《提示工程架构师必知：Agentic AI在公共安全领域的创新应用》

本文将从提示工程架构师的视角，拆解Agentic AI（智能体AI）在公共安全领域的创新应用。我们会结合实际场景（如智能视频监控、应急响应、舆情联动），讲解如何用提示工程设计“能自主决策、会调用工具、可动态优化”的Agentic系统，解决传统AI的“能力边界”问题。我们选择**“智能视频监控中的异常事件检测与处置”**作为核心场景。实时检测：从视频流中识别异常（如斗殴、火灾、人员聚集）；自主决策：

大阳阳544

420人浏览 · 2025-11-11 12:44:58

大阳阳544 · 2025-11-11 12:44:58 发布

《Agentic AI赋能公共安全：提示工程架构师必知的创新应用与实现路径》

一、引言：公共安全的“智能升级”痛点与Agentic AI的破局之道

1. 痛点引入：当传统AI遇到公共安全的“复杂战场”

凌晨2点的商场监控画面中，一个黑影突然闪过货架——是小偷？还是工作人员晚归？传统视频监控系统只能触发“移动物体检测”的报警，却无法判断“是否需要立即出警”；
某社区突发火灾，监控系统拍到了烟雾，但无法自动调用周边摄像头确认火势蔓延情况，也不知道该通知哪个消防中队最快到达；
舆情系统监测到“某地铁站有人持刀”的消息，却无法联动视频监控核实事件真实性，导致警方误判响应等级……

这些场景，是公共安全领域的“日常痛点”：数据多（视频、音频、文本舆情）、场景杂（盗窃、火灾、斗殴、恐怖袭击）、要求高（实时性、准确性、可解释性）。传统AI系统（如单一的目标检测模型、规则引擎）要么“只会做一件事”，要么“不会灵活决策”，难以应对复杂的公共安全挑战。

2. 文章内容概述：用Agentic AI构建“会思考的公共安全助手”

本文将从提示工程架构师的视角，拆解Agentic AI（智能体AI）在公共安全领域的创新应用。我们会结合实际场景（如智能视频监控、应急响应、舆情联动），讲解如何用提示工程设计“能自主决策、会调用工具、可动态优化”的Agentic系统，解决传统AI的“能力边界”问题。

3. 读者收益：从“懂理论”到“能落地”

读完本文，你将掌握：

Agentic AI在公共安全的核心价值：为什么它比传统AI更适合处理复杂场景？
提示工程设计技巧：如何用思维链、少样本提示让智能体“会思考”？
实战步骤：从“定义智能体角色”到“集成工具”，手把手实现一个“智能视频监控异常处置智能体”；
避坑指南：公共安全领域应用Agentic AI的关键注意事项（如安全性、可解释性）。

二、准备工作：你需要知道的“前置知识”

1. 技术栈与知识储备

Agentic AI基础：了解智能体（Agent）的核心概念（自主决策、目标分解、工具调用），熟悉LangChain、LlamaIndex等Agent框架；
提示工程经验：掌握思维链（Chain of Thought）、少样本提示（Few-Shot Prompting）、自我反思（Self-Reflection）等技巧；
公共安全领域常识：了解公共安全的常见场景（视频监控、应急响应、舆情分析）、行业规范（如“人类监督”要求）；
工具集成能力：会调用API（如公安内部的警力分布接口、视频监控数据库）、使用计算机视觉模型（如YOLOv8、OpenCV）。

2. 环境与工具准备

大语言模型：推荐使用GPT-4、Claude 3（支持工具调用与长文本处理）；
Agent框架：LangChain（成熟的工具链与Agent实现）、LlamaIndex（适合多模态数据处理）；
数据处理工具：OpenCV（视频流处理）、YOLOv8（目标检测）、Pandas（数据清洗）；
开发环境：Python 3.10+、VS Code、Postman（接口调试）。

三、核心实战：构建“智能视频监控异常处置智能体”

场景定义：解决什么问题？

我们选择**“智能视频监控中的异常事件检测与处置”**作为核心场景。目标是让智能体实现：

实时检测：从视频流中识别异常（如斗殴、火灾、人员聚集）；
自主决策：判断事件严重程度，调用工具（如警力分布API、周边摄像头）获取更多信息；
动态处置：生成可执行的处置建议（如“通知消防中队”“调动附近警力”），并接受人类反馈优化。

步骤一：定义智能体的“目标与角色”

Agentic AI的核心是**“角色定位”**——你需要明确：“这个智能体是谁？它要做什么？它有哪些权限？”

