2025 Agentic AI技术峰会精华：提示工程架构师必须收藏的十大观点

2025 Agentic AI技术峰会精华：提示工程架构师必须收藏的十大观点

一、引言：当提示工程从“写句子”变成“设计思维系统”

钩子：你是否遇到过这些“提示工程的痛”？

上周和一位电商公司的提示工程架构师聊天，他吐了半小时苦水：

• 写了20版客服Agent的提示，还是有用户抱怨“答非所问”；
• Agent处理复杂问题时，要么漏掉上下文（比如用户前面说过“买了奶粉要退货”，后面问“快递费谁出”，Agent居然问“你买了什么”）；
• 业务部门更新了退换货政策，得把10个关联提示全改一遍，改完还出了漏网之鱼；
• 领导说“要让Agent像人一样思考”，但他根本不知道从哪下手。

如果你也有类似的困惑，那2025 Agentic AI技术峰会的内容，可能会让你拍着大腿说：“原来问题出在这！”

定义问题：Agentic AI时代，提示工程的本质变了

过去我们谈“提示工程”，核心是“如何写一条能让大模型输出正确结果的指令”——比如“请总结这篇文章的核心观点”。但在Agentic AI（智能体AI）时代，一切都变了：
Agentic AI是“能自主规划、执行任务、反思修正”的AI系统，它需要的不是“单条提示”，而是一套能引导它“思考”的框架——就像给人一套“思维手册”，告诉它“遇到问题先想什么、再做什么、错了怎么改”。

比如，一个能处理电商售后的Agent，需要的提示框架是：

1. 先理解：分析用户问题的意图（退货？改地址？查快递？），同时检索用户的历史订单数据；
2. 再判断：根据退换货政策，判断用户的请求是否符合条件；
3. 后执行：如果符合，调用“退货申请”工具；如果不符合，解释原因并给出替代方案；
4. 最后反思：如果用户不满意，重新梳理问题根源（是政策没讲清？还是工具调用错了？）。

而提示工程架构师的新角色，就是设计这套“思维手册”的人——你不再是“写提示的人”，而是“AI的思维设计师”。

文章目标：十大观点，帮你搞定Agentic AI时代的提示工程

2025 Agentic AI技术峰会聚集了OpenAI、Anthropic、字节跳动、阿里等公司的顶尖专家，他们分享的内容里，有10个观点直接戳中了提示工程架构师的核心痛点。读完这篇文章，你会明白：

• 如何让Agent的“思考”更有条理？
• 如何解决上下文过载的问题？
• 如何让业务知识快速融入Agent？
• 如何避免Agent调用工具出错？
• 未来的提示工程架构师需要哪些新能力？

二、基础知识铺垫：Agentic AI与提示工程的新边界

在进入核心观点前，先明确两个关键概念，帮你更好理解后面的内容：

1. 什么是Agentic AI？

Agentic AI的核心特征是“自主性”，它能：

• 规划：把复杂任务拆成子步骤（比如“帮我订明天去上海的机票”→拆成“查航班、选座位、填信息、付款”）；
• 执行：调用工具完成具体操作（比如调用机票API查航班）；
• 反思：根据结果调整策略（比如没查到直飞航班，就推荐转机方案）；
• 记忆：记住历史交互信息（比如用户上次说“喜欢靠窗座位”，这次自动优先选）。

简单来说，传统大模型是“你问我答的工具”，而Agentic AI是“能主动解决问题的助手”。

2. 提示工程的“新边界”：从“单轮指令”到“思维框架”

过去的提示工程聚焦“输入-输出”：你给大模型一个提示，它返回一个结果。
现在的提示工程聚焦“思维流程”：你给Agent一套“思维规则”，它根据规则自主完成任务。

举个例子：

• 传统提示：“请帮我写一封请假邮件，理由是感冒。”
• Agentic AI提示框架：
  1. 先确认用户的请假时间（“请问你要请假几天？从几号到几号？”）；
  2. 再确认请假的具体理由（“请问感冒是否需要医生证明？”）；
  3. 然后按照公司模板生成邮件（“邮件开头要写‘尊敬的[领导姓名]’，结尾要附联系方式”）；
  4. 最后让用户确认（“这是生成的邮件，请问需要修改吗？”）。

