Agentic AI提示优化必学：提示工程架构师总结的6个“精准表达”技巧，AI更懂你！

关键词：Agentic AI、提示工程、精准表达、思维链、工具调用、上下文管理、结果格式
摘要：你有没有遇到过这样的情况？让AI帮你规划旅行，它却问了一堆无关问题；让AI写报告，结果逻辑混乱像一团浆糊；让AI处理数据，它要么遗漏关键信息，要么输出格式完全不符合要求。其实，不是AI不够聪明，而是你没学会“精准表达”——就像给小秘书写任务清单，得说清楚“做什么、怎么做、要什么结果”。本文结合Agentic AI（有自主决策能力的AI）的特点，用6个小学生都能听懂的“精准表达”技巧，教你如何让AI变成“懂你的小助手”。从任务定义到结果格式，每个技巧都有生活例子、AI实战案例和代码演示，帮你彻底解决“AI听不懂话”的痛点。

背景介绍

目的和范围

我们每天都在和AI打交道：用ChatGPT写文案、用Claude改论文、用Copilot写代码。但普通AI更像“问答机器”，你问一句它答一句；而Agentic AI（代理型AI）是“能自己做事的小秘书”——它会主动思考、调用工具（比如查天气、订酒店）、多轮沟通（比如问你“预算多少？”），甚至独立完成复杂任务（比如“帮我写一篇关于Agentic AI的博客，从选题到排版全搞定”）。

但Agentic AI的“自主能力”也带来了挑战：如果你的提示不够清晰，它可能会“想歪”——比如你说“帮我找个餐厅”，它可能给你推荐10公里外的西餐，而你其实想要公司楼下的川菜。本文的目的，就是教你用6个“精准表达”技巧，让Agentic AI准确理解你的需求，少走弯路，提高效率。

预期读者

  • 经常用AI的职场人（比如用AI写报告、做数据分析）；
  • 想开发Agentic AI的程序员（比如用LangChain做智能助手）；
  • 对AI感兴趣的普通人（比如想让AI帮自己规划生活）。

文档结构概述

  1. 背景介绍：讲清楚Agentic AI和普通AI的区别，以及为什么需要“精准表达”；
  2. 核心概念：用“小秘书”的比喻解释Agentic AI的关键特性（自主决策、工具调用、多轮交互）；
  3. 6个“精准表达”技巧：每个技巧用“生活例子+AI案例+代码演示”讲解，让你一看就会；
  4. 项目实战：用LangChain做一个“旅行规划Agent”，亲身体验技巧的效果；
  5. 应用场景与未来趋势：看看这些技巧在真实场景中的应用，以及Agentic AI的发展方向；
  6. 总结与思考题：回顾重点，让你学以致用。

术语表

核心术语定义
  • Agentic AI：有自主决策能力的AI，像“小秘书”一样，能主动思考、调用工具、完成任务（比如AutoGPT、LangChain Agent）；
  • 提示工程：设计“让AI听懂的话”的技术，就像给小秘书写“任务说明书”；
  • 思维链（CoT）：让AI“一步步想问题”的提示方法，比如“先算初始数量，再算吃了之后的数量，最后算买了之后的数量”；
  • 工具调用：Agentic AI使用外部工具的能力（比如查天气用中国天气网API、订酒店用携程API）；
  • 上下文锚点：提醒AI“之前说过的话”，比如“之前我们讨论了Agentic AI的自主决策，现在扩展一下工具调用的部分”；
  • 结果格式：要求AI输出特定格式（比如表格、 bullet point、JSON），就像让小秘书“把购物清单写成表格”。

核心概念与联系：Agentic AI像“有自主意识的小秘书”

故事引入：为什么你的AI“听不懂话”？

假设你让小秘书帮你规划周末旅行，你说：“帮我规划一下周末的旅行。” 小秘书可能会问：“你想去哪里？预算多少？喜欢什么类型的景点？” 但如果你说：“帮我规划一个周末2天1晚的上海旅行，预算1500元，喜欢文艺景点（比如田子坊、武康路），不吃辣，需要包含早餐（酒店提供或附近有早餐店），交通用地铁或打车。” 小秘书会直接给你一份详细的行程，包括每天的安排、餐厅推荐、酒店预订链接——甚至会帮你查好周末的天气，提醒你带伞。