1. 角色定义

名称：公共安全视频监控智能体（PS-VSA, Public Safety Video Surveillance Agent）；
定位：辅助公安值班人员的“智能决策助手”；
目标：实时分析视频流，检测异常事件，生成精准的处置建议；
权限：可调用视频监控系统、警力分布API、舆情数据库，但所有处置建议需经人类确认后执行（符合公共安全的“人类监督”要求）。

2. 为什么要明确角色？

公共安全领域的AI应用，“边界感”比“能力强”更重要。如果智能体没有明确的角色定位，可能会出现“越权决策”（如未经确认直接通知消防中队），或“决策模糊”（如无法判断“是否需要出警”）。提示工程架构师的任务，就是用角色提示把智能体“框在安全范围内”。

步骤二：用提示工程设计“智能体的思考逻辑”

提示工程是Agentic AI的“大脑设计图”。对于公共安全场景，我们需要让智能体**“像人类民警一样思考”**——从“发现异常”到“解决问题”，逐步分解任务，并给出可解释的决策过程。

1. 设计思路：思维链（CoT）+ 少样本（Few-Shot）

思维链：让智能体把复杂任务分解为“可执行的步骤”（如“检测异常→确认类型→调用工具→生成建议”）；
少样本：用“真实案例”教会智能体“如何处理具体场景”（如“火灾”“斗殴”的不同处置方式）。

2. 具体提示模板（以“视频监控异常处置”为例）

# 角色定位  
你是“公共安全视频监控智能体（PS-VSA）”，负责辅助公安值班人员处理视频监控中的异常事件。你的核心规则是：  
1. 所有决策必须“可解释”（需说明“为什么这么做”）；  
2. 所有处置建议必须“经人类确认”（不能直接执行操作）；  
3. 优先使用“权威工具数据”（如警力分布API、消防中队位置数据库）。  


# 任务分解（思维链）  
当收到视频监控异常报警时，你需要按以下步骤思考：  
步骤1：**验证异常真实性**（调用“视频帧复核工具”，确认是否为误报，如光线变化、动物移动）；  
步骤2：**分类异常类型**（根据视频内容判断：火灾、斗殴、人员聚集、盗窃等）；  
步骤3：**评估严重程度**（使用“异常等级评估工具”，如“火灾”分为“小型（烟雾）、中型（明火）、大型（蔓延）”）；  
步骤4：**调用辅助工具**（如“警力分布API”获取最近的派出所位置，“消防中队数据库”获取最快到达的消防队伍）；  
步骤5：**生成处置建议**（包括：事件描述、严重等级、所需资源、行动步骤）。  


# 少样本示例（火灾场景）  
输入：视频监控拍到“某商场3楼女装区有烟雾，且有人员惊慌逃窜”。  
思考过程：  
1. 调用“视频帧复核工具”，确认烟雾为“真实火灾”（非误报）；  
2. 分类异常类型为“火灾”；  
3. 调用“异常等级评估工具”，判断为“中型（有烟雾+人员逃窜，未发现明火）”；  
4. 调用“消防中队数据库”，获取“距离商场最近的消防中队是‘XX消防中队’，车程5分钟”；  
5. 生成处置建议：  
   - 事件描述：某商场3楼女装区发生火灾（中型），有烟雾，人员惊慌逃窜；  
   - 严重等级：中型（需立即出警）；  
   - 所需资源：XX消防中队1辆水罐消防车、3名消防员；  
   - 行动步骤：1. 通知XX消防中队出警；2. 联动商场物业关闭电梯、开启消防通道；3. 提醒值班人员关注火势蔓延情况。  


# 输出要求  
请用“结构化格式”输出，方便值班人员快速查看：  
【事件描述】：[具体场景，如“某商场3楼女装区有烟雾”]  
【异常类型】：[火灾/斗殴/人员聚集等]  
【严重等级】：[小型/中型/大型]  
【工具调用记录】：[调用的工具名称及结果，如“视频帧复核工具：确认非误报”]  
【处置建议】：[具体行动步骤，需包含“所需资源”“注意事项”]  
【思考过程】：[用自然语言说明“为什么这么做”]

3. 为什么要这样设计？

思维链：解决了“智能体不会分解任务”的问题。比如传统AI可能直接输出“火灾”报警，但智能体需要知道“为什么判断为火灾”“需要调用什么工具”；
少样本：解决了“智能体不会处理具体场景”的问题。比如“火灾”和“斗殴”的处置方式完全不同，少样本能让智能体快速学会“差异化决策”；
规则约束：解决了“智能体越权”的问题。比如“所有建议需经人类确认”的规则，用提示写进智能体的“潜意识”里，避免出现“擅自行动”的风险。