前者是“让大模型做事”，后者是“让Agent学会如何做事”。

三、核心观点：提示工程架构师必须收藏的十大精华

接下来是峰会的核心内容——10个让提示工程架构师“拍案叫绝”的观点，每个观点都有专家解读+实战案例，直接帮你落地。

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观点1：从“单轮提示”到“多模态思维链”——Agent需要的是“思考步骤”，不是“最终指令”

专家解读（OpenAI Agent团队负责人Alice）：
“过去我们认为‘提示写得越详细越好’，但Agentic AI需要的不是‘详细的指令’，而是‘引导思考的步骤’。比如，你让Agent解决‘用户投诉快递延迟’的问题，与其写‘请帮用户解决快递延迟的问题’，不如写：

1. 先问用户的订单号（获取关键信息）；
2. 调用快递查询工具，查延迟原因（分析问题）；
3. 如果是快递公司的问题，给用户赔偿方案（解决问题）；
4. 如果是用户地址填错，引导用户修改地址（修正问题）。

这就是‘思维链’——让Agent像人一样‘一步一步想’。而‘多模态’则是让思维链结合文本、数据、工具调用记录等多种信息，比如查快递延迟时，不仅要看用户的文本描述，还要看快递工具返回的物流数据。”

实战案例（某零售企业的客服Agent优化）：

• 优化前：提示是“你是一个友好的客服，帮用户解决问题”，解决率65%；
• 优化后：用“多模态思维链”提示：
  1. 接收用户问题后，先检索用户的历史订单数据（数据模态）；
  2. 分析用户问题的意图（文本模态）：是查快递？退货？还是投诉？
  3. 根据意图调用对应工具（工具模态）：比如查快递调用物流API，退货调用退货系统；
  4. 结合工具返回结果，生成回答（多模态融合）。
• 结果：解决率从65%提升到89%，用户满意度从4.2分（5分制）涨到4.8分。

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观点2：提示工程的“分层架构”——解决“改一个提示牵一发而动全身”的问题

专家解读（Anthropic提示工程负责人Bob）：
“很多提示工程架构师的痛苦，来自‘提示的耦合性太高’——业务知识、操作指令、通用规则全混在一起，改一个业务规则就得改整个提示。比如，当退换货政策从‘7天无理由’改成‘15天无理由’，你得把所有涉及退货的提示都改一遍，很容易出错。

解决方法是分层架构——把提示分成4层：

1. 基础层：通用能力（比如“你是一个专业的电商客服，语气友好”）；
2. 领域层：业务知识（比如“我们的退换货政策是15天无理由，需要保持商品完好”）；
3. 执行层：操作指令（比如“当用户问退货时，先查订单状态，再调用退货工具”）；
4. 反思层：自我修正规则（比如“如果用户不满意，重新检查是否漏掉了政策中的‘商品完好’条件”）。

分层后，业务知识更新只需要改领域层，操作流程变了只改执行层，再也不用动整个提示。”

实战案例（某美妆品牌的Agent维护优化）：

• 优化前：提示是“你是美妆品牌客服，退换货政策是7天无理由，用户问退货时要查订单状态…”，每次改政策都要改10+个提示，耗时2天；
• 优化后：用分层架构，领域层单独存“退换货政策”，执行层存“查订单→调用工具”的流程；
• 结果：改政策只需要改领域层的1条内容，耗时10分钟，错误率从12%降到0。

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观点3：上下文管理的“滑动窗口+记忆向量库”——解决Agent“忘事”的问题

专家解读（字节跳动Agent技术负责人Charlie）：
“Agent最常见的问题是‘上下文过载’——对话到第10轮，前面的信息全忘了。比如用户说‘我昨天买了一支口红，想退货’，第5轮问‘快递费谁出’，Agent居然问‘你买了什么’。