Agentic AI就像这个“小秘书”：它的“自主能力”需要你用“精准的提示”来引导。如果你的提示像“帮我规划旅行”一样模糊，它会“问东问西”；如果你的提示像“上海旅行清单”一样具体，它会“高效完成任务”。

核心概念解释：Agentic AI的3个“小秘书特性”

要让Agentic AI听懂你，得先明白它的“思考方式”——它和普通AI的区别，就像“小秘书”和“复读机”的区别：

1. 自主决策：小秘书会“自己拿主意”

普通AI：你问“今天天气怎么样？”，它直接告诉你“25℃，晴”；
Agentic AI：你问“今天要不要去公园？”，它会先查天气（25℃，晴），再想“公园人多吗？”（查实时人流量），最后告诉你“适合去，记得带水”。

比喻：就像你让小秘书“帮我买午餐”，它会自己决定“买你喜欢的盖浇饭，还是最近的奶茶店？”——而不是只说“你要什么？”。

2. 工具调用：小秘书会“用工具帮忙”

普通AI：你问“2023年中国GDP是多少？”，它可能会说“我需要查一下”（但其实不会真的查）；
Agentic AI：你问同样的问题，它会调用国家统计局的API，获取最新数据，然后告诉你“2023年中国GDP是126.06万亿元”（带数据来源）。

比喻：就像你让小秘书“帮我查快递”，它会用手机打开顺丰APP，输入单号，然后把物流信息发给你——而不是只说“我不知道”。

3. 多轮交互：小秘书会“追问细节”

普通AI：你说“帮我写篇博客”，它直接写一篇，但可能不符合你的要求；
Agentic AI：你说“帮我写篇博客”，它会问“目标读者是谁？要多少字？主题是什么？”——直到把需求问清楚。

比喻：就像你让小秘书“帮我买礼物”，它会问“送给谁？喜欢什么？预算多少？”——而不是随便买一个。

核心概念之间的关系：“精准提示”是“小秘书的指挥棒”

Agentic AI的3个特性（自主决策、工具调用、多轮交互），需要“精准提示”来串联：

  • 自主决策需要“任务定义”（做什么）和“约束条件”（不能做什么）；
  • 工具调用需要“工具指令”（用什么工具、怎么用）；
  • 多轮交互需要“上下文锚点”（记得之前说过的话）；
  • 最终的“结果格式”（要什么样子）决定了小秘书的“输出质量”。

比喻：就像你让小秘书“帮你办生日派对”，“任务定义”是“邀请10个朋友，在周六下午2点，在小区花园”；“约束条件”是“不能超过500元，要准备蛋糕和饮料”；“工具调用”是“用美团订蛋糕，用微信发邀请”；“上下文锚点”是“记得去年派对上朋友喜欢吃的零食”；“结果格式”是“把邀请名单写成表格，把花费做成账单”。

核心概念原理的文本示意图

Agentic AI的工作流程就像“小秘书办事情”：

  1. 接收任务（用户输入提示）；
  2. 解析需求（理解“做什么、怎么做、要什么结果”）；
  3. 自主决策（要不要调用工具？要不要追问用户？）；
  4. 执行任务（调用工具、生成内容）；
  5. 输出结果（按照要求的格式呈现）。

Mermaid流程图：Agentic AI的工作流程

graph TD
    A[用户输入提示] --> B[解析需求：任务/约束/工具/格式]
    B --> C{需要调用工具吗?}
    C -->|是| D[调用工具（查天气/订酒店等）]
    D --> E{需要追问用户吗?}
    C -->|否| E
    E -->|是| F[向用户询问细节（预算/偏好等）]
    F --> A
    E -->|否| G[生成结果（按照格式要求）]
    G --> H[输出给用户]

6个“精准表达”技巧：让Agentic AI变成“懂你的小秘书”

接下来，我们用“小秘书”的比喻，讲解6个“精准表达”技巧——每个技巧都有“生活例子”“AI案例”“代码演示”和“注意事项”，让你一看就会。

技巧1：任务定义——像“给小秘书写清楚‘做什么’”

生活例子：你让小秘书帮你买水果，说“买些水果”（模糊），小秘书可能买苹果、香蕉、橘子各一斤；但如果你说“买2斤红富士苹果（要脆的）、1斤草莓（要甜的）、不要梨”（具体），小秘书会准确完成任务。