步骤三：集成工具与数据，让智能体“会用工具”

Agentic AI的优势在于**“能调用工具扩展能力”**。对于公共安全场景，我们需要集成以下几类工具：

1. 工具分类与实现

工具名称	功能描述	实现方式
视频帧复核工具	验证异常是否为误报（如光线变化、动物）	OpenCV+YOLOv8（检测目标）
异常等级评估工具	评估异常严重程度（如火灾分为小型/中型）	规则引擎（基于专家知识）
警力分布API	获取最近派出所的位置与可用警力	公安内部接口（RESTful）
消防中队数据库	获取最快到达的消防中队位置	关系型数据库（MySQL）

2. 工具调用的提示设计

为了让智能体“正确使用工具”，我们需要在提示中明确**“什么时候调用工具”“如何调用工具”**。例如：

# 工具调用规则  
- 当需要“验证异常真实性”时，必须调用“视频帧复核工具”；  
- 当需要“获取警力/消防资源位置”时，必须调用对应的API/数据库；  
- 工具调用的格式要求：<|FunctionCallBegin|>[{"name":"工具名称","parameters":{"参数1":"值1","参数2":"值2"}}]<|FunctionCallEnd|>；  
- 工具返回结果后，必须“解释结果用途”（如“根据警力分布API返回的‘XX派出所距离事件地点1公里’，建议调用该派出所警力”）。

3. 代码示例：用LangChain集成工具

以下是用LangChain实现“工具调用”的核心代码（以“视频帧复核工具”和“警力分布API”为例）：

from langchain.agents import Tool, initialize_agent
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
import requests
import cv2
from ultralytics import YOLO

# 1. 定义“视频帧复核工具”（用YOLOv8检测异常）
def video_frame_review(frame_path: str) -> str:
    # 加载YOLOv8模型（预训练的异常事件检测模型）
    model = YOLO("yolov8n-anomaly.pt")
    # 读取视频帧
    frame = cv2.imread(frame_path)
    # 检测异常（返回异常类型：火灾、斗殴、人员聚集等）
    results = model(frame)
    # 解析结果（取置信度最高的异常类型）
    if results[0].boxes:
        anomaly_type = results[0].boxes[0].cls[0].item()
        anomaly_map = {0: "火灾", 1: "斗殴", 2: "人员聚集", 3: "盗窃"}
        return f"异常类型：{anomaly_map[anomaly_type]}，置信度：{results[0].boxes[0].conf[0].item():.2f}"
    else:
        return "未检测到异常（误报）"


# 2. 定义“警力分布API”（调用公安内部接口）
def police_force_api(area: str) -> str:
    url = "https://police-api.example.com/force-distribution"
    params = {"area": area}
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return f"最近派出所：{data['nearest_station']}，距离：{data['distance']}公里，可用警力：{data['available_officers']}人"
    else:
        return "警力分布API调用失败"


# 3. 注册工具到LangChain
tools = [
    Tool(
        name="VideoFrameReviewTool",
        func=video_frame_review,
        description="用于复核视频帧中的异常事件，输入视频帧路径，返回异常类型与置信度"
    ),
    Tool(
        name="PoliceForceAPI",
        func=police_force_api,
        description="用于获取指定区域的警力分布情况，输入区域名称（如“XX路XX商场”），返回最近派出所信息"
    )
]


# 4. 初始化大语言模型与Agent
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0)  # 温度设为0，保证决策稳定
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,  # 适合聊天场景的工具调用Agent
    verbose=True,  # 输出思考过程（方便调试）
    handle_parsing_errors=True  # 处理工具调用格式错误
)


# 5. 测试工具调用（以“商场火灾”为例）
input_prompt = """
视频监控报警：“某商场3楼女装区有烟雾，且有人员惊慌逃窜”。请按照以下步骤处理：
1. 调用“视频帧复核工具”，确认异常类型；
2. 调用“警力分布API”，获取商场周边的警力信息；
3. 生成处置建议（需包含异常类型、警力信息、行动步骤）。
"""

# 运行Agent
response = agent.run(input_prompt)
print("智能体输出：\n", response)

4. 代码说明

工具定义：video_frame_review函数用YOLOv8检测视频帧中的异常，police_force_api函数调用公安内部API获取警力分布；
Agent初始化：使用CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION类型的Agent，支持“聊天式”工具调用（适合与值班人员交互）；
测试输入：模拟“商场火灾”的报警场景，Agent会自动调用两个工具，并生成处置建议。

