智能体设计指南：成为提示词高手和AI Agent设计师

书籍简介

在AI从“辅助工具”向“自主智能体”跃迁的时代，“提示词驾驭能力”与“AI Agent设计能力”已成为普通人突破效率瓶颈、构建核心竞争力的关键技能。《智能体设计指南：成为提示词高手和AI Agent设计师》由国内AI提示词与智能体领域4位实战派领军者——LangGPT社区创始人云中江树、联合创始人甲木、WaytoAGI共创作者小七姐、“Lisp提示词”提出者李继刚联合撰写，是一本兼具“零基础友好性”与“进阶深度”的实战指南。

本书以“构建完整知识体系”为核心目标，打通“提示词基础→结构化方法论→AI Agent设计→实战落地”的全链路，通过“原理拆解+场景案例+工具模板”的形式，让非技术背景读者也能从“会用AI”升级为“能设计AI”。全书不仅获得硅基流动袁进辉、润米咨询刘润、清华大学于济凡等8位跨领域专家一致推荐，还配套提示词模板、专属直播课、飞书“通往AGI之路”知识库等学习资源，真正实现“即学即练、学完能用”。

本书的核心优势在于打破“理论空泛”与“工具碎片化”的行业痛点，以“权威性、系统性、实战性”三位一体的内容架构，为不同阶段读者提供可落地的学习路径。

1. 权威阵容：实战派作者+跨领域专家双重背书

（1）作者团队：深耕一线的行业开拓者

4位作者均为国内AI Agent领域的核心建设者，经验覆盖“社区运营、企业培训、平台合作、内容普及”全场景，确保内容的实用性与前瞻性：

• 云中江树：LangGPT提示词社区创始人、中国提示词工程师大会联合发起人，开创的“结构化提示词方法”成为行业标杆，曾与Kimi联合设计使用量领先的办公提效智能体，为多家上市公司与高校提供AI实战培训；

• 王照华（甲木）：LangGPT社区联合创始人、PEC China联合发起人，“得到”AI学习圈提示词课程主理人，课程学习人次超1万，与智谱、通义、Kimi等头部模型厂商深度合作，擅长将复杂技术转化为企业可落地的方案；

• 伊丽琦（小七姐）：WaytoAGI共创作者、FLOWGPT提示词培训师、文心大模型课程讲师，创建1.5万人提示词学习社群，专注于“零基础AI应用普及”，其内容风格通俗易懂，深受非技术读者认可；

• 李继刚：“Lisp提示词”提出者、“汉语新解”系列创作者，Prompt全网曝光超千万次，是国内早期推动提示词大众化的布道师，其提出的“词生卡范式”为AI知识管理提供了全新思路。

（2）专家推荐：覆盖多领域的专业认可

8位行业权威从“技术、商业、学术、应用”四大维度为本书背书，确保内容的专业度与价值性：

• 技术领域：硅基流动创始人袁进辉、FastGPT作者余金隆；

• 商业领域：润米咨询创始人刘润、AGICLink创始人占冰强；

• 学术领域：清华大学水木学者于济凡；

• 应用领域：通往AGI之路创始人AJ、知名AI博主卡兹克、赛博禅心。

2. 内容架构：从“提示词”到“Agent”的系统学习链路

全书分为两大部分共12章，逻辑上遵循“基础铺垫→核心技术→实战落地→问题解决”的递进关系，帮助读者逐步构建完整的AI Agent知识框架。

（1）第一部分：AI提示词方法论（第1-2章）——Agent设计的“核心指令基础”

