从提示到Agent：提示工程架构师如何抢占Agentic AI的社会价值赛道？

——技术落地+社会价值的双维布局指南

摘要/引言：别让“工具思维”错过Agentic AI的下一个红利

你可能已经是一名优秀的提示工程架构师：能写出精准的Few-shot Prompt让LLM生成合格的文案，能设计链式Prompt解决多步骤问题，甚至能优化Prompt降低LLM调用成本。但你有没有意识到——当Agentic AI（自主智能体）成为AI发展的下一个拐点时，“只关注工具效率”的提示工程思维，正在让你错过真正的长期红利？

我们要解决的问题

当前Agentic AI的爆发式增长中，90%的项目还停留在“效率工具”层面：办公自动化Agent、代码辅助Agent、电商客服Agent……这些产品能提升商业效率，但很少触达“社会价值”的深水区——比如乡村儿童的个性化教育、基层医疗的诊断辅助、老年人的数字适老化服务。而恰恰是这些“社会痛点”，才是Agentic AI能形成壁垒、对抗红利消失的核心赛道。

我们的解决方案

作为提示工程架构师，你需要完成一次思维升级：从“设计Prompt让LLM更高效”，转向“用Prompt设计Agent，让AI更有社会温度”。具体来说，你需要掌握三个核心能力：

1. 技术升级：从单轮/链式Prompt，到Agent的“感知-决策-行动”动态Prompt设计；
2. 场景锚定：找到“社会价值高、技术落地易”的垂直场景（比如乡村教育、基层医疗）；
3. 伦理框架：用Prompt约束Agent的行为，避免AI带来的社会风险（比如偏见、误导）。

你能获得什么？

读完本文，你将：

• 理解Agentic AI的社会价值逻辑，不再盲目跟风做“效率工具”；
• 掌握一套可复现的“社会价值Agent”开发流程（附代码示例）；
• 学会用Prompt设计解决社会痛点，让你的技术成果真正影响他人。

目标读者与前置知识

谁该读这篇文章？

• 有1年以上提示工程经验，想转型Agentic AI的技术开发者；
• 关注AI社会价值，想做“有温度的AI产品”的产品经理/创业者；
• 对Agent架构（如LangChain）有基础认知，但不知道如何落地社会场景的从业者。

前置知识要求

1. 熟悉LLM基础（如GPT-3.5/4、Claude 2的调用方式）；
2. 掌握提示工程核心方法论（Few-shot、Chain of Thought、Prompt Template）；
3. 了解Agent基本架构（如LangChain的Agent流程、Tool调用逻辑）；
4. 对Python编程有基础（能读懂简单的LangChain代码）。

文章目录

1. 引言与基础
2. 为什么Agentic AI的社会价值赛道是“未被抢占的红利”？
3. 核心概念：Agentic AI与社会价值的结合点
4. 环境准备：开发社会价值Agent的技术栈
5. 分步实现：打造乡村儿童数学辅导AI Agent（附代码）
6. 关键设计：用Prompt让Agent“懂社会、有温度”
7. 验证与优化：确保Agent的社会价值落地
8. 常见问题：避开社会价值Agent的“坑”
9. 未来展望：社会价值Agent的扩展方向
10. 总结

一、为什么Agentic AI的社会价值赛道是“未被抢占的红利”？

要理解这个问题，我们需要先回答两个核心问题：Agentic AI比传统LLM强在哪里？ 以及 为什么社会价值是Agent的“护城河”？

1.1 Agentic AI的核心优势：从“被动响应”到“主动解决问题”

传统LLM是“被动工具”：你问它“1+1等于几”，它回答“2”；你问它“如何教孩子学分数”，它给出一篇攻略。但它不会主动“感知”孩子的学习状态，不会“决策”用什么例子讲解，更不会“行动”调整辅导策略。

而Agentic AI是“自主智能体”，具备三个核心能力：

• 感知（Perception）：收集环境/用户的状态数据（比如孩子的错题记录、学习偏好）；
• 决策（Decision）：根据感知到的信息，用LLM生成行动策略（比如“这个孩子对抽象数字敏感，应该用种玉米的例子讲分数”）；
• 行动（Action）：执行策略（比如生成讲解内容、调用工具验证准确性）。

这种“自主闭环”能力，让Agent能解决传统LLM无法处理的“复杂社会问题”——比如乡村儿童的个性化辅导：传统LLM只能给出通用攻略，而Agent能根据孩子的生活背景（比如“喜欢放牛”）、学习水平（比如“除法困难”），生成针对性的讲解。

1.2 社会价值赛道的“红利逻辑”：需求刚性+竞争小

为什么说社会价值是Agent的“护城河”？因为：

• 需求刚性：社会痛点（如教育公平、医疗资源分配）是长期存在的，不会像“办公自动化”那样很快被巨头垄断；
• 技术壁垒低：社会价值场景往往不需要“最先进的LLM”，而是需要“最贴合场景的Prompt设计”——这正是提示工程架构师的核心优势；
• 政策支持：各国都在推动“AI for Good”（用AI解决社会问题），比如联合国的AI for Good倡议、中国的“科技向善”政策，这些都能为项目提供资源和背书。