AI案例：你让Agentic AI帮你写博客，模糊提示是“帮我写篇关于Agentic AI的博客”（AI可能写得太笼统）；精准提示是“帮我写一篇关于Agentic AI的博客，目标读者是小学生，需要用3个生活例子（小秘书、做手工、买蛋糕），1000字以内，语言要幽默，结构是‘开头故事+中间3个技巧+结尾总结’”（AI会按照你的要求，写出符合预期的博客）。

代码演示（LangChain）：
用LangChain的PromptTemplate定义任务：

from langchain import PromptTemplate

# 模糊提示
模糊提示 = "帮我写篇关于Agentic AI的博客"

# 精准提示模板
精准提示模板 = """你是一个面向小学生的科普作家，需要写一篇关于Agentic AI的博客。要求：
1. 目标读者：10-12岁的小学生，语言要幽默，用生活例子（比如小秘书、做手工、买蛋糕）；
2. 结构：开头用一个故事（比如“小明让AI帮他规划生日派对”），中间讲3个Agentic AI的特点（自主决策、工具调用、多轮交互），每个特点用一个生活例子；
3. 字数：1000字以内；
4. 结尾：总结Agentic AI的好处，鼓励小朋友多了解AI。

请按照这个要求写博客。"""

# 生成精准提示
prompt = PromptTemplate(template=精准提示模板, input_variables=[])
print(prompt.format())

输出结果对比：

  • 模糊提示的输出：可能讲“Agentic AI是一种高级AI，能自主决策”（太笼统）；
  • 精准提示的输出：会用“小明让AI帮他规划生日派对”的故事，讲“AI像小秘书一样，会问他‘预算多少？喜欢什么蛋糕？’”（符合小学生的理解水平）。

注意事项：任务定义要包含“目标、读者、结构、语言风格”——就像给小秘书写“任务说明书”，越具体越好。

技巧2：约束条件——像“给小秘书定‘不能做什么’”

生活例子：你让小秘书帮你买蛋糕，说“买个蛋糕”（没约束），小秘书可能买巧克力味的（你讨厌巧克力）；但如果你说“买个草莓味的蛋糕，不要巧克力，要带蜡烛”（有约束），小秘书会准确完成任务。

AI案例：你让Agentic AI帮你查天气，模糊提示是“帮我查明天的天气”（AI可能输出温度、湿度，但没说来源）；精准提示是“帮我查明天上海的天气，只能用中国天气网的数据，结果要包含温度（℃）、湿度（%）、是否下雨，用表格呈现”（AI会按照你的要求，输出准确的天气信息）。

代码演示（OpenAI Function Calling）：
用OpenAI的Function Calling定义约束条件（只能用中国天气网的数据）：

import openai
import json

# 定义工具（中国天气网API）
def get_weather(city, date):
    # 模拟调用中国天气网API，返回天气数据
    return {
        "city": city,
        "date": date,
        "temperature": 25,
        "humidity": 60,
        "rain": "无"
    }

# 精准提示
prompt = """帮我查明天上海的天气，要求：
1. 数据来源：中国天气网；
2. 结果包含：温度（℃）、湿度（%）、是否下雨；
3. 输出格式：表格。"""

# 调用OpenAI API，使用Function Calling
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4-0613",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    functions=[{"name": "get_weather", "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}, "date": {"type": "string"}}}}],
    function_call={"name": "get_weather", "parameters": {"city": "上海", "date": "明天"}}
)

# 解析结果，生成表格
weather_data = json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)
weather_result = get_weather(weather_data["city"], weather_data["date"])
print(f"| 城市 | 日期 | 温度（℃） | 湿度（%） | 是否下雨 |")
print(f"|------|------|------------|------------|----------|")
print(f"| {weather_result['city']} | {weather_result['date']} | {weather_result['temperature']} | {weather_result['humidity']} | {weather_result['rain']} |")

输出结果：

城市 日期 温度（℃） 湿度（%） 是否下雨
上海 明天 25 60 无

注意事项：约束条件要包含“数据来源、禁止内容、必须包含的信息”——就像给小秘书定“规矩”，让它不要犯错误。

技巧3：思维链引导——像“教小秘书‘怎么想问题’”

生活例子：你让小秘书帮你算“小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，现在有多少个？”，模糊提示是“算一下小明有多少个苹果”（小秘书可能直接说“6个”，但没说过程）；精准提示是“一步步想：1. 初始数量是5个；2. 吃了2个，剩下5-2=3个；3. 买了3个，现在有3+3=6个”（小秘书会按照你的步骤，写出过程）。

