多轮对话

大型语言模型的进化速度令人惊叹。我们见证了它们从简单的文本生成工具，逐步演变为能够感知、推理、规划并调用外部工具的智能体（Agent）。这种质的飞跃让LLM开始真正走向复杂任务的解决——无论是自动化办公流程、辅助数据分析，还是多轮对话中的智能决策。 然而，一个关键问题随之浮现：如何科学、系统地评测这些Agent的真实能力？ 这并非简单的准确率计算。Agent…

Prompts 确立意图。Context 选择事实、历史和工具输出，让 AI 在长任务中保持连贯。 在 AI 应用的早期，我们沉迷于字词的斟酌。微调一个动词，增加一条约束，观察模型是否按预期响应。这些技巧常常奏效，足以让人以为这是一门手艺。直到任务变得更长、更复杂、涉及更多步骤时，一条安静的真相才浮出水面：措辞固然重要，但模型看到什么 更为关键。 Promp…