# AI代理提示工程的最佳实践：YC顶级创业公司的深度洞察 ## 访谈背景 本文基于YC Light Cone播客的深度调研整理而成，YC团队采访了十多家最前沿的AI创业公司，获得了他们在提示工程方面的实战经验和最佳实践。这些公司包括为Perplexity、Replit、Bolt等顶级AI公司提供客户支持的Parahelp，以及专注自动化代码错误检测的Jasberry等。访谈揭示了现代AI代理系统的构建秘诀，以及提示工程正在如何重新定义软件开发的未来。 ## Parahelp的提示工程实战案例 ### 六页的工业级提示词 Parahelp作为AI客户支持领域的佼佼者，为Perplexity、Replit、Bolt等顶级AI公司提供服务。他们慷慨地公开了实际生产环境中使用的完整提示词，这是一个长达六页的详细文档，展现了工业级提示工程的真实面貌。 ### 关键结构要素 这个提示词的架构体现了最佳实践的几个核心原则： #### 1. 角色设定（Role Definition） ``` 你是一个客户服务代理的管理者，需要... ``` 明确的角色定义是所有优秀提示词的起点，它为AI建立了行为边界和期望目标。 #### 2. 任务分解（Task Breakdown） 提示词将复杂任务分解为五个具体步骤： - 步骤一：理解客户问题 - 步骤二：检索相关信息 - 步骤三：制定响应策略 - 步骤四：生成回复内容 - 步骤五：质量验证 #### 3. 输出格式约束 由于需要与其他AI代理集成，明确的输出格式规范至关重要。提示词详细规定了接受/拒绝的返回格式，确保整个工作流的顺畅运行。 #### 4. Markdown风格的层次化结构 最佳提示词采用Markdown格式的清晰层次结构，包含标题、子标题和具体示例。这种格式化方式显著提升了LLM的理解和遵循能力。 #### 5. XML标签的精确控制 提示词大量使用XML标签格式来指定计划结构，这比纯英文描述更有效。原因在于许多LLM在RLHF训练中接触过XML格式，能产生更准确的结果。 ## 提示词架构的三层模型 ### 系统提示词（System Prompt） 定义公司级别的通用API和操作规范，包含： - 基础角色定义 - 通用工作流程 - 质量标准 - 输出格式规范 ### 开发者提示词（Developer Prompt） 包含特定客户的个性化逻辑，例如： - Perplexity客户的特殊处理规则 - Bolt客户的特定响应风格 - 不同产品的功能差异 ### 用户提示词（User Prompt） 最终用户的直接输入，如： - 具体的客户问题 - 特殊要求或约束 - 上下文信息 这种分层架构帮助公司在不变成定制化咨询公司的前提下，为不同客户提供个性化服务。 ## 元提示工程：让AI优化AI ### 提示词折叠（Prompt Folding） YC投资的Tropier公司发现了一个强大的技术：**动态生成优化版本的提示词**。具体做法是： 1. 将现有提示词喂给LLM 2. 提供失败案例和期望改进 3. 让AI重写和优化提示词 4. 不断迭代直至满意 正如访谈中提到的："元提示工程正在成为每个人都在使用的非常强大的工具"。 ### 自我改进循环 元提示工程的核心思想是利用AI对自身的深度理解来改进提示词。这类似于编程中的自动化测试驱动开发，但适用于LLM工作流。 ### 实际操作方法 对于普通开发者，一个简单的元提示工程起始方法是： ``` 你是一位提示工程专家，擅长给出详细和优秀的提示词改进建议。 请分析以下提示词并给出改进建议：[你的原始提示词] ``` ## 复杂任务的示例驱动方法 ### Jasberry的代码检测实践 YC投资的Jasberry专注于自动化代码错误检测，这是一个需要专家级程序员才能胜任的复杂任务。