Anthropic推出AI代理设计“指南”：7项超越提示工程的实战技巧

Anthropic 发布了一份关于 AI 代理开发的指南，提出了超越传统提示工程的 7 大实战策略，以下是具体内容：

1. 明确上下文与角色

• 角色设定：明确指定 AI 的角色，例如“作为一位经验丰富的安全工程师”。这有助于 AI 以符合角色的专业性和思维方式来生成回答。
• 受众明确：指明回答的目标受众，例如“向高级开发人员解释这个概念”。这能让 AI 根据受众的专业水平调整回答的深度和细节。
• 目的声明：说明信息的用途，比如“我需要这个解释用于技术文档”。这帮助 AI 理解回答的使用场景，从而调整语气和内容结构。

2. 结构化指令

• 分段指令：将复杂任务分解为多个独立的部分。例如，在分析客户反馈数据时，可以将任务分解为“识别前三大常见主题”“量化每个主题的情感倾向”“为产品团队提出可操作的下一步建议”。
• 格式指导：指定期望的输出格式，如 JSON、Markdown 表格等。这有助于确保 AI 的输出符合预期的结构，便于后续处理和使用。
• 评估标准：明确成功的衡量标准。例如，在开发一个代码生成任务时，可以指定代码必须通过特定的测试用例。

3. 迭代优化

• 初始草稿：创建一个初步的提示。
• 测试与评估：评估 AI 的响应，找出问题。
• 调整优化：根据问题调整提示，重复测试和优化。这种迭代过程类似于软件开发中的测试和调试，能够逐步提高 AI 的输出质量。

4. 提示版本控制与管理

• 版本控制：像管理代码一样管理提示，记录每次修改。这有助于追踪提示的变化，便于回溯和优化。
• 提示库：建立一个有效的提示库，记录常见任务的提示。这样可以避免重复工作，提高开发效率。

5. 安全与合规

• 提示注入防护：注意提示注入等安全问题。当设计涉及用户输入的系统时，要确保 AI 不会被恶意提示操纵。
• 内容过滤：建立内容过滤机制，防止生成不当内容。

6. 多模态提示

• 多模态输入输出：随着 AI 模型能力的扩展，提示工程将涵盖图像、音频、视频等多种输入和输出。例如，在处理图像识别任务时，可以结合文字描述和图像输入，让 AI 更全面地理解任务需求。

7. 工具与资源利用

• 工具集成：充分利用各种工具和资源。例如，Anthropic 提供了工具使用课程、演示视频和工具使用手册，帮助开发者更好地利用工具。
• 社区与支持：积极参与社区，获取支持和反馈。例如，通过 GitHub 等平台，开发者可以与其他开发者交流经验，共同优化提示和工具。

这些策略不仅有助于提高 AI 代理的开发效率，还能提升其输出的准确性和可靠性。