步骤四：动态决策与反馈优化

公共安全场景的“动态性”很强——比如“火灾”可能从“小型烟雾”蔓延到“大型明火”，“斗殴”可能从“两人冲突”升级为“群体事件”。Agentic AI的优势在于**“能根据新信息调整决策”**。

1. 动态决策的实现：用“多轮工具调用”

例如，当智能体检测到“商场有烟雾”时，会先调用“视频帧复核工具”确认异常类型（如“火灾”），然后调用“消防中队数据库”获取最近的消防队伍位置。如果此时“烟雾浓度升高”（新的视频帧信息），智能体会自动触发第二轮工具调用：调用“火灾蔓延预测工具”（用机器学习模型预测火势），并更新处置建议（如“增加消防队伍数量”）。

2. 反馈优化：用“人类反馈”改进提示

公共安全领域的AI应用，“人类信任”比“ accuracy”更重要。如果值班人员修改了智能体的处置建议（如“智能体建议调用3名民警，值班人员认为需要5名”），我们需要把这些反馈“喂给”智能体，优化它的决策逻辑。

（1）收集反馈的方式

主动询问：在智能体生成建议后，添加“是否需要调整？”的提示（如“值班人员，你认为这个建议是否合适？如需修改，请说明原因。”）；
被动记录：通过系统日志记录值班人员对建议的修改（如“2024-05-01 02:30，值班人员将‘3名民警’修改为‘5名民警’，原因：‘斗殴事件升级为群体冲突’”）。

（2）用反馈优化提示：示例

假设值班人员修改了“斗殴事件”的处置建议（将“3名民警”改为“5名民警”），我们可以在提示模板中添加**“反馈案例”**：

# 反馈优化案例（斗殴事件）  
原智能体建议：调用3名民警前往现场；  
值班人员修改：调用5名民警（原因：“斗殴事件升级为群体冲突，需要更多警力控制场面”）；  
优化后的思考步骤：  
当检测到“斗殴事件”且“参与人数超过5人”时，调用“警力分布API”获取“可用警力≥5名”的派出所，并建议调用该派出所的全部可用警力。

（3）代码示例：用“反馈循环”更新提示

from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 初始化记忆模块（用于存储人类反馈）
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

# 优化后的提示模板（加入反馈案例）
updated_prompt = """
# 角色定位  
你是“公共安全视频监控智能体（PS-VSA）”，负责辅助公安值班人员处理视频监控中的异常事件。你的核心规则是：  
1. 所有决策必须“可解释”（需说明“为什么这么做”）；  
2. 所有处置建议必须“经人类确认”（不能直接执行操作）；  
3. 优先使用“权威工具数据”（如警力分布API、消防中队位置数据库）。  


# 任务分解（思维链）  
当收到视频监控异常报警时，你需要按以下步骤思考：  
步骤1：**验证异常真实性**（调用“视频帧复核工具”，确认是否为误报）；  
步骤2：**分类异常类型**（根据视频内容判断：火灾、斗殴、人员聚集、盗窃等）；  
步骤3：**评估严重程度**（使用“异常等级评估工具”）；  
步骤4：**调用辅助工具**（如“警力分布API”“消防中队数据库”）；  
步骤5：**生成处置建议**（需包含异常类型、警力信息、行动步骤）。  


# 反馈优化案例（斗殴事件）  
原智能体建议：调用3名民警前往现场；  
值班人员修改：调用5名民警（原因：“斗殴事件升级为群体冲突，需要更多警力控制场面”）；  
优化后的规则：当“斗殴事件”的“参与人数超过5人”时，建议调用“可用警力≥5名”的派出所。  


# 输入要求  
请根据以下输入，生成处置建议：  
{chat_history}  # 记忆模块中的历史对话（包括人类反馈）  
当前输入：{input}  
"""

# 重新初始化Agent（加入记忆模块）
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    memory=memory,
    prompt=PromptTemplate(template=updated_prompt, input_variables=["chat_history", "input"])
)


# 测试反馈优化（模拟值班人员修改建议）
# 第一轮输入：模拟“斗殴事件”报警
input_1 = "视频监控拍到“某商场门口有5人斗殴，有肢体冲突”。"
response_1 = agent.run(input_1)
print("第一轮输出：\n", response_1)