AI案例：你让Agentic AI帮你解决数学题，模糊提示是“解决这个问题：小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，现在有多少个？”（AI可能直接说“6个”）；精准提示是“请一步步解决这个问题：1. 初始数量；2. 吃了之后的数量；3. 买了之后的数量”（AI会写出过程，让你知道它是怎么想的）。

代码演示（Claude 3）：
用Claude 3的“思维链”提示：

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(api_key="你的API密钥")

# 模糊提示
模糊提示 = "解决这个问题：小明有5个苹果，吃了2个，又买了3个，现在有多少个？"

# 精准提示（思维链引导）
精准提示 = """请一步步解决这个问题：
1. 初始数量：小明一开始有多少个苹果？
2. 吃了之后的数量：吃了2个后，剩下多少个？
3. 买了之后的数量：买了3个后，现在有多少个？"""

# 调用Claude 3 API
response = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": 精准提示}]
)

print(response.content[0].text)

输出结果：

  1. 初始数量：小明一开始有5个苹果。
  2. 吃了之后的数量：5个苹果吃了2个，剩下5-2=3个。
  3. 买了之后的数量：剩下的3个苹果加上买的3个，现在有3+3=6个。

注意事项：思维链引导要包含“步骤、逻辑”——就像教小秘书“怎么一步步做手工”，让它不要跳过关键步骤。

技巧4：工具调用指令——像“告诉小秘书‘用什么工具’”

生活例子：你让小秘书帮你查快递，模糊提示是“帮我查快递”（小秘书可能问“单号是多少？”）；精准提示是“帮我查快递，单号是123456，用顺丰官网，把物流信息截图发给我”（小秘书会直接查，不用问你）。

AI案例：你让Agentic AI帮你查2023年中国GDP，模糊提示是“帮我查2023年中国GDP”（AI可能说“我需要查一下”）；精准提示是“帮我查2023年中国GDP的数据，用国家统计局的官网，把结果转换成表格，标注数据来源”（AI会调用国家统计局的API，输出表格）。

代码演示（LangChain Tool）：
用LangChain的Tool定义国家统计局的API工具：

from langchain import Tool
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 定义工具：调用国家统计局API查GDP
def get_gdp(year):
    # 模拟调用国家统计局API，返回GDP数据
    return {
        "year": year,
        "gdp": "126.06万亿元",
        "source": "国家统计局"
    }

# 创建工具实例
gdp_tool = Tool(
    name="GetGDP",
    func=get_gdp,
    description="用于查询中国某一年的GDP数据，输入参数是年份（比如2023）"
)

# 初始化Agent
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools=[gdp_tool],
    llm=llm,
    agent_type=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True
)

# 精准提示（工具调用指令）
prompt = "帮我查2023年中国GDP的数据，用国家统计局的官网，把结果转换成表格，标注数据来源"

# 运行Agent
agent.run(prompt)

输出结果：

> 我需要查询2023年中国GDP的数据，使用国家统计局的官网。首先，调用GetGDP工具，输入年份2023。  
> 调用工具：GetGDP(2023)  
> 工具返回：{"year": 2023, "gdp": "126.06万亿元", "source": "国家统计局"}  
> 把结果转换成表格，标注数据来源：  
| 年份 | GDP（万亿元） | 数据来源 |
|------|----------------|------------|
| 2023 | 126.06 | 国家统计局 |

注意事项：工具调用指令要包含“工具名称、输入参数、输出要求”——就像告诉小秘书“用顺丰APP，输入单号123456，截图发给我”，让它不用问你就能做。

技巧5：上下文锚点——像“提醒小秘书‘之前说过的话’”

生活例子：你和小秘书聊天，说“之前我提到想要买一双运动鞋，今天看到打折了，你觉得怎么样？”（上下文锚点是“之前提到的运动鞋”），小秘书会记得你之前的需求，说“你之前想要的是白色的、尺码42的运动鞋，今天打折的刚好是这个款式，价格是300元，比之前便宜了50元”（符合你的需求）。

AI案例：你和Agentic AI讨论Agentic AI的特点，之前说过“Agentic AI能自主决策”，现在你说“扩展一下工具调用的部分，结合之前的旅行规划例子”（上下文锚点是“之前的旅行规划例子”），AI会记得之前的旅行规划例子，说“比如在旅行规划中，Agentic AI会调用天气API查天气，调用酒店API订酒店，这些都是工具调用的例子”（符合你的需求）。