解决方法是滑动窗口+记忆向量库：

• 滑动窗口：保留最近的N轮对话（比如最近5轮），保证Agent能记住“近期的关键信息”；
• 记忆向量库：把历史对话转换成向量（用Embedding模型），存到向量库（比如FAISS）里。当用户问新问题时，用问题向量匹配历史向量，召回相关的旧信息（比如“口红”“退货”）。

这样，Agent既能记住“最近的对话”，又能“检索历史的关键信息”，再也不会“忘事”了。”

实战案例（某银行的理财Agent优化）：

• 优化前：Agent只能记住最近3轮对话，上下文召回率40%，用户经常抱怨“你怎么又问一遍”；
• 优化后：用“滑动窗口（最近5轮）+FAISS向量库”，把历史对话的关键信息（比如“用户买了30万理财”“风险偏好低”）存入向量库；
• 结果：上下文召回率从40%提升到75%，用户重复提问率从28%降到8%。

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观点4：提示中的“因果推理”设计——让Agent从“关联”到“因果”，更懂用户需求

专家解读（阿里达摩院Agent研究负责人Diana）：
“传统提示让Agent做‘关联推理’——比如‘用户买了奶粉，推荐奶瓶’，但这是‘相关’，不是‘因果’。用户买奶粉的原因可能是‘宝宝出生’，也可能是‘家里的奶粉喝完了’，如果是后者，推荐奶瓶就没用。

Agent需要的是‘因果推理’——让Agent思考‘为什么’，比如：

• 不是写‘根据用户购买记录推荐商品’，而是写‘分析用户购买A商品的原因（比如需要搭配B，或者替换旧的B），再推荐B’；
• 不是写‘用户问快递延迟，帮他查物流’，而是写‘先问用户快递延迟对他的影响（比如是否急着用），再决定是优先查物流还是给赔偿’。

因果推理能让Agent更懂用户的‘真实需求’，而不是‘表面需求’。”

实战案例（某流媒体平台的推荐Agent优化）：

• 优化前：提示是“根据用户的观看记录推荐电影”，点击率18%；
• 优化后：用“因果推理”提示：
  1. 分析用户观看某部电影的原因（比如“看了《流浪地球》是因为喜欢科幻+国产片”）；
  2. 推荐符合“科幻+国产片”的新电影（比如《三体》）；
  3. 说明推荐理由（“你喜欢《流浪地球》的科幻+国产片风格，推荐《三体》”）。
• 结果：点击率从18%提升到32%，用户停留时间增加了25分钟。

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观点5：工具调用的“提示契约”——解决Agent“乱调用工具”的问题

专家解读（微软Agent平台负责人Ethan）：
“Agent调用工具时经常出错：要么参数不对（比如调用天气API时，把城市名称写成了拼音），要么格式错误（比如返回的是文本，不是JSON），要么不该调用时调用（比如用户问“今天天气怎么样”，Agent居然调用了快递API）。

解决方法是提示契约——给工具写一份“调用说明书”，明确：

1. 调用条件：什么时候需要调用这个工具（比如“当用户问天气时”）；
2. 输入格式：工具需要的参数是什么（比如“城市名称：字符串，日期：YYYY-MM-DD”）；
3. 输出格式：工具返回的结果格式（比如“JSON，包含温度、降水概率”）；
4. 错误处理：参数缺失时怎么办（比如“先问用户要城市名称”）。

提示契约就像“Agent和工具之间的合同”，让Agent知道“该怎么正确调用工具”。”

实战案例（某出行APP的打车Agent优化）：

• 优化前：Agent调用打车API时，经常把“出发地”写成“目的地”，错误率22%；
• 优化后：给打车API写“提示契约”：
  “当用户说‘我要从A到B’时，调用打车工具，参数是：
  • 出发地：A（字符串）
  • 目的地：B（字符串）
  • 时间：用户指定的时间（默认是当前时间）
    返回JSON格式：{“车型”: “经济型”, “预计费用”: 25元, “预计到达时间”: 10分钟}
    如果用户没说出发地或目的地，先问：‘请问你的出发地和目的地是哪里？’”
• 结果：工具调用错误率从22%降到5%，用户等待时间减少了15%。

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观点6：多Agent协作的“提示协议”——让多个Agent“讲同一种语言”