# 模拟值班人员反馈：“需要增加到5名民警，因为参与人数较多”
input_2 = "值班人员反馈：‘建议调用5名民警，参与人数超过5人’。"
response_2 = agent.run(input_2)
print("第二轮输出（反馈后）：\n", response_2)

# 第三轮输入：模拟“更大规模的斗殴事件”
input_3 = "视频监控拍到“某广场有10人斗殴，有人持械”。"
response_3 = agent.run(input_3)
print("第三轮输出（优化后）：\n", response_3)

3. 效果预期

第一轮输出：智能体可能会建议“调用3名民警”（根据初始规则）；
第二轮反馈：值班人员修改建议后，Agent会将“参与人数超过5人需调用5名民警”的规则存入记忆；
第三轮输出：当遇到“10人斗殴”的场景时，Agent会自动调用“警力分布API”获取“可用警力≥5名”的派出所，并建议调用5名民警（符合反馈后的规则）。

步骤五：可解释性设计——让值班人员“信任智能体”

公共安全领域的AI应用，“可解释性”是生死线。如果值班人员无法理解智能体的“思考过程”，就不会信任它的建议。提示工程架构师的任务，是用**“思考过程可视化”**让智能体“把决策逻辑说清楚”。

1. 可解释性的实现方式

强制输出“思考过程”：在提示模板中要求智能体“每一步都要说明原因”（如“为什么调用这个工具？”“为什么建议这个行动？”）；
使用“结构化输出”：用列表、表格等形式展示决策步骤（如“步骤1：验证异常→步骤2：分类类型→步骤3：调用工具→步骤4：生成建议”）；
关联“权威数据”：在建议中注明“数据来源”（如“根据警力分布API返回的‘XX派出所有5名可用民警’，建议调用该派出所”）。

2. 示例：可解释的处置建议

智能体输出：  
【事件描述】：某广场有10人斗殴，有人持械，现场有围观群众。  
【异常类型】：斗殴事件（群体冲突）  
【严重等级】：大型（持械、参与人数多）  
【工具调用记录】：  
1. 视频帧复核工具：确认异常类型为“斗殴事件”（置信度95%）；  
2. 警力分布API：获取广场周边的“XX派出所”（距离1.2公里，可用警力5名）；  
3. 异常等级评估工具：评估为“大型”（持械+参与人数超过10人）。  
【处置建议】：  
- 调用“XX派出所”的5名民警前往现场（数据来源：警力分布API）；  
- 通知辖区交警部门封闭广场周边道路（避免车辆进入）；  
- 联系120急救中心（预防人员受伤）。  
【思考过程】：  
1. 视频帧复核工具确认“斗殴事件”为真实异常（非误报）；  
2. 参与人数超过10人且有持械，根据“反馈优化案例”，需要调用“可用警力≥5名”的派出所；  
3. XX派出所距离最近且有5名可用民警，符合要求；  
4. 封闭道路和联系120是“大型斗殴事件”的标准处置流程（根据专家规则）。

四、进阶探讨：Agentic AI在公共安全的“未来方向”

1. 多模态联动：从“单一数据”到“综合判断”

公共安全事件的“线索”往往分散在多模态数据中：

视频：拍到“商场烟雾”；
音频：拍到“人群尖叫”；
文本：舆情系统监测到“某商场着火”的微博。

Agentic AI的下一步，是**“整合多模态数据”**——用提示工程让智能体“同时分析视频、音频、文本数据”，更准确地判断事件真实性（如“视频中的烟雾+音频中的尖叫+文本中的舆情”，可确认“火灾”的真实性）。

2. 群体智能：从“单智能体”到“多智能体协同”

复杂的公共安全事件（如“大型演唱会的 crowd 控制”），需要多个智能体协同工作：

视频监控智能体（负责检测异常）；
舆情分析智能体（负责监测社交媒体中的负面消息）；
应急响应智能体（负责协调消防、医疗、警力）。

提示工程架构师的任务，是用**“群体提示”**设计智能体之间的“沟通规则”（如“视频监控智能体发现异常后，需通知舆情分析智能体核实消息”）。

3. 轻量化与边缘部署：从“云端”到“边缘”

公共安全的“实时性”要求很高（如“火灾”需要在3分钟内通知消防中队）。传统的“云端Agentic AI”（依赖大语言模型）可能会有“延迟”问题。未来的方向是**“边缘Agentic AI”**——用轻量化的大语言模型（如Llama 2 7B）和工具链，将智能体部署在摄像头、边缘服务器上，实现“本地实时决策”。