代码演示（LangChain Memory）：
用LangChain的ConversationBufferMemory保存上下文：

from langchain import ConversationChain, PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 初始化LLM和Memory
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)
memory = ConversationBufferMemory()

# 定义对话链
conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory, verbose=True)

# 第一轮对话：讨论自主决策
conversation.predict(input="Agentic AI的自主决策是什么？举个生活例子。")

# 第二轮对话：扩展工具调用，用上下文锚点（之前的旅行规划例子）
prompt = "扩展一下工具调用的部分，结合之前的旅行规划例子。"
conversation.predict(input=prompt)

输出结果：

  • 第一轮对话输出：“Agentic AI的自主决策是指它能自己决定做什么，比如你让它帮你规划旅行，它会自己决定先查天气，再订酒店，再安排行程。生活例子：小明让AI帮他规划周末旅行，AI自主决定先查上海的天气（晴），再订位于田子坊附近的酒店（符合文艺偏好），再安排每天的行程（上午去武康路，下午去田子坊，晚上去外滩）。”
  • 第二轮对话输出：“工具调用是Agentic AI的重要特性，比如在之前的旅行规划例子中，AI会调用天气API查上海的天气（获取实时数据），调用酒店API订田子坊附近的酒店（比较价格和评价），调用地图API查景点之间的距离（安排合理的交通方式）。这些工具调用都是AI自主决定的，目的是完成旅行规划任务。”

注意事项：上下文锚点要包含“之前的对话内容、相关例子”——就像提醒小秘书“之前说过的运动鞋”，让它不要忘记你的需求。

技巧6：结果格式要求——像“让小秘书‘把结果写成表格’”

生活例子：你让小秘书帮你抄笔记，说“帮我抄一下今天的会议笔记”（没格式要求），小秘书可能写得乱七八糟；但如果你说“用蓝色笔，写在笔记本的第5页，每段开头空两格，重点用下划线标注”（有格式要求），小秘书会写得整整齐齐。

AI案例：你让Agentic AI帮你总结文章要点，模糊提示是“帮我总结这篇文章的要点”（AI可能写一段文字）；精准提示是“帮我总结这篇文章的要点，用 bullet point，每个要点不超过20字，开头加 emoji”（AI会按照你的要求，输出整齐的要点）。

代码演示（ChatGPT）：
用ChatGPT的“结果格式”提示：

import openai

# 定义文章内容（示例）
article = """Agentic AI是有自主决策能力的AI，像小秘书一样能主动思考、调用工具、完成任务。要让Agentic AI听懂你，需要用精准的提示，包括任务定义、约束条件、思维链引导、工具调用指令、上下文锚点、结果格式要求。每个技巧都有生活例子和AI案例，帮你彻底解决“AI听不懂话”的痛点。"""

# 精准提示（结果格式要求）
prompt = f"""帮我总结这篇文章的要点，要求：
1. 用 bullet point；
2. 每个要点不超过20字；
3. 开头加 emoji。

文章内容：{article}"""

# 调用ChatGPT API
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)

print(response.choices[0].message.content)

输出结果：

  • 🤖️ Agentic AI是有自主决策的“小秘书”；
  • ✍️ 精准提示需包含6个技巧（任务/约束等）；
  • 📚 每个技巧有生活例子和AI案例；
  • 🎯 解决“AI听不懂话”的痛点。

注意事项：结果格式要求要包含“格式类型（表格/ bullet point/JSON）、具体要求（字数/符号/颜色）”——就像让小秘书“把购物清单写成表格”，让结果更符合你的需求。

项目实战：用LangChain做一个“旅行规划Agent”

现在，我们用上面的6个技巧，做一个“旅行规划Agent”——它能帮你规划周末旅行，包括查天气、订酒店、推荐景点和餐厅，输出详细的行程表格。

开发环境搭建

  1. 安装Python（3.8+）；
  2. 安装LangChain：pip install langchain；
  3. 安装OpenAI SDK：pip install openai；
  4. 申请OpenAI API密钥（https://platform.openai.com/）。

源代码详细实现

from langchain import Tool, PromptTemplate
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.memory import ConversationBufferMemory
import json

