企业客服、医疗诊断还是实时分析，RAG 都展现出强大的落地潜力。实践建议从垂直领域切入：优先在知识更新快、合规要求高的场景（如金融、医疗）部署 RAG。工具选型参考：入门可使用 LangChain+FAISS+GPT-3.5，进阶可尝试 Elasticsearch+LLaMA-2。你最想在哪个场景中应用 RAG？

目的：确定思维步骤数和每步候选数。输入：问题 “用 3、5、7、2 算 24”，设定 3 个思维步骤，每步保留 5 个候选。输出：初始化思维树，根节点为原始数字组合。详细解释python# 提示词模板：定义思维步骤请将问题拆解为3个计算步骤，每步生成5个候选计算式，使用括号明确运算顺序。初始数字：3、5、7、2步骤1候选思维：1. (3+5)=82. (5-3)=23. (7-2)=54. 3×5=155. 5×2=10备注：步骤数和候选数需根据任务复杂度调整，避免计算过载。

链式提示就像给 LLM 应用装上 “齿轮组”，让复杂任务的处理从 “混沌魔法” 变为 “精密机械”。它不仅是一种提示技巧，更是一种工程化思维 —— 通过分解、衔接、验证的系统化设计，将大模型的能力转化为可落地的解决方案。构建提示链模板库：按场景分类（文档问答、逻辑推理、数据处理）沉淀通用模板，降低重复开发成本；引入工作流引擎：使用 LangChain 等框架自动化管理提示链流程，支持动态调整链条顺序和参数；结合外部工具：在链条中嵌入计算器、知识库检索等外部工具调用，突破 LLM 自身能力边界。

生成知识提示技术的出现，标志着提示工程从 “模型能力挖掘” 迈向 “知识动态赋能”。通过将 “知识生成” 嵌入推理流程，我们赋予 LLM 按需获取外部信息的能力，使其在常识判断、专业推理等场景中更可靠。建立行业专属的知识生成模板库（如医疗、法律），提升提示复用效率；结合强化学习优化知识生成质量，让模型学会自主筛选高价值信息；与检索增强（RAG）技术结合，实现 “动态生成 + 静态检索” 的知识供给双保险。

自我一致性技术通过 “多路径生成 + 多数决筛选” 的机制，为模型推理提供了一套低成本的可靠性增强方案。尽管存在计算成本高、示例依赖性强等局限，但在算术推理、常识判断等场景中，其提升效果显著且易于实现。优先在对准确率要求高、计算资源充足的场景（如金融风控、教育测评）中部署；通过动态调整温度参数和示例设计，平衡推理多样性与效率；对关键任务可结合语义分析、置信度评估等技术，进一步提升答案的可信度。

少样本提示是「授人以鱼」，用示例直接解决问题；思维链提示是「授人以渔」，教会模型拆解问题；Auto-CoT 则是「批量授渔」，让算法自动生产解题思路。在中文场景中，关键是要贴合本土语言习惯，用自然的表达方式设计提示词，而非机械套用英文模板。先给 2 个中文示例，明确任务格式再用「1.→2.→3.」拆解问题步骤最后用 Auto-CoT 批量生成同类问题的推理链希望这些经验能帮你在中文提示工程中少走弯路！

提示工程是通过设计和优化提示词（Prompt），引导大语言模型理解需求、调用知识并输出预期结果的技术体系。无论是研究人员提升模型的算术推理能力，还是开发人员实现模型与工具的对接，其本质都是通过结构化的提示词，将模型的通用能力转化为具体场景的解决方案。核心价值让模型更 “懂” 需求：通过明确指令缩小响应范围（如从 “The sky is” 到 “Complete the sentence: The sky is”）；释放模型潜力：解锁复杂任务能力，如文本概括、代码生成、逻辑推理等。任务场景。