他们的解决方案是**示例驱动的提示工程方法**： #### 关键技术步骤 1. **收集专家级案例**：找到只有资深程序员才能识别的错误类型（如N+1查询问题） 2. **构建示例库**：将这些困难案例整理成结构化的示例 3. **融入元提示**：创建包含这些案例的元提示词 4. **持续优化**：根据新发现的错误类型不断扩充示例库 ### 示例驱动的优势 复杂任务难以用纯文字描述时，具体示例能够： - 帮助LLM理解复杂的推理模式 - 提供具体的行为指导 - 减少歧义和误解 - 类似于软件开发中的单元测试概念 ## 关键设计原则：给AI留退路 ### 避免AI的"迎合倾向" 一个重要发现是：**AI模型非常想要帮助用户，即使在信息不足的情况下也会尝试给出答案**。这导致了幻觉问题。 ### 解决方案：明确的退出机制 Tropier发现的解决方案是明确告诉AI： ``` 如果你没有足够的信息来做出是/否的判断，不要编造答案。 停下来并询问我需要更多信息。 ``` ### YC的创新方法：调试信息参数 YC团队开发了一个更高级的方法，在响应格式中增加"调试信息"参数，让AI能够： - 报告遇到的困惑或未明确的信息 - 向开发者提供改进提示词的具体建议 - 生成开发者的待办事项清单 这种方法在生产环境中运行，通过AI的反馈持续改进系统。 ## 评估系统：提示工程的皇冠明珠 ### 为什么评估比提示词更重要 Parahelp团队的一个重要观点是：**评估系统（Evals）才是真正的皇冠明珠，而不是提示词本身**。 原因包括： - 没有评估就不知道提示词为什么这样写 - 评估系统指导提示词的改进方向 - 评估是衡量系统性能的唯一可靠方法 ### 构建有效评估的挑战 要构建好的评估系统，创始人必须： - 深入理解目标用户的工作流程 - 理解用户的激励机制和成功指标 - 坐在用户身边观察实际操作过程 - 将这些观察转化为具体的评估标准 ### 实地调研的重要性 正如访谈中的例子：理解"内布拉斯加州拖拉机销售区域经理"的工作方式需要： - 实地观察他们的日常工作 - 了解他们的绩效考核标准 - 理解他们面对的具体挑战 - 将这些理解转化为AI系统的评估标准 ## 模型个性与任务匹配 ### 不同LLM的"性格"差异 实践中发现，不同的大语言模型具有不同的"个性"特征： #### Claude系列 - 更加"快乐"和人性化 - 更容易引导和控制 - 适合需要创意和灵活性的任务 #### Llama系列 - 需要更多精确的引导 - 像与开发者对话一样需要详细指令 - 可能是由于RLHF训练相对较少 ### 模型选择策略 成功的团队会根据具体任务选择合适的模型： - 创意任务使用Claude - 需要精确控制的任务可能选择其他模型 - 根据延迟和成本要求调整选择 ## 评分系统与模型行为差异 ### O3 vs Gemini 2.5 Pro的对比实验 YC团队在投资者评分系统中发现了有趣的模型行为差异： #### O3的特点 - 严格遵循规则 - 对不符合标准的情况严厉打分 - 行为像"执行型员工" #### Gemini 2.5 Pro的特点 - 更加灵活和有判断力 - 能够识别例外情况并给出合理解释 - 行为像"高效能员工" ### 实际应用意义 这种差异意味着： - 需要严格执行标准的场景选择O3 - 需要灵活判断的场景选择Gemini - 不同的任务需要匹配不同"性格"的模型 ## 前置式工程师：新时代的创业必备技能 ### Palantir的前置式工程师模式 访谈深入讨论了Palantir开创的"前置式工程师"（Forward Deployed Engineer）模式，这个模式在AI时代变得更加重要。 #### 传统销售 vs 前置式工程师 **传统销售模式**： - 派遣销售人员与客户建立关系 - 通过个人魅力和商务宴请获得合同 - 签约后才开始真正的产品开发 - 往往导致软件无法满足实际需求 **前置式工程师模式**： - 派遣顶级工程师直接与最终用户接触 - 现场观察和理解用户的真实工作流程 - 在会议现场就能展示可工作的原型 - 让用户感到"被理解"并立即看到价值 ### AI时代的加速效应 AI使前置式工程师模式更加强大： - 原本需要团队数周完成的功能，现在创始人可以在一天内完成 - 第二次会议就能展示基于第一次反馈的工作原型 - 客户获得"从未见过"的体验 - 能够击败大公司的传统销售模式 ### 成功案例分析 #### Giger ML - 两位顶级软件工程师，非天生销售人员 - 强迫自己成为前置式工程师 - 与Zepto等公司签署大额合同 - 现场坐在客户支持团队中调优系统 #### Happy Robot - 为全球前三大物流经纪商提供AI语音代理 - 直接与CIO对话并快速交付产品 - 从六位数合同发展到七位数合同 - 几个月内实现快速增长 ## 实用技巧与工具 ### 长提示词的管理技巧 随着提示词变得越来越长和复杂，实用的管理方法包括： #### 1. 