提示词是AI Agent的“大脑指令”，这部分聚焦“如何写出让AI精准响应的提示词”，解决“为什么有时AI答非所问”的核心痛点：

• 第1章：提示词基础知识：先讲解AI与大语言模型（LLM）的基础概念，再拆解6种可直接复用的提示词编写方法，每种方法均配套“原理+场景案例+常见误区”：

• 角色扮演法：给AI设定明确身份（如“职场导师”“小红书博主”），适配特定风格输出需求；

• 细节法：补充字数、受众、格式等具体要求（如“300字面向大学生的产品介绍”），提升输出精准度；

• 示例法：提供参考案例让AI模仿（如“给3篇优秀周报示例，生成新周报”），统一输出风格；

• 推理法：引导AI分步思考（如“思维链推导利润计算过程”），解决复杂逻辑问题；

• 格式法：用列表、表格分隔信息（如“以‘问题+原因+方案’表格分析项目风险”），优化指令清晰度；

• 迭代法：基于AI输出反复优化提示词（如“先写初稿，再补充‘增加数据支撑’的要求”），逐步完善结果。

• 第2章：结构化提示词方法论：提出行业标杆的“结构化提示词”体系，将提示词拆解为9大核心模块（角色、背景、简介、注意、工作流、输出格式、初始化等），让指令更稳定、AI响应更可控；同时提供5种经典模板（LangGPT Role/Expert模板、公文笔杆子模板、AutoGPT模板等），读者可直接填空使用，并明确“结构化提示词与AI Agent的关联”，为后续Agent设计做好铺垫。

（2）第二部分：AI Agent设计方法与实践（第3-12章）——从“指令”到“智能系统”的落地

这部分是全书核心，聚焦“如何将提示词升级为能自主理解、决策、执行的AI Agent”，覆盖“理论认知、工具选型、案例落地、问题优化”全流程：

• 基础认知（第3章）：解答“什么是AI Agent”“为什么需要AI Agent”“AI Agent有哪些类型”，通过“文档摘要助手”等简单案例，让读者快速理解Agent的基本构成（提示词+知识库+输出规则）；

• 核心技术（第4-6章）：

• 第4章（工作原理与设计模式）：拆解Agent的5大工作环节（输入处理→理解分析→决策制定→行动执行→反馈学习），并介绍4大核心设计模式（反思：自主检查错误；工具调用：连接计算器/搜索引擎弥补AI缺陷；规划：拆解复杂任务；多智能体协作：分工完成复杂项目）；

• 第5章（主流平台解析）：按“入门/进阶”“国内/国外”分类，对比10+主流设计平台的优势、适用场景与操作难度，如国内入门级（文心智能体、智谱清言、Kimi+）、进阶级（扣子、腾讯元器、Dify）、国外平台（Coze、GPT Store），并提供“平台选型四步法”（明确需求→评估能力→计算成本→考量社区支持）；

• 第6章（关键组件设计）：详解Agent的5大核心组件（提示词：优化人设与回复逻辑；插件：自定义工具连接；知识库：构建权威数据避免幻觉；记忆系统：区分短期/长期记忆防止失忆；工作流：设计任务执行步骤），每个组件均配套“设计技巧+实战案例”；

• 实战案例（第7-11章）：8个跨场景案例覆盖“单智能体”与“多智能体”，每个案例均提供“需求分析→设计思路→功能实现→测试优化”的完整流程，读者可直接复刻：

• 平台专项案例：基于GPT Store设计“Logo设计大师”、基于智谱AI设计“小红书爆款文案大师”；

• 单智能体案例：基于腾讯元器设计“翻译智能体”（解决多语言翻译+格式保留）、基于扣子设计“短篇小说作家智能体”（实现剧情生成+角色设定）；

• 多智能体案例：基于扣子设计“活动组织专家智能体”（4个Agent分工协作）、基于扣子设计“公文写作大师智能体”（3个Agent协同输出）；

• 问题解决（第12章）：直面AI Agent的6大常见痛点，提供可落地的解决方案，如数字识别不准（工具调用+多轮校验）、数学能力弱（思维链+数学插件）、幻觉问题（知识库校准+来源标注）、输出机器味浓（优化人设提示词+示例引导）。

3. 实战保障：让“学习”直接转化为“能力”

• 零基础友好：明确标注“不需要编程经验”，所有技术概念均用“类比+案例”解释（如“AI的记忆系统像人的短期记忆和长期记忆”），案例步骤拆解到“每一步操作指引”；

• 场景覆盖全面：案例涵盖工作（公文写作、活动策划）、学习（翻译、知识管理）、生活（Logo设计、文案创作），读者可直接应用于实际需求；

• 配套资源丰富：赠送提示词模板（直接填空使用）、专属直播课（实时答疑）、飞书“通往AGI之路”知识库（含最新AGI资讯与工具），并提供勘误反馈渠道（邮箱1987786399@qq.com）。

