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SUMMARY:100天掌握大语言模型第十一周：Prompt Engineering 提示词工程
DESCRIPTION:ChatGPT 会写文章、Claude 会分析文档、AI 可以写代码、做研究、生成图片、甚至自动完成工作流程。但很多人很快发现：为什么别人用 AI 效果像“外挂”，而自己用 AI 却像“随机生成器”？答案只有一个，Prompt Engineering（提示工程）。 \n在 AI 时代，Prompt，正在成为一种新的“编程语言”，谁能更好地与 AI 沟通， 谁就能更高效地使用 AI。 \n为什么 Prompt Engineering 如此重要？ \n很多人以为，“Prompt 就是问问题“，但真正的 Prompt Engineering 远远不只是： \n\n“帮我写一个文章”\n“帮我翻译”\n“帮我总结”\n\n真正专业的 Prompt Engineering 涉及： \n\nAI 思维引导\nContext Design\nTask Decomposition\nMulti-step Reasoning\nAI Workflow\nAgent Prompting\nStructured Output\nTool Calling\n\n甚至Prompt 本身已经成为 AI 系统架构的一部分。Prompt Engineering 正在改变整个行业。 \n今天： \n\n软件工程师用AI 写代码\n数据科学家用AI 分析数据\n金融行业用AI 做研究\n市场营销用AI 生成内容\n创业公司用AI 自动化运营\n企业开始建立AI Agent 系统\n\n而这一切背后的核心能力： \n就是 Prompt Engineering。 \n本次讲座你将学习什么？ \n第一部分：Prompt Engineering 基础原理 \n你将理解： \n\n为什么AI 会“听不懂人话”\nPrompt 如何影响模型输出\nTemperature、Top-p 如何影响结果\n什么是Token 与 Context Window\n为什么同一句Prompt 结果差异巨大\n\n真正理解LLM 是如何“思考”的。 \n第二部分：高阶 Prompt 技术 \n本次讲座将深入介绍当前最热门的 Prompt 技术： \n\nZero-shot Prompting\nFew-shot Prompting\nChain-of-Thought\nSelf-Consistency\nReAct\nTree of Thoughts\nRole Prompting\nStructured Prompting\n\n以及： \n\n如何让AI 更稳定\n如何减少hallucination（幻觉）\n如何提高推理能力\n如何提升生成质量\n\n第三部分：AI Agent Prompt Design \n随着 AI Agent 的兴起，Prompt Engineering 已经进入新的阶段。 \n本讲座将介绍： \n\nAgent Prompt Architecture\nMulti-Agent Prompting\nTool Calling Prompt\nMemory Prompt\nPlanning Prompt\nReflection Prompt\n\n你将理解，Prompt 已经不仅仅是“提问”，而是在设计 AI 系统行为。 \n第四部分：企业真实案例 \n我们将分析真实 AI 应用中的 Prompt 设计，AI Coding Assistant \n如何让 AI： \n\n写更高质量代码\n自动Debug\n自动生成测试\n\nRAG 系统 Prompt \n如何让 AI： \n\n正确使用知识库\n避免胡乱编造\n提高问答准确率\n\nAI Customer Service \n如何设计： \n\n企业客服Prompt\nWorkflow Prompt\nSafety Prompt\nGuardrails\n\n第五部分：Prompt Engineering 的未来 \n未来 Prompt Engineering 不只是“和 AI 聊天”。 \n而是： \n\nAI Operating System\nAgent Workflow\nAutonomous AI\nAI-native Applications\n\n为什么现在必须学习 Prompt Engineering，因为AI 不会淘汰会使用 AI 的人 \n但会使用 AI 的人，正在淘汰不会使用 AI 的人。未来几年，Prompt Engineering 将成为： \n\n软件工程师\n数据科学家\n产品经理\nAI 创业者\n商业分析师\n\n最重要的新技能之一。 \n适合哪些人参加？ \n本次讲座特别适合： \n\n软件工程师\n数据科学家\nAI 开发者\n产品经理\nAI 创业者\n学生\n对ChatGPT 与 AI 感兴趣的人\n\n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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SUMMARY:LLM Agent Harness：下一代 AI Agent 系统架构与工程实践
DESCRIPTION:一场关于AI时代新职业的技术讲座 \n在过去一年，大语言模型（LLM）已经从“聊天机器人”快速演进为真正能够执行任务、调用工具、协同工作的 AI Agent。而当企业开始部署多个 Agent、多个工具链、多个任务流程时，一个新的核心问题出现了：如何管理、调度、监控、扩展这些 AI Agent？ \n答案就是——Agent Harness（Agent 编排与运行框架）。 \n本次讲座《LLM Agent Harness：下一代 AI Agent 系统架构与工程实践》，将带你深入理解当前 AI Agent 系统背后的核心架构思想，帮助开发者、AI 工程师、创业者与技术管理者掌握未来 AI 系统的关键基础设施。 \n为什么 Agent Harness 如此重要？ \n· 调用 OpenAI API\n· 使用 LangChain\n· 构建简单 AI Chatbot\n· 使用 RAG 做知识问答 \n但现实中的企业级 AI 系统远比这些复杂。 \n例如一个金融 AI 系统可能包含： \n· Research Agent\n· Trading Agent\n· Risk Control Agent\n· News Analysis Agent\n· Portfolio Agent \n一个企业 AI 助手可能包含： \n· Email Agent\n· Meeting Agent\n· Document Agent\n· Coding Agent\n· Data Analysis Agent \n问题来了： \n· 谁来协调这些 Agent？\n· 如何让多个 Agent 协同？\n· 如何管理上下文（Context）？\n· 如何避免 Agent 死循环？\n· 如何监控 Agent 行为？\n· 如何控制 Token 成本？\n· 如何实现 Memory、Planning、Tool Calling？\n· 如何实现企业级稳定性与安全性？ \n这正是 Agent Harness 的核心价值。 \n适合哪些人参加？本次讲座特别适合：\n\n· AI 工程师\n· LLM 开发工程师\n· 软件工程师\n· AI 创业者\n· 技术经理\n· 产品经理\n· 数据科学家\n· 对 AI Agent 感兴趣的学生与技术爱好者 \n即使你目前只会调用 ChatGPT API，本次讲座也会帮助你进入：“AI Agent System Design” 的下一阶段。 \n你将获得： \n✅ Agent Harness 完整架构认知\n✅ 多 Agent 系统设计思路\n✅ 企业级 Agent 平台工程经验\n✅ 最新 AI Agent 技术趋势\n✅ AI Agent 创业方向分析\n✅ 下一代 AI 软件架构视野 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能： \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home \n数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining \n商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training
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