在牛客上，很多同学在面算法、面后端时，常被问到：“模型只是个大脑，怎么让它真正干活？” 答案就是 Agent。它不再是一个只会聊天的 Box，而是一个拥有感知、决策、行动、反馈闭环的“硅基员工”。本文我将带你透视 Agent 的底层运行机制，看完这篇，你对 AI 的理解将得到显著的提升。一、 顶层设计：Prompt 提示词 在 Agent 架构中，Prompt 不仅仅是聊天，它是系统的宪法和运行协议。逻辑重构： 别再写模糊的感性描述。顶尖的 Agent 需要 结构化提示词（Structured Prompting）。架构框架：[Context + Role + Constraint + Wor...

我真笑了兄弟们，可拽死这家公司了

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...