图书目录

推荐序

自　序

前　言

第一部分　AI提示词方法论

第1章　提示词基础知识

1.1　人工智能：从概念到实际应用
1.2　AI提示词：与人工智能对话的钥匙
1.3　大语言模型：预测的艺术
1.4　提示词的分类
1.5　角色扮演法
1.6　细节法
1.7　示例法
1.8　推理法（1.8.1　思维链；1.8.2　自洽性；1.8.3　思维链的原理；1.8.4　推理法的局限性）
1.9　格式法（1.9.1　语义区分；1.9.2　模型的官方格式；1.9.3　API使用格式）
1.10　迭代法
1.11　编写提示词的常见误区

第2章　结构化提示词方法论

2.1　结构化思想（2.1.1　结构化提示词示例；2.1.2　结构化提示词的优势）
2.2　结构化提示词拆解（2.2.1　结构化提示词的基本概念；2.2.2　角色；2.2.3　背景；2.2.4　简介；2.2.5　注意；2.2.6　工作流；2.2.7　输出格式；2.2.8　初始化；2.2.9　更多模块）
2.3　如何写好结构化提示词（2.3.1　结构化提示词格式；2.3.2　构建全局思维链；2.3.3　保持上下文语义一致性；2.3.4　其他提示词方法）
2.4　提示词编写的自动化（2.4.1　手工编写工作流；2.4.2　自动化编写工作流）
2.5　经典模板（2.5.1　LangGPT中的Role模板；2.5.2　LangGPT中的Expert模板；2.5.3　公文笔杆子模板；2.5.4　AutoGPT提示词模板；2.5.5　CO-STAR提示词模板）
2.6　局限性（2.6.1　结构化提示词在不同模型中的适用性；2.6.2　其他局限）
2.7　常见误区
2.8　结构化提示词与AI Agent（2.8.1　AI Agent；2.8.2　工具；2.8.3　GPTs）

第二部分　AI Agent设计方法与实践

第3章　全面了解 AI Agent

3.1　AI Agent是什么（3.1.1　为什么每个人都需要AI Agent；3.1.2　AI Agent的定义；3.1.3　AI Agent 的作用）
3.2　AI Agent的发展历史（3.2.1　AI 1.0 时代自动驾驶领域的 Agent；3.2.2　AI 2.0时代基于LLM的Agent）
3.3　AI Agent的分类（3.3.1　按决策性和适应性分类；3.3.2　按技术实现分类；3.3.3　按应用领域分类）
3.4　动手设计AI Agent（3.4.1　案例效果；3.4.2　案例背景；3.4.3　设计思路；3.4.4　功能实现）

第4章　AI Agent的工作原理与设计模式

4.1　AI Agent的工作原理（4.1.1　输入处理；4.1.2　理解与分析；4.1.3　决策制定；4.1.4　行动执行；4.1.5　反馈与学习）
4.2　AI Agent的4种设计模式（4.2.1　反思；4.2.2　工具调用；4.2.3　规划；4.2.4　多智能体协作）
4.3　扩展

第5章　主流AI Agent设计平台

5.1　国内入门级智能体平台（5.1.1　文心智能体平台；5.1.2　智谱清言；5.1.3　Kimi+智能体平台；5.1.4　通义千问）
5.2　国内进阶级智能体平台（5.2.1　扣子；5.2.2　腾讯元器；5.2.3　Dify；5.2.4　FastGPT）
5.3　国外主要智能体平台（5.3.1　Coze；5.3.2　GPT Store）
5.4　AI Agent平台选型（5.4.1　明确需求；5.4.2　评估平台的能力；5.4.3　成本因素；5.4.4　用户支持与社区活跃度；5.4.5　可扩展性与灵活性）

第6章　设计AI Agent的关键组件

6.1　提示词（6.1.1　提示词模板；6.1.2　提示词优化；6.1.3　提示词人设和回复逻辑；6.1.4　大模型选择与配置）
6.2　插件（6.2.1　插件简介；6.2.2　插件的功能；6.2.3　插件的种类；6.2.4　智能体中的插件调用；6.2.5　自定义插件）
6.3　知识库（6.3.1　什么是知识库；6.3.2　知识库的作用；6.3.3　如何构建知识库；6.3.4　知识库的使用）
6.4　记忆系统（6.4.1　短期记忆；6.4.2　长期记忆）
6.5　工作流（6.5.1　什么是工作流；6.5.2　工作流的设计；6.5.3　工作流的优化；6.5.4　工作流的调用）

