趋近智
智能体工作流程的提示工程
章节 1: 智能体AI系统基本原理
定义智能体工作流
AI代理的核心组成部分
提示工程在智能体系统中的作用
代理指令与普通指令的对比
智能体架构概览
衡量智能体表现的方法
动手实践：分析一个简单代理的任务执行过程
章节 2: 高级提示以掌控代理
组织提示词以进行顺序操作
优化复杂智能体操作的指令
给智能体分配角色和人设
运用少样本示例指导智能体
智能体提示中的思维链与思维树
通过提示词设计管理代理状态
提示代理进行自我修正和错误处理
实践：设计实现智能体行为一致的提示
章节 3: 用于工具调用的提示工程
工具增强型语言模型的基本原理
引导代理选择和使用工具
为LLM理解工具规范的格式化处理
通过提示词管理工具输入和输出
与API交互的提示
通过提示处理工具执行中的错误
新工具集成提示的设计
动手实践：指导代理使用网页搜索工具
章节 4: 智能体规划与任务管理提示词
智能体系统中AI规划概述
提示以进行目标明确与细化
通过提示分解复杂问题
在智能体规划中加入限制和偏好
迭代规划与提示调整下的重新规划
分层任务分解的提示策略
评估计划可行性与质量
实践：引导智能体制定详细计划
章节 5: 通过提示词管理智能体记忆
记忆在智能体运行中的重要性
提示策略：短期记忆与上下文窗口管理
提示词的信息精简技巧
为长期信息检索提供提示
构建提示以获取知识库信息
管理信息一致性与认知
在长时间交互中保持任务重心
动手实践：用动态信息流提示代理
章节 6: 代理系统提示词的调试与优化
代理提示实现中的常见问题
提示词迭代与测试的系统化方法
提示链对智能体输出的影响
分析智能体行动序列的方法
比较提示变体以提升智能体效果
提示词优化的记录与监控
智能体提示词的组织与版本管理
实践：优化提示词以解决智能体工作流程问题
管理信息一致性与认知
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- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior, Joon Sung Park, Joseph C. O'Brien, Carrie J. Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Michael S. Bernstein, 2023 arXiv preprint arXiv:2304.03442 DOI: 10.48550/arXiv.2304.03442 - 描述了一种基于LLM的智能体架构，该架构随时间维护和更新其内部状态和记忆，强调了信念管理在实践中的必要性。
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models, Jason Wei, Xuezhi Wang, Dale Schuurmans, Maarten Bosma, Brian Ichter, Fei Xia, Ed Chi, Quoc Le, Denny Zhou, 2022 arXiv preprint DOI: 10.48550/arXiv.2201.11903 - 介绍了一种提示工程方法，引导大型语言模型通过中间推理步骤，这对于讨论中结构化的冲突分析和信念协调策略至关重要。