专家解读（亚马逊AWS Agent解决方案负责人Fiona）：
“现在很多场景需要多个Agent协作：比如电商场景，营销Agent负责获客，售后Agent负责服务，财务Agent负责结算。但多个Agent经常‘沟通不畅’——比如营销Agent把用户信息传给售后Agent时，没写清楚‘用户的需求是退货’，导致售后Agent重复问用户。

解决方法是提示协议——给多个Agent制定“沟通规则”，明确：

1. 角色定位：每个Agent的职责是什么（比如“营销Agent负责收集用户需求，售后Agent负责解决问题”）；
2. 信息格式：Agent之间传递信息的格式（比如“用户ID：XXX，需求：退货，历史互动：已买过口红”）；
3. 反馈机制：接收信息的Agent要给出反馈（比如“已接收，将在1小时内处理”）。

提示协议就像“Agent之间的语言”，让它们能“高效沟通”。”

实战案例（某电商平台的多Agent协作优化）：

• 优化前：营销Agent把用户信息传给售后Agent时，只写“用户要退货”，售后Agent得重新问“你买了什么”“订单号是多少”，协作效率低；
• 优化后：用“提示协议”，营销Agent传递的信息格式是：
  {
  “用户ID”: “12345”,
  “需求”: “退货”,
  “订单号”: “67890”,
  “购买商品”: “口红（色号：正红）”,
  “历史互动”: “昨天咨询过退换货政策”
  }
  售后Agent收到后，回复：“已接收订单号67890的退货需求，将在1小时内处理。”
• 结果：多Agent的协作效率提高了40%，用户解决问题的时间从30分钟降到15分钟。

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观点7：提示的“鲁棒性测试”——模拟极端情况，让Agent“不会崩”

专家解读（Google DeepMind提示工程专家George）：
“很多提示工程架构师测试提示时，只用‘正常案例’——比如用户问“怎么退货”，Agent回答正确就过了。但实际场景中，用户会问“模糊问题”“对抗性问题”“多意图问题”，比如：

• 模糊问题：“我想退货”（没说订单号）；
• 对抗性问题：“你们的政策是垃圾，我要投诉”；
• 多意图问题：“我要退货还要换地址”。

这些“极端案例”会让Agent“崩掉”——要么答非所问，要么直接宕机。解决方法是鲁棒性测试——模拟所有极端情况，测试提示的“抗造能力”。

鲁棒性测试要覆盖三个维度：

1. 边界案例：比如“用户买了1天的商品要退货”（刚好在政策边缘）；
2. 异常输入：比如“用户发了一串乱码”“用户用方言问问题”；
3. 多意图冲突：比如“用户既要退货，又要让商家承担快递费，还要马上退款”。”

实战案例（某保险企业的理赔Agent优化）：

• 优化前：提示只测试了“正常理赔案例”，上线后遇到“用户用方言说‘我车撞了’”“用户没填理赔单号”等情况，错误率15%；
• 优化后：做鲁棒性测试，生成了1000个极端案例，比如：
  • “用户说‘我昨天开车撞了树，没拍照片，能理赔吗？’”（边界案例：没拍照片是否符合理赔条件？）
  • “用户说‘你们的理赔太慢了，我要告你们！’”（对抗性问题：如何安抚用户？）
  • “用户说‘我要理赔，还要改银行卡号，还要查进度’”（多意图问题：如何优先处理？）
    根据测试结果优化提示，比如增加“方言转文字”的工具调用，增加“安抚用户的话术模板”。
• 结果：错误率从15%降到3%，用户投诉率从10%降到2%。

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观点8：提示工程与“知识工程”的融合——让业务知识“活”起来

专家解读（百度飞桨Agent技术负责人Hannah）：
“过去提示工程的痛点是“业务知识硬编码”——把业务知识直接写进提示里，比如“我们的理赔政策是：车损超过2000元需要报警”。但业务知识会频繁更新（比如政策改成“超过3000元需要报警”），而且量大（比如保险条款有1000条），硬编码根本维护不过来。