第7章　AI Agent设计流程

7.1　需求分析（7.1.1　构建需求分析标准作业程序；7.1.2　需求分析SOP示例；7.1.3　执行步骤）
7.2　提示词设计
7.3　测试方法
7.4　版本迭代
7.5　用户反馈
7.6　后续搭建

第8章　基于GPT Store的AI Agent设计

8.1　了解GPT Store及其功能（8.1.1　GPT Store的功能与特点；8.1.2　GPT Store的创建和管理流程）
8.2　案例：Logo设计大师（8.2.1　需求分析；8.2.2　数据准备；8.2.3　定制GPT；8.2.4　测试与优化；8.2.5　集成与发布；8.2.6　案例应用）
8.3　利用GPT Store增强AI Agent的能力（8.3.1　引入增强功能的必要性；8.3.2　使用API集成外部数据源；8.3.3　迭代工作流的实施；8.3.4　使用多智能体协作；8.3.5　自定义行为与响应）
8.4　GPT Store中的高级功能和技术

第9章　基于智谱AI智能体平台的AI Agent设计

9.1　案例：小红书爆款文案大师（9.1.1　案例效果；9.1.2　设计思路；9.1.3　功能实现；9.1.4　用户交互；9.1.5　测试与优化）
9.2　如何更好地设计对话和互动
9.3　利用文件解析和代码解释器扩展助手的功能

第10章　单智能体设计

10.1　单智能体的基本架构（10.1.1　ReAct；10.1.2　RAISE；10.1.3　Reflexion；10.1.4　AutoGPT + P；10.1.5　LATS）
10.2　单智能体的常见设计模块（10.2.1　推理；10.2.2　思维链；10.2.3　行动；10.2.4　工具调用；10.2.5　规划）
10.3　常见的单智能体开源项目（10.3.1　AutoGPT；10.3.2　GPT Engineer；10.3.3　Translation Agent）
10.4　案例：基于腾讯元器的翻译智能体（10.4.1　案例效果；10.4.2　设计思路；10.4.3　功能实现；10.4.4　测试与优化）
10.5　案例：基于扣子的短篇小说作家智能体（10.5.1　案例效果；10.5.2　设计思路；10.5.3　功能实现；10.5.4　测试与优化）

第11章　多智能体系统设计

11.1　什么是多智能体系统
11.2　多智能体系统的工作原理
11.3　多智能体系统的设计原则
11.4　多智能体系统的常用设计模式
11.5　案例：基于扣子的活动组织专家智能体（11.5.1　案例效果；11.5.2　设计思路；11.5.3　功能实现；11.5.4　测试与优化）
11.6　案例：基于扣子的公文写作大师智能体（11.6.1　案例效果；11.6.2　案例背景；11.6.3　设计思路；11.6.4　功能实现；11.6.5　测试与优化）
11.7　常见的多智能体开源项目（11.7.1　MetaGPT；11.7.2　generative_agents；11.7.3　BabyAGI）

第12章　AI Agent的局限性及其缓解方法

12.1　多模态AI（12.1.1　什么是多模态AI；12.1.2　多模态AI的局限性）
12.2　智能体无法准确识别数字（12.2.1　问题成因；12.2.2　缓解方法）
12.3　智能体难以解决数学问题（12.3.1　问题成因；12.3.2　缓解方法）
12.4　智能体会产生幻觉（12.4.1　什么是幻觉；12.4.2　幻觉产生的原因；12.4.3　如何缓解幻觉问题；12.4.4　幻觉一定是错误吗）
12.5　智能体的其他常见问题及其缓解方法（12.5.1　智能体输出文字的数量不准确；12.5.2　智能体输出文字的机器味道过于浓厚；12.5.3　智能体长文遗忘问题）

附录　高质量AI资源推荐

结语

适合人群

本书覆盖“零基础到进阶”的全阶段读者，不同身份的读者均可根据自身需求获取核心价值：

1. AI新手/爱好者

• 核心需求：想系统了解AI提示词与Agent，避免“碎片化学习”，快速入门AI应用；

• 阅读获益：通过“基础提示词方法+简单案例”建立对AI Agent的完整认知，配套模板可直接用于日常AI使用（如写文案、做文档总结、设计简单助手），轻松上手无压力。

