用Prompt还是智能体？

创业 2025-01-26 11:16 北京

文：王智远 | ID:Z201440

日常工作中，用到AI的场合越来越多。

看不少人提到Prompt和智能体，我发现，两个东西是两码事，很多人喜欢混淆在一起，其实，每个方法都有它的局限性和优势。

先说Prompt，想象一下，你有一个任务，比如：总结一篇文章，只要给chatbot一个很长指令，它就能一次性完整总结、直译或意译等多个步骤。

听起来是不是很方便？

确实。我们不用编写复杂的代码，也不用在多建几个聊天窗口，更不用去所谓的扣子（COZE）等平台搭建起一个多智能体的交互，而且也不用担心数据传递中，丢失的问题。

无论像ChatGPT、Kimi、Deepseek这样的chatbot，还是通过API接入应用端，它都能轻松应对，使用范围广泛的不能在广泛。

但是呢？这种办法虽高效，也有一些局限性。

比如，在设计一个待办事项APP时，如果使用单Prompt多步骤方法，一旦开始执行一个很长的提示词，你就无法中途修改中间输出结果，然后再让AI进行反思。

那就不得不把提示词拆的很细，一步一步解决。具体来说，你可能要按照以下步骤进行：

提出基础问题：向模型提问“如何开始编写一个待办事项APP？”
逐步细化需求：例如，要求模型提供待办事项APP的模块架构图，并用Mermaid语法描述（尽管ChatGPT无法直接绘制图片，但可以通过文本形式描述架构）。
继续优化Prompt：比如，“使用Flutter框架，设计一个包含添加和删除功能的待办事项APP的用户界面”。
迭代测试：通过不断调整Prompt的细节，测试输出的有效性，并根据结果优化指令。

这是在开发平台，技术视角呈现的工作法则，用到做PPT，提炼文案、甚至让AI充当助手等其他任务，也一样。

因此，一个结论是：不论技术开发，还是日常办公，单Prompt与智能体系统各有其独特的价值和适用场景，你如果能找的到它的区别之处，就能让它成为标准化任务的利器，而反之，则增加更多工作量。

再来看下多智能体。

什么是多智能体呢？简单讲，它像一个小团队，每个成员（智能体）都有自己的任务和职责，它们一起协作，帮你搞定了更复杂的目标。

举个例子好了。我最近经常阅读各种大模型的技术报告，这些报告要么纯英文、要么浓缩的概念很多，非常难读，怎么办？

王智远

商业记录者，主持人、《复利思维》《自醒》图书作者；专注于市场营销、消费心理、AI新科技、精神生活与商业探索。

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