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人工智能agent提示工程的六大关键要素
发布日期:2024-12-18 05:13:46 浏览次数: 1571 来源:机器AI学习 数据AI挖掘



一个构建良好的提示包含了所有必要的信息,确保AI智能体能够生成准确的响应并有效执行任务。

通过系统性地结合具体组件,提示为LLM提供了全面的框架,使其能够充分发挥作用。

六个AI智能体提示工程的基本要素如下:

  1. 用户请求:
    这是用户提供的原始任务描述,概述了目标和期望的结果。它是智能体行动的基础,确保LLM准确理解任务的背景和范围。

  2. 智能体指令:
    清晰详细的指令指导智能体的操作,规定其角色、需要遵循的规则和预期的输出。

该组件框定了推理过程,概述了智能体将处理的输入以及LLM应产生的输出。

  1. 环境状态:
    提示包括代表智能体对其环境感知的GUI截图和UI数据。

多个版本的截图,例如干净版和注解版,有助于减轻潜在障碍。这种多模态输入对于准确的决策和任务执行至关重要。

  1. 行动文档:
    该部分详细说明了AI智能体可用的操作,包括函数名、参数、返回值及其他参数。

提供这份文档为LLM提供了选择适当操作所需的上下文。

  1. 示例展示:
    包含输入-输出对样例激活了LLM的在上下文中的学习能力。

这些示例说明了任务要求,帮助模型泛化并提高其执行GUI相关任务的性能。

  1. 补充信息:
    额外的上下文,例如智能体记忆中的历史数据或从外部来源如RAG(检索增强生成)获取的知识,完善了智能体的决策过程。

这些补充信息增强了智能体的规划和推理能力。

将这六个要素整合到提示中,AI智能体确保LLM具备执行任务所需的良好上下文和指导,高效且可靠地完成任务。

这种系统性的提示工程方法最大限度地提高了LLM驱动的GUI智能体的有效性,使其能够无缝处理复杂的用户请求。


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