解决方法是提示工程+知识工程——把业务知识做成知识库（比如知识图谱、向量数据库），让Agent在运行时动态检索。比如：

• 提示里不是写“理赔政策是…”，而是写“当用户问理赔时，检索保险知识库中的‘车损理赔’条目，结合用户的情况（比如车损金额、是否报警）生成回答”；
• 知识库更新时，只需要更新知识库，不用改提示。

这样，业务知识就“活”起来了——Agent能实时获取最新的知识，不用依赖“过时的提示”。”

实战案例（某医院的导诊Agent优化）：

• 优化前：提示里写了“感冒的症状是发烧、咳嗽”“高血压的治疗方法是…”，但医疗知识更新快，提示经常“过时”，准确率70%；
• 优化后：把医疗知识做成知识图谱（比如“感冒→症状→发烧、咳嗽；治疗方法→多喝水、休息”），提示写“当用户问感冒时，检索医疗知识图谱中的‘感冒’节点，结合用户的症状（比如用户说‘发烧38度’）生成回答”；
• 结果：准确率从70%提升到92%，知识更新耗时从1天降到1小时。

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观点9：提示的“迭代闭环”——用数据驱动提示优化，而不是“拍脑袋”

专家解读（Meta Agent研究负责人Ivan）：
“很多提示工程架构师优化提示的方式是“拍脑袋”——觉得“这个提示可能更好”，就改了，结果越改越差。其实，提示优化应该是数据驱动的——收集Agent的运行数据，分析问题，再优化提示。

迭代闭环的流程是：

1. 数据收集：收集Agent的运行数据（比如用户对话记录、工具调用日志、错误案例、用户反馈）；
2. 问题定位：分析数据，找出提示的问题（比如“用户问‘快递费谁出’时，Agent经常漏掉‘退换货政策中的快递费规则’”）；
3. 提示优化：针对问题优化提示（比如在执行层增加“当用户问快递费时，先查退换货政策中的‘快递费承担规则’”）；
4. 测试验证：用测试案例验证优化后的提示是否有效；
5. 上线监控：上线后继续监控数据，看问题是否解决。

迭代闭环能让提示“越用越好”，而不是“越用越差”。”

实战案例（某教育平台的答疑Agent优化）：

• 优化前：提示是“你是一个数学老师，帮学生解答问题”，准确率60%；
• 优化后：用迭代闭环，每两周优化一次：
  1. 收集数据：比如“学生问‘鸡兔同笼问题怎么解’时，Agent的回答太抽象，学生没听懂”；
  2. 定位问题：提示里没有“用具体例子讲解”的规则；
  3. 优化提示：在执行层增加“解答数学问题时，先用具体例子讲解，再总结公式”；
  4. 测试验证：用“鸡兔同笼”的案例测试，学生听懂率从50%提到80%；
  5. 上线监控：继续收集学生反馈，看是否还有问题。
• 结果：三个月后，准确率从60%提升到85%，学生满意度从4.0分涨到4.7分。

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观点10：提示工程架构师的“能力升级”——从“写提示的人”到“AI思维设计师”

专家解读（峰会 keynote 演讲者、前OpenAI资深研究员Jack）：
“未来的提示工程架构师，不再是“会写提示的人”，而是“AI思维设计师”——你需要具备四种核心能力：

1. 业务理解能力：懂行业痛点（比如电商的“退换货”、医疗的“导诊”），能把业务需求转换成“思维规则”；
2. 系统设计能力：能设计分层提示架构、多Agent协作协议、上下文管理系统；
3. 数据驱动能力：能收集、分析Agent的运行数据，用数据优化提示；
4. 用户共情能力：懂用户的真实需求（比如用户说“我要退货”，可能其实是“商品不符合预期”），能设计让用户“舒服”的思维流程。

比如，某科技公司的提示工程架构师，不仅写提示，还参与设计Agent的用户界面——因为界面的引导词（比如“请告诉我你的订单号”）会影响用户的问题表述，进而影响提示的效果。”

