本期播客探讨了如何通过优化提示词来提升大型语言模型（LLM）在代理应用中的表现。我们首先通过一个线上服装店的营销案例，展示了模糊与清晰、具体且富有背景信息的提示词所产生的不同效果，以此强调明确目标和提供充分上下文的重要性。接下来，我们介绍了结构化提示词的优势，指出清晰的结构可以减轻模型的认知负担，模块化设计便于微调，并且这些提示词可以作为模板重复使用。最后，我们讨论了在复杂任务场景下单一 LLM 的局限，提出了结合系统提示词和用户提示词，利用节点式工作流，通过低代码平台创建更精确、高效的代理解决方案的建议。通过改进提示词和工作流设计，我们可以显著提高 AI 工具的实用性与效率。