文档化改进需求 - 在Google文档中记录观察到的问题 - 注明期望的改进方向 - 定期批量处理这些改进需求 #### 2. 利用Gemini Pro 2.5的长上下文 - 将提示词和改进笔记一起输入 - 利用其超长上下文窗口进行迭代优化 - 查看思维链追踪来理解推理过程 #### 3. 思维链调试 - Gemini Pro 2.5现在提供API访问思维链 - 可以实时观察AI的推理过程 - 用于理解提示词的哪些部分需要改进 ### 模型能力的持续学习 #### 混合模型策略 - 用大模型（如Claude 3.5 Sonnet、GPT-4）进行元提示工程 - 将优化后的提示词部署到小模型（如各种蒸馏版本） - 在延迟敏感的应用（如语音AI）中使用快速模型 #### 持续改进循环 - 收集失败案例 - 用元提示工程改进提示词 - 在小范围测试新版本 - 逐步扩大部署范围 ## 改善：持续优化的日本制造哲学 ### Kaizen在AI工程中的应用 访谈中提到了Kaizen（改善）这一日本制造业的持续改进哲学在AI工程中的重要性： #### 核心理念 - **最接近工作的人最了解如何改进**：就像工厂工人最了解生产流程的问题 - **持续小幅改进**：而不是大规模的一次性重构 - **实践者驱动改进**：真正使用工具的人来优化工具 #### 在提示工程中的体现 - 实际使用提示词的工程师最了解其问题所在 - 通过元提示工程让AI参与改进过程 - 每次小幅优化积累成显著提升 ### 新时代的工程技能 访谈强调，现在的AI工程更像是： - **编程 + 管理** 的结合：既需要技术技能，也需要与AI"员工"沟通的能力 - **90年代编程的感觉**：工具还在快速演进，需要开拓精神 - **持续学习**：技术变化太快，必须保持学习态度 ## 行业前景与机会 ### 工具化的巨大机会 随着提示工程变得越来越重要，相关工具的机会包括： #### 1. 自动化示例提取 - 自动从客户数据集中提取最佳示例 - 智能选择代表性案例 - 持续优化示例库 #### 2. 提示词管理平台 - 版本控制和协作 - A/B测试不同版本的提示词 - 性能监控和分析 #### 3. 评估系统构建工具 - 自动化评估流程 - 评估结果的可视化 - 与持续集成系统的整合 ### 垂直AI代理的爆发 当前最成功的AI创业公司模式是垂直AI代理，其成功要素包括： - 深度理解特定行业 - 构建高质量的评估系统 - 采用前置式工程师方法 - 快速迭代和客户反馈循环 ## 总结与展望 ### 关键要点回顾 1. **提示工程是系统工程**：不只是写提示词，而是构建完整的AI工作流 2. **评估系统最重要**：比提示词本身更有价值 3. **示例驱动方法**：复杂任务需要具体示例而非抽象描述 4. **给AI留退路**：避免强迫AI在信息不足时给出答案 5. **前置式工程师模式**：创始人必须深入用户场景 6. **持续改进心态**：利用Kaizen理念不断优化 ### 未来发展方向 AI工程正在从"编程"转向"指导"，这要求工程师具备： - 更强的沟通能力 - 深度的用户理解 - 系统性思维 - 持续学习能力 正如访谈最后所说："这是一个勇敢的新世界，我们正处在一个全新的时刻。"提示工程不仅是技术技能，更是连接人类意图与AI能力的桥梁。那些能够掌握这种新技能的创始人和工程师，将在AI时代获得巨大的竞争优势。 随着模型能力的不断提升，那些今天就开始深入实践提示工程的团队，将在未来的AGI时代中占据先发优势。现在就是开始的最佳时机。