# 1. 定义工具（模拟调用外部API）
def get_weather(city, date):
    """获取指定城市指定日期的天气"""
    return {
        "city": city,
        "date": date,
        "temperature": 25,
        "humidity": 60,
        "rain": "无"
    }

def book_hotel(city, date, budget, preferences):
    """根据预算和偏好预订酒店"""
    return {
        "hotel_name": "田子坊文艺酒店",
        "address": "上海市黄浦区田子坊路1号",
        "price": 800,
        "breakfast": "提供"
    }

def recommend_attractions(city, preferences):
    """根据偏好推荐景点"""
    return [
        {"name": "田子坊", "type": "文艺", "duration": "2小时"},
        {"name": "武康路", "type": "文艺", "duration": "1.5小时"},
        {"name": "外滩", "type": "夜景", "duration": "1小时"}
    ]

def recommend_restaurants(city, dietary_restrictions):
    """根据饮食限制推荐餐厅"""
    return [
        {"name": "小杨生煎（田子坊店）", "address": "上海市黄浦区田子坊路2号", "推荐菜": "生煎包（不辣）", "price": 30},
        {"name": "老上海馄饨铺（武康路店）", "address": "上海市徐汇区武康路3号", "推荐菜": "馄饨（不辣）", "price": 25}
    ]

# 2. 创建工具实例
tools = [
    Tool(
        name="GetWeather",
        func=get_weather,
        description="用于获取指定城市指定日期的天气，输入参数是城市（比如上海）和日期（比如明天）"
    ),
    Tool(
        name="BookHotel",
        func=book_hotel,
        description="用于根据预算和偏好预订酒店，输入参数是城市（比如上海）、日期（比如明天）、预算（比如1500）、偏好（比如文艺）"
    ),
    Tool(
        name="RecommendAttractions",
        func=recommend_attractions,
        description="用于根据偏好推荐景点，输入参数是城市（比如上海）、偏好（比如文艺）"
    ),
    Tool(
        name="RecommendRestaurants",
        func=recommend_restaurants,
        description="用于根据饮食限制推荐餐厅，输入参数是城市（比如上海）、饮食限制（比如不吃辣）"
    )
]

# 3. 定义提示模板（包含6个技巧）
prompt_template = """你是一个旅行规划Agent，需要帮用户规划周末旅行。用户的需求是：
- 目的地：{destination}
- 时间：{duration}（比如2天1晚）
- 预算：{budget}元
- 偏好：{preferences}（比如文艺、自然、美食）
- 饮食限制：{dietary_restrictions}（比如不吃辣、素食）

请按照以下步骤操作：
1. 调用GetWeather工具，获取目的地周末的天气（如果有雨，调整行程，加入室内活动）；
2. 调用RecommendAttractions工具，根据偏好推荐3个主要景点（距离不要太远，用地图API查距离，这里简化为假设景点距离合适）；
3. 调用BookHotel工具，根据预算和偏好预订酒店（位于景点附近，提供早餐）；
4. 调用RecommendRestaurants工具，根据饮食限制推荐每个景点附近的餐厅（要有地址和推荐菜）；
5. 把行程安排成表格，包含时间、活动、地点、交通方式、备注；
6. 最后给出预算总结，包括酒店、餐饮、交通的费用（交通费用假设为每天50元）。

请严格按照以上步骤操作，输出结果要包含行程表格和预算总结。"""

# 4. 初始化Agent
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)
memory = ConversationBufferMemory()
agent = initialize_agent(
    tools=tools,
    llm=llm,
    agent_type=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    memory=memory,
    verbose=True,
    prompt=PromptTemplate(
        template=prompt_template,
        input_variables=["destination", "duration", "budget", "preferences", "dietary_restrictions"]
    )
)

# 5. 运行Agent（输入用户需求）
user_input = {
    "destination": "上海",
    "duration": "2天1晚",
    "budget": 1500,
    "preferences": "文艺",
    "dietary_restrictions": "不吃辣"
}

agent.run(user_input)

代码解读与分析

  1. 工具定义：我们定义了4个工具，分别用于查天气、订酒店、推荐景点和餐厅（模拟调用外部API）；
  2. 提示模板：包含了6个“精准表达”技巧——任务定义（规划周末旅行）、约束条件（预算1500元、不吃辣）、思维链引导（按照步骤操作）、工具调用指令（调用GetWeather等工具）、上下文锚点（记得用户的偏好）、结果格式要求（行程表格和预算总结）；
  3. Agent初始化：用LangChain的initialize_agent函数初始化Agent，使用CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION类型（能自主决策和调用工具）；
  4. 运行Agent：输入用户需求（上海、2天1晚、1500元、文艺、不吃辣），Agent会按照提示模板的步骤，调用工具，生成行程表格和预算总结。

