概念先行LLM大模型大语言模型够理解和生成人类语言的 AI 系统读过海量书籍和代码的超级学霸它见过无数的编程案例ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 都是大语言模型视觉模型Stable Diffusion、处理语音的音频模型Whisper、以及能同时处理文字、图片、音频的多模态模型如 GPT-4o、Geminitoken词块现在咱们说ai烧钱本身是token消耗过快导致的用心编写简洁清晰的提示词让 AI 一次就能理解你的需求减少反复对话prompt提示词*也可以简单理解为提出来的问题要求ai写提示词你说我想要什么具体明确包含背景说出期望自己的背景我是谁爱好职业背景系统提示词设置 AI 的角色和行为规则你是一个**现在都默认设置了方便定位ai思考逻辑输出的标准context上下文所有的参考信息背景、提示、之前的历史一次能 “记住” 的最大内容量用 Token 来衡量不同模型上下文窗口大小不同越大AI 能处理的代码量就越多能记住的对话历史就越长成本越高当前对话的历史、打开的代码文件、项目的结构和配置、提供的参考资料Agentic Engineering智能体工程作为老板大大你要按流程来自己不能乱先想清楚要干嘛、写好方案、拆好任务再把活交给 AI 去执行它干完了你还得验收质量不行再打回去重做Agent Teams 智能体团队这是大家疯狂在做也是我正在尝试的内容集大成者Background Agent这个定时任务已经帮很大短视频创作者们做了很多热点工作捕捉、消息提醒等等很多事情大家也要在激流中涌进尽量别被拍在沙滩上Hooks 钩子自动化触发器不过要仔细配置别搬石头砸自己的脚当完成某个动作生成、提交代码运行命令hook自动执行预设的脚本or 检查程序ReAct 推理与行动“思考 - 行动 - 观察”ai核心科技之一先推理现在是个什么情况我看看是怎么个事思考当前情况制定计划再行动好的咱们来试试看怎么解决执行具体操作观察结果做完了检查下成果看看行动效果如何继续推理效果可能差强人意咱们根据结果调整策略MCP 模型上下文协议预定大于配置咱定好了协议该怎么做不要乱了规矩“USB 接口”让各种外部工具文件管理、数据库、搜索引擎等都能用同一种方式连接 AIAGENTS.md项目指令跨工具通用的开放标准给 AI 编程智能体提供项目指令项目的构建和启动命令、测试运行方式、代码风格和规范、项目结构说明memory记忆压缩的之前的上下文Agent Skills 智能体技能生态说明书、规范各种充血技能包有精心设计的提示词、代码脚本、还有各种资源文件……你就用吧借助SKILL.md文件的文件夹放置指令说明、脚本代码、参考资料等。当遇到相关任务自动加载对应的 Skill增强自己能力智能体agent搜索上网search向量数据库语义相近的片段找出来语义匹配向量化信息加入上下文RAG检索增强生成ai先检索外部知识基于此生成回答更准确有依据消除幻觉减少胡说八道反射机制反射提示词外部反馈/消息更多事实function calling隐患大量的数据为依据、为前提仍需要人为判断筛选安全问题像之前的电影一样人伦问题仍然存在哒上下文问题任务环环相扣、一步错 步步错规范不好、容易跑偏甚至触发红线