2. 职场人士（运营、行政、教育、销售等）

• 核心需求：想通过AI提升工作效率，解决“重复劳动多、创意不足、流程繁琐”等问题；

• 阅读获益：借助“场景化案例”（如小红书爆款文案、活动策划、公文写作）设计专属Agent，实现“自动写周报、智能整理客户资料、批量生成营销内容”，大幅节省时间成本，提升工作产出质量。

3. AI开发者/产品经理

• 核心需求：想落地AI Agent项目，需要“技术框架+平台对比+开源参考”，解决实际开发难题；

• 阅读获益：掌握Agent核心组件设计（知识库、记忆系统、工作流），了解主流平台的优缺点与选型逻辑，开源项目（AutoGPT、MetaGPT）可直接用于技术落地，同时获取“问题解决方案”（如缓解幻觉、优化工具调用），规避开发风险。

4. 学生/研究者（人工智能、计算机、教育等专业）

• 核心需求：想了解AI Agent的前沿趋势与学术参考，为论文写作或职业规划打基础；

• 阅读获益：通过“AI Agent发展历史+设计模式+局限性分析”把握行业方向，多模态AI、多智能体协作等内容可作为学术研究的切入点，同时学习实战案例的设计思路，提升理论与实践结合的能力。

推荐理由

1. 权威可信：实战派作者+跨领域专家双重保障

作者团队均为国内AI Agent领域的一线建设者，拥有“社区运营、企业培训、平台合作”的实战经验，避免“纸上谈兵”；8位专家覆盖技术、商业、学术、应用领域，确保内容的专业度与前瞻性，读者可放心学习。

2. 体系完整：从“基础”到“进阶”无知识死角

全书构建“提示词→Agent组件→Agent设计→案例落地→问题解决”的完整知识链，既讲解“如何写提示词”的基础技巧，也深入“多智能体协作”的高级话题，同时涵盖平台选型、组件设计、开源项目等实用内容，适合不同阶段读者循序渐进学习，避免知识碎片化。

3. 零基础友好：无编程门槛，人人可学

明确标注“不需要编程经验”，所有技术概念均用“类比+案例”解释（如用“AI的‘记忆’就像人的短期记忆和长期记忆”理解记忆系统），案例步骤拆解到“每一步操作指引”，非技术背景读者也能轻松复刻，真正实现“人人都能设计AI Agent”。

4. 实战导向：案例可复刻，学完就能用

8个跨场景案例覆盖工作、学习、生活，每个案例均提供“需求分析→设计思路→功能实现→测试优化”的完整流程，读者可直接套用至自身需求（如用“翻译智能体”处理多语言文档，用“活动组织智能体”规划公司年会），学习成果能快速转化为实际应用，获得即时成就感。

5. 资源丰富：配套工具降低学习成本

赠送提示词模板（直接填空使用，无需从零编写）、专属直播课（实时答疑，解决学习难点）、飞书“通往AGI之路”知识库（含最新AGI资讯与工具，保持知识更新），同时提供勘误反馈渠道，确保读者“有工具可用、有问题可问”，大幅提升学习效率。

6. 问题导向：直面实战痛点，提供解决方案

专门章节分析AI Agent的“数字识别不准、数学能力弱、幻觉、机器味输出”等常见问题，每个问题均拆解“成因+缓解方法”，帮助读者避开实战中的“坑”，设计出更稳定、更实用的AI Agent，解决实际开发与应用中的难题。

总结

在AI技术快速迭代的今天，“会设计AI Agent”已不再是技术人员的专属能力，而是普通人在未来职场与生活中不可或缺的核心竞争力。《智能体设计指南：成为提示词高手和AI Agent设计师》的核心价值，在于将“复杂的AI Agent设计技术”转化为“普通人可学、可用的知识体系” ——它既不是纯理论的“空中楼阁”，也不是单一工具的“操作手册”，而是一本“连接理论与实践、覆盖基础与进阶”的实战指南。

无论你是想提升效率的职场人、想入门AI的新手，还是想落地项目的开发者，都能在书中找到适合自己的学习路径。通过本书，你不仅能掌握“写好提示词、设计AI Agent”的具体技能，更能建立“用AI解决实际问题”的思维模式，真正在AI时代占据主动，让智能技术为自己的工作与生活赋能。