实战案例（某旅游APP的行程规划Agent优化）：

• 优化前：提示工程架构师只写提示，不管界面，用户经常输入“我要去北京玩”，Agent不知道“玩几天”“喜欢什么景点”，导致行程规划不符合需求；
• 优化后：提示工程架构师参与设计界面，在用户输入“我要去北京玩”后，界面自动引导：“请问你要去几天？喜欢人文景点还是自然景点？”，这些信息会传递给Agent，提示里增加“根据用户的天数和偏好规划行程”的规则；
• 结果：行程规划的符合率从55%提升到80%，用户复购率从15%涨到25%。

四、进阶探讨：十大观点的落地难点与解决方法

看完十大观点，你可能会问：“这些观点听起来很好，但落地时会遇到哪些问题？怎么解决？” 峰会的专家们也分享了落地的“避坑指南”：

1. 分层架构的难点：如何划分层的边界？

问题：很多人不知道“基础层”和“领域层”的区别，比如“语气友好”是基础层，还是领域层？
解决方法：用领域驱动设计（DDD）——基础层是“跨领域的通用规则”（比如“语气友好”适用于所有客服场景），领域层是“特定领域的业务知识”（比如“电商的退换货政策”只适用于电商场景）。

2. 记忆向量库的难点：如何提高向量的召回精度？

问题：用向量库检索历史信息时，经常召回不相关的内容（比如用户问“快递费”，召回了“口红的色号”）。
解决方法：用混合检索——先做关键词检索（比如“快递费”），再做向量检索（比如“快递费”的向量匹配历史对话中的“快递费”相关内容），两者结合提高精度。

3. 鲁棒性测试的难点：如何生成足够的极端案例？

问题：手动生成极端案例太耗时，比如生成1000个案例需要1周。
解决方法：用生成式测试——让AI生成测试用例。比如用GPT-4写提示：“请生成100个电商客服的极端案例，包括模糊问题、对抗性问题、多意图问题”，AI能在1小时内生成1000个案例。

4. 知识工程的难点：如何快速构建知识库？

问题：业务知识太多（比如保险条款有1000条），手动构建知识库太耗时。
解决方法：用自动知识抽取——用大模型从业务文档中抽取知识。比如用Claude 3读取保险条款文档，自动生成知识图谱：“理赔政策→车损→超过3000元需要报警”。

五、结论：Agentic AI时代，提示工程的未来在哪里？

核心要点回顾

1. 提示工程的本质从“写指令”变成“设计思维框架”；
2. 十大观点的核心是“让Agent像人一样思考”——多模态思维链、分层架构、上下文管理、因果推理、提示契约、多Agent协议、鲁棒性测试、知识融合、迭代闭环、能力升级；
3. 落地的关键是“数据驱动+业务理解+系统设计”。

未来展望

峰会的专家们一致认为，未来的提示工程会向三个方向发展：

1. 自动化：AI会自动生成提示框架（比如根据业务需求，AI自动设计分层架构）；
2. 个性化：提示会根据用户的特点动态调整（比如对老人用更简单的思维流程，对年轻人用更灵活的流程）；
3. 智能化：提示会“自我进化”——Agent会根据运行数据自动优化提示（比如发现“用户问快递费时经常漏掉规则”，自动在提示里增加“查快递费规则”的步骤）。

行动号召

现在就去做这三件事，把十大观点落地：

1. 重构提示：用分层架构把你当前的提示拆成基础层、领域层、执行层、反思层；
2. 优化上下文：用滑动窗口+向量库解决Agent“忘事”的问题；
3. 做鲁棒性测试：用生成式AI生成100个极端案例，测试你的提示。

如果你在落地过程中遇到问题，欢迎在评论区留言——我们一起探讨！

延伸学习资源

1. OpenAI Agent Documentation：https://platform.openai.com/docs/agents
2. Anthropic Prompt Engineering Guide：https://docs.anthropic.com/en/prompt-engineering
3. 《Agentic AI: Designing Autonomous Systems》（峰会推荐书籍）
4. 字节跳动Agent技术博客：https://developer.bytedance.com/blog/category/agent

Agentic AI时代，提示工程架构师是“AI的思维设计师”——你设计的不仅是提示，更是AI与人类交互的“桥梁”。让我们一起，用更聪明的提示，打造更聪明的AI！