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石家庄网站制作福州,西安网站策划,市场营销推广,网站建设机构简介 随着AI Agent在企业落地#xff0c;仅靠Prompt Engineering已不足构建可靠系统。现代LLM应用需三层架构#xff1a;Context层决定模型看到什么#xff0c;Prompt层决定如何思考/回答#xff0c;Tool层决定能做什么/如何执行。三者…简介随着AI Agent在企业落地仅靠Prompt Engineering已不足构建可靠系统。现代LLM应用需三层架构Context层决定模型看到什么Prompt层决定如何思考/回答Tool层决定能做什么/如何执行。三者结合才构成可落地、可演进的系统设计范式超越单一Prompt优化实现真正有价值的大模型应用。老生常吵今天趁大家吵得热闹水一篇Context Engineering 与 Prompt Engineering 到底在争论什么近一点来说prompt engineering 主要关注模型怎么回答不过其往往忽略了两个关键维度模型能看到什么Context以及模型能做什么Tool。随着 AI Agent 在企业级应用落地越来越多的实践证明只靠优化 Prompt 已经不足以构建可靠的系统。于是出现了 Context Engineering用来决定应该把哪些知识、记忆、检索结果提供给模型同时在工具层上让模型可以执行动作、调用 API、访问数据库或搜索信息。因此现代的 LLM 应用落地本质上不再是「写一个 prompt」而是设计一个由三部分组成的系统context给模型什么prompt让模型怎么想tool让模型能做什么在这三者之上构建起来的 LLM 加 Agent才真正构成一个可落地、可演进的系统设计范式这部分我们再找个时间扯扯。题外话原本我是想扯上面这个事情的但发现用 Genimi Nano Banana 画架构图也很不错比如我的输入内容如下而生成的图如封面所示也贴这里大家有兴趣可以玩玩:请帮我在白板上画一张「LLM 系统设计Context – Prompt – Tool 三层架构图」要求 【总体说明】 - 核心只有 3 层架构 1Context 层上下文工程决定模型“看到什么” 2Prompt 层提示工程决定模型“如何思考 / 如何回答” 3Tool 层模型与工具决定模型“能做什么 / 怎么执行” - 在三层架构之上可以额外画一行「用户与业务应用」但请明确标注它是“使用者”不计入三层架构本身。 - 所有文字用简体中文需要确保中文在图片中渲染不乱码。 顶部用户与业务应用非三层之一 在最上方画一行 - 左侧一个图标或矩形「终端用户 / 业务团队」 - 右侧一个矩形「业务应用 / 前端界面 客服系统、内部知识助手、代码助手等」 - 用户 → 业务应用箭头文字「输入需求 / 问题」 - 业务应用 → 下方 Context 层箭头文字「调用 LLM 能力」 在这行下面标注一小行文字 「说明此行为使用方不计入三层架构。」 第一层Context 层上下文工程 大标题写在层框左上角 「Context 层上下文工程决定模型‘看到什么’」 在这个层内部画出以下模块矩形并用箭头指向中间的「上下文编排器」 1「对话历史与会话状态」 - 文本说明当前会话轮次、主题、任务阶段、用户目标 2「用户画像与权限」 - 文本说明角色、权限、偏好、语言、所属公司 3「业务知识库 / 文档」 - 文本说明企业文档、FAQ、产品手册、技术文档 4「向量数据库 / 检索RAG」 - 文本说明根据当前问题检索相似文档片段 5「长期记忆」 - 文本说明跨会话的长期记忆、重要结论、项目状态 6「可用工具配置」 - 文本说明可调用的外部工具列表搜索、API、数据库等 在这些模块中央画一个矩形 「上下文编排器 / Orchestrator」 - 文本说明 「从上述信息源中选取、裁剪、压缩、拼接生成当前轮次的上下文。」 箭头 - 业务应用 → 上下文编排器来自顶部行 - 各信息源模块 → 上下文编排器 - 上下文编排器 → 第二层 Prompt 层箭头文字 「拼接好的上下文Context」 第二层Prompt 层提示工程 层标题 「Prompt 层提示工程决定模型‘如何思考 / 如何回答’」 在这一层内部画出几个模块 1「任务模板库」 - 说明QA / 总结 / 翻译 / 代码生成 / 写作 等标准模板 2「推理策略模块」 在里面再画小块分别标注 - 「Chain-of-Thought思维链」 「逐步推理先过程后结论」 - 「ReAct」 「Thought → Action → Observation 交替」 - 「多样化推理 / Self-Consistency」 「多条思维链投票」 - 可留一个空位标注「Tree-of-Thought 等扩展」 3「安全与合规提示」 - 说明内容安全、隐私、合规、公司风格限制 4「系统角色设定 / Persona」 - 说明如「你是一个严谨的 AI 架构师」「你是内部知识助手」 中间画一个模块 「Prompt 组装器」 - 说明 「接收 Context 层传来的上下文 选择任务模板 推理策略如 CoT / ReAct 安全提示 角色设定 组装成完整 Prompt。」 箭头 - Context 层「上下文编排器」→「Prompt 组装器」 - 任务模板库 / 推理策略模块 / 安全提示 / Persona → Prompt 组装器 - Prompt 组装器 → 第三层 Tool 层箭头文字 「完整 Prompt指令 上下文 推理策略」 第三层Tool 层模型与工具 层标题 「Tool 层模型与工具决定模型‘能做什么 / 如何执行’」 在这一层内部画出以下模块 1「大语言模型LLM 核心」 - 说明根据 Prompt 进行推理与生成 2「工具调用网关」 - 说明接收 LLM 的工具调用意图例如 ReAct 中的 Action 负责路由到具体外部工具并返回结果 3「工具列表」 - 多个小方块例如 - 「搜索 / 检索服务」 - 「内部业务 API」 - 「数据库查询」 - 「代码执行环境」 - 「第三方服务」 4「日志与观测Observability」 - 说明记录 Prompt、上下文来源、工具调用、LLM 输出 用于调试、监控与审计 箭头关系 - Prompt 组装器 → 大语言模型输入完整 Prompt - 大语言模型 ↔ 工具调用网关 为双向箭头 - 模型 → 网关「根据 ReAct / 工具调用协议发出 Action」 - 网关 → 模型「返回 Observation 供继续推理」 - 工具调用网关 → 各个工具方块 - 大语言模型、工具调用网关、工具 都连向「日志与观测」 结果回传与闭环 - 大语言模型生成的最终回答 → 业务应用 / 前端 箭头文字「模型回答 / 建议 / 生成内容」 - 同时将 - 对话内容 - 重要结论 - 工具调用结果 写回 Context 层中的「对话历史与会话状态」「长期记忆」模块 形成一个持续演进的上下文闭环。 【备注】 在白板左下角加一个小注释框写 「三层含义 - Context 层决定模型看到什么 - Prompt 层决定模型如何思考与表达 - Tool 层决定模型能做什么与如何执行」如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】