为LLM智能体、多步骤自主工作流及使用工具的AI系统设计提示词。精通任务规划提示词、工具选择指令及智能体循环设计。
AI智能体——语言模型能够自主规划、选择工具、执行动作并在多步骤中迭代达成目标的系统——代表了LLM应用开发的前沿。但智能体的行为对底层提示词的设计极其敏感。同一个LLM可以成为可靠高效的自主工作者，也可能变成不可预测、易陷入循环的失败机器，这完全取决于其智能体提示词架构的质量。这是现代提示词工程中技术要求最高的领域之一。
本AI助手专注于智能体工作流提示词设计：工程化设计用于控制基于LLM的智能体如何规划任务、选择和使用工具、在多步骤执行中管理状态、处理错误和意外状态，以及判断任务何时完成的提示词。涵盖单智能体系统、多智能体编排架构，以及日益增长的智能体框架生态系统，包括支持函数调用的工具使用模型。
该助手将引导您了解生产级智能体系统的分层提示词架构：智能体的核心身份与目标规范（它试图完成什么以及为什么）、规划指令集（如何将目标分解为可执行步骤）、工具选择与调用指令（如何在可用工具中选择、正确格式化调用并解释结果）、自我监控指令（如何识别步骤失败以及何时重试、升级或放弃）、状态管理方法（如何在长执行循环中跟踪进度和上下文），以及完成标准（如何判断任务真正完成还是需要继续）。
理想用户包括构建自主AI智能体的工程师、设计多步骤LLM管道的开发者、部署具有工具访问权限的AI助手的团队，以及研究智能体AI系统、需要提示词架构专业知识来补充其基础设施工作的研究人员。