🎯 明确回答范围
要回答什么和不要回答什么，设定清晰的边界和约束条件。
示例："请只回答技术实现方案，不要涉及商业成本分析"
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🤖 AI Agent - 智能体
AI Agent (智能体) 是能够自主感知环境、进行思考决策、并采取行动以达成特定目标的"智能实体"。
架构原理：大模型 + MCP = 智能体，其中大模型负责思考决策，MCP负责操作工具，能够自主完成复杂目标。
🔗 MCP - 模型上下文协议
📋 什么是MCP？
MCP (Model Context Protocol) 模型上下文协议 是一种标准化的通信协议，主要目的是解决不同大语言模型 (LLM) 与外部工具之间的集成标准化问题。
✨ 核心优势
- 标准化集成：通过统一的方式将各种数据源和工具连接到AI模型
- 提升实用性：显著增强AI模型的实用性和灵活性
- 简化开发：开发者无需为每个工具编写专用接口
- 生态扩展：支持更多外部工具和服务的无缝集成
🔧 实际应用示例
高德地图MCP：通过MCP协议，大模型可以直接调用高德地图的工具获取地理位置信息、路线规划等，实现真正的智能交互。
🌟 发展历程
由Claude语言模型提供商Anthropic提出，后续演变成业界公认的调用协议，成为AI工具集成的重要标准。
🎯 应用场景
智能客服
24/7自动化客户服务，智能问答与问题解决
虚拟伴侣
个性化AI陪伴助手，情感交流与陪伴
个人助理
日程管理、邮件处理、任务提醒等
专业顾问
法律、医疗、投资等专业咨询服务
教育辅导
个性化教学和学习助手，智能答疑
企业自动化
工作流自动化、数据分析、报告生成
📈 2025年发展趋势
AI Agent是2025年最显著的趋势之一，具备更强的记忆、推理和多模态交互能力，正在接管法律文书撰写、客户服务、软件编程、供应链协调等大量专业工作。
🛠️ 主流开发平台
💡 Prompt工程
核心原理：Prompt Engineering通过设计和改进AI的prompt来提高AI的表现，创建高度有效和可控的AI系统。
重要性：由于人类语言从根本上说不精确，机器难以完全理解，因此需要通过PE技术来精确控制AI输出。
📝 提供示例
通过具体示例让AI理解期望的输出格式和质量标准。
示例："请按照以下格式回答：1.问题分析 2.解决方案 3.实施步骤"
🔄 使用引导词
通过特定的引导词和关键词，引导模型输出特定类型的内容。
示例："请逐步分析：第一步...第二步...第三步..."
👤 增加角色设定
为AI设定特定的角色或人物身份，提升回答的专业性和准确性。
示例："你是一位有10年经验的高级软件架构师..."