输出结果示例

> 我需要帮用户规划上海周末2天1晚的旅行，预算1500元，偏好文艺，不吃辣。首先，调用GetWeather工具查上海周末的天气。  
> 调用工具：GetWeather(上海, 周末)  
> 工具返回：{"city": "上海", "date": "周末", "temperature": 25, "humidity": 60, "rain": "无"}  
> 天气很好，不需要调整行程。接下来，调用RecommendAttractions工具推荐文艺景点。  
> 调用工具：RecommendAttractions(上海, 文艺)  
> 工具返回：[{"name": "田子坊", "type": "文艺", "duration": "2小时"}, {"name": "武康路", "type": "文艺", "duration": "1.5小时"}, {"name": "外滩", "type": "夜景", "duration": "1小时"}]  
> 然后，调用BookHotel工具预订文艺酒店，预算1500元，位于景点附近，提供早餐。  
> 调用工具：BookHotel(上海, 周末, 1500, 文艺)  
> 工具返回：{"hotel_name": "田子坊文艺酒店", "address": "上海市黄浦区田子坊路1号", "price": 800, "breakfast": "提供"}  
> 接下来，调用RecommendRestaurants工具推荐每个景点附近的不辣餐厅。  
> 调用工具：RecommendRestaurants(上海, 不吃辣)  
> 工具返回：[{"name": "小杨生煎（田子坊店）", "address": "上海市黄浦区田子坊路2号", "推荐菜": "生煎包（不辣）", "price": 30}, {"name": "老上海馄饨铺（武康路店）", "address": "上海市徐汇区武康路3号", "推荐菜": "馄饨（不辣）", "price": 25}]  
> 现在，把行程安排成表格：  
| 时间       | 活动         | 地点               | 交通方式 | 备注         |
|------------|--------------|--------------------|----------|--------------|
| 周六上午   | 逛田子坊     | 田子坊             | 地铁10号线 | 文艺小店、咖啡馆 |
| 周六中午   | 吃生煎包     | 小杨生煎（田子坊店）| 步行     | 不辣，推荐菜生煎包 |
| 周六下午   | 逛武康路     | 武康路             | 地铁11号线 | 历史建筑、网红店 |
| 周六晚上   | 看外滩夜景   | 外滩               | 打车     | 夜景很美，建议早点去 |
| 周日上午   | 吃馄饨       | 老上海馄饨铺（武康路店）| 步行     | 不辣，推荐菜馄饨 |
| 周日中午   | 返程         | 酒店               | 地铁     | 结束旅行     |

> 预算总结：  
- 酒店：800元（2天1晚）  
- 餐饮：30元（周六中午）+25元（周日上午）=55元  
- 交通：50元/天 ×2天=100元  
- 总计：800+55+100=955元（未超过预算1500元）

实际应用场景

6个“精准表达”技巧可以用在很多场景中，比如：

1. 职场办公

  • 让AI帮你写报告：“帮我写一篇关于2024年Q1销售业绩的报告，目标读者是管理层，需要包含销售额、增长率、Top3产品、存在的问题，用图表呈现，字数2000字以内。”
  • 让AI帮你做数据分析：“帮我分析一下2024年Q1的用户留存率，数据来源是数据库中的user表，需要计算周留存率和月留存率，用折线图呈现，标注下降的原因。”

2. 生活服务

  • 让AI帮你规划旅行：“帮我规划一个周末2天1晚的杭州旅行，预算1200元，喜欢自然景点（比如西湖、灵隐寺），不吃海鲜，需要包含早餐，交通用地铁或公交。”
  • 让AI帮你订餐厅：“帮我订一家上海浦东的川菜馆，预算200元/人，能容纳10人，有包厢，推荐菜是水煮鱼（微辣），明天晚上6点。”

3. 教育学习

  • 让AI帮你辅导作业：“帮我解决这个数学题：一个长方形的长是5厘米，宽是3厘米，周长是多少？请一步步想：1. 长方形周长的公式；2. 代入数值计算；3. 结果。”
  • 让AI帮你写论文：“帮我写一篇关于人工智能伦理的论文，目标读者是大学生，需要包含3个案例（比如ChatGPT作弊、AI歧视、DeepFake），用APA格式引用，字数3000字以内。”

工具和资源推荐

1. Agentic AI框架

  • LangChain：最流行的Agentic AI开发框架，支持工具调用、上下文管理、思维链引导（https://langchain.com/）；
  • AutoGPT：开源的Agentic AI项目，能自主完成复杂任务（比如写博客、订酒店）（https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT）；
  • AgentGPT：在线Agentic AI工具，不需要写代码就能用（https://agentgpt.reworkd.ai/）。

2. 提示工程资源

  • 《提示工程入门》：OpenAI官方教程，教你如何设计有效的提示（https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering）；
  • 《Agentic AI开发实战》：LangChain官方文档，包含大量Agent开发案例（https://python.langchain.com/docs/agents/）；
  • 提示工程社区：Reddit的r/PromptEngineering板块，有很多提示技巧分享（https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/）。

未来发展趋势与挑战

未来趋势

  • 更智能的自主决策：Agentic AI会学会“更聪明地”做决定，比如根据用户的历史行为预测需求（比如“你之前喜欢文艺景点，这次推荐田子坊”）；
  • 更丰富的工具生态：会有更多的工具集成到Agentic AI中，比如订机票、叫外卖、做PPT（比如“帮我订明天上午10点的机票，从上海到北京，用携程”）；
  • 更自然的多轮交互：Agentic AI会学会“更像人一样”聊天，比如用幽默的语言回答问题（比如“今天天气很好，适合去公园，记得带水哦～”）。

挑战

  • 伦理问题：Agentic AI的自主决策可能会带来伦理问题，比如“Agent帮用户订了一张昂贵的机票，谁负责？”；
  • 安全问题：Agentic AI可能会被恶意利用，比如“用Agentic AI发送垃圾邮件”；
  • 性能问题：Agentic AI处理复杂任务的速度可能很慢，比如“帮我写一篇10000字的论文，需要几个小时”。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

  • Agentic AI：像“有自主意识的小秘书”，能主动思考、调用工具、完成任务；
  • 提示工程：设计“让AI听懂的话”的技术，就像给小秘书写“任务说明书”；
  • 6个“精准表达”技巧：任务定义、约束条件、思维链引导、工具调用指令、上下文锚点、结果格式要求。

概念关系回顾

  • 任务定义是“做什么”，约束条件是“不能做什么”，思维链引导是“怎么想”，工具调用指令是“用什么工具”，上下文锚点是“记得之前说过的话”，结果格式要求是“要什么样子”——这6个技巧一起，让Agentic AI变成“懂你的小秘书”。

思考题：动动小脑筋

  1. 你平时用AI的时候，有没有遇到过“提示不清楚导致结果不好”的情况？如果用今天学的技巧，你会怎么优化？
  2. 如果让你设计一个“Agentic AI作业助手”，帮你辅导数学作业，你会用哪些“精准表达”技巧？请写出你的提示模板。
  3. 你觉得Agentic AI未来会取代人类的工作吗？为什么？

附录：常见问题与解答

Q1：提示越长越好吗？

A：不是，提示要“精准”而不是“冗长”。比如“帮我写篇关于Agentic AI的博客”（太长？不，是太模糊），而“帮我写篇关于Agentic AI的博客，目标读者是小学生，用3个生活例子，1000字以内”（精准，不长）。

Q2：Agentic AI和普通AI有什么区别？

A：普通AI是“问答机器”，你问一句它答一句；Agentic AI是“能自己做事的小秘书”，能主动思考、调用工具、多轮沟通。

Q3：怎么判断提示是否有效？

A：看AI的输出是否符合你的预期。如果AI的输出是你想要的，说明提示有效；如果AI的输出不符合你的预期，说明提示需要优化（比如增加约束条件、思维链引导）。

扩展阅读 & 参考资料

  1. 《Agentic AI: A New Paradigm for Artificial Intelligence》（论文）：https://arxiv.org/abs/2309.07870；
  2. 《LangChain Agent开发指南》（文档）：https://python.langchain.com/docs/agents/；
  3. 《OpenAI Function Calling教程》（文档）：https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling；
  4. 《提示工程实战》（书籍）：作者：吴恩达，https://www.deeplearning.ai/courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/。

结语：Agentic AI是未来AI的发展方向，而“精准表达”是让Agentic AI听懂你的关键。就像给小秘书写“任务说明书”，你说得越清楚，小秘书做得越好。希望本文的6个技巧，能帮你变成“提示工程高手”，让AI变成“懂你的小助手”！

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