1.3 现有方案的局限：“效率优先”掩盖了社会价值

当前大部分Agent项目的问题在于：把“效率”当成了唯一目标。比如：

• 办公Agent追求“更快生成PPT”，但没考虑“职场新人需要更详细的指导”；
• 电商Agent追求“更高的转化率”，但没考虑“老年人看不懂专业术语”。

这些项目能快速变现，但无法形成长期壁垒——因为效率问题总能被更先进的LLM解决，而社会价值问题需要“对场景的深度理解”，这是巨头难以快速复制的。

二、核心概念：Agentic AI与社会价值的结合点

在开始实践前，我们需要明确三个核心概念，避免“为了社会价值而社会价值”：

2.1 什么是“社会价值AI”？

社会价值AI的定义很简单：解决公共问题、提升社会福祉的AI系统。具体包括以下四类场景：

1. 公平性：缩小资源差距（如乡村教育、基层医疗）；
2. 包容性：让弱势群体受益（如老年人数字适老化、残障人士辅助）；
3. 可持续性：解决环境问题（如垃圾分类指导、农业节水）；
4. 安全性：提升公共安全（如自然灾害预警、儿童防拐）。

2.2 Agentic AI如何实现社会价值？

Agent的“自主闭环”能力，刚好能解决社会价值场景的**“个性化”和“动态性”**问题：

• 个性化：比如乡村儿童的辅导Agent，能根据每个孩子的生活背景调整讲解方式（用“种玉米”而不是“奶茶”举例子）；
• 动态性：比如基层医疗Agent，能根据患者的症状变化（比如“发烧加重”）调整建议（从“多喝水”到“立即就医”）。

2.3 提示工程在Agent中的新角色：从“静态模板”到“动态决策引擎”

传统提示工程是“静态”的：你写一个Prompt，LLM返回一个结果。而在Agent中，提示工程是“动态”的——Prompt需要根据Agent的感知结果实时调整。

比如乡村儿童辅导Agent的Prompt：

• 当感知到“孩子喜欢放牛”，Prompt会加入“用放牛的例子讲解”；
• 当感知到“孩子做错题”，Prompt会加入“先问他的思路，再讲解”；
• 当感知到“孩子理解了”，Prompt会加入“出一道类似的题巩固”。

简言之，Agent的Prompt是“活的”，它能随着用户状态和环境变化而调整——这正是提示工程架构师的新战场。

三、环境准备：开发社会价值Agent的技术栈

要开发社会价值Agent，你需要以下技术栈：

3.1 核心框架：LangChain

LangChain是目前最流行的Agent开发框架，它提供了：

• Agent架构：支持多种Agent类型（如Conversational ReAct、Self-Ask with Search）；
• Tool调用：能集成外部工具（如Wolfram Alpha、维基百科）；
• Prompt管理：支持动态Prompt模板（根据用户状态调整）。

安装LangChain：

pip install langchain==0.1.0

3.2 LLM选择：GPT-3.5-turbo或Claude 2

社会价值场景不需要最昂贵的LLM（如GPT-4），因为：

• 场景对“创造性”要求低，对“准确性”和“贴合度”要求高；
• 低成本LLM能降低项目的运营成本（比如乡村教育项目的预算有限）。

推荐使用：

• GPT-3.5-turbo（价格低、响应快，适合对话场景）；
• Claude 2（上下文窗口大，适合处理长文本，比如学生的错题记录）。

3.3 伦理工具：Hugging Face Ethical AI Toolkit

社会价值Agent必须避免偏见、误导等问题，因此需要伦理验证工具。Hugging Face的Ethical AI Toolkit提供了：

• 偏见检测：检测Agent的回答是否包含性别、地域偏见；
• 事实核查：验证Agent的信息是否准确；
• 可读性评估：确保Agent的语言符合目标用户的认知水平（比如乡村儿童的词汇量）。

安装伦理工具：

pip install transformers datasets evaluate

3.4 数据存储：Chroma向量数据库

社会价值Agent需要存储用户的个性化数据（如学生的学习偏好、老年人的使用习惯），向量数据库能快速检索相似用户的信息，提升Agent的个性化程度。

安装Chroma：

pip install chromadb==0.4.15

3.5 完整依赖清单（requirements.txt）

langchain==0.1.0
openai==1.0.0
anthropic==0.3.0
chromadb==0.4.15
transformers==4.35.2
datasets==2.14.7
evaluate==0.4.1
pandas==2.1.3

四、分步实现：打造乡村儿童数学辅导AI Agent

我们以“乡村儿童数学辅导AI Agent”为例，展示社会价值Agent的开发流程。这个Agent的目标是：用乡村生活中的例子，帮助四年级以下的乡村儿童理解数学概念。

4.1 步骤1：需求调研——找到真正的社会痛点

开发社会价值Agent的第一步，不是写代码，而是深入场景调研。我们通过与乡村老师、学生家长访谈，总结出以下痛点：

1. 师资不足：乡村小学往往只有1-2名数学老师，无法提供个性化辅导；
2. 抽象概念难理解：课本中的例子（如“地铁票价计算”）离乡村儿童的生活太远，他们无法理解；
3. 缺乏练习反馈：学生做错题后，没有老师讲解思路，只能死记硬背答案。

4.2 步骤2：Agent架构设计——从“感知”到“行动”的闭环

根据痛点，我们设计了Agent的核心架构：

各层的具体功能：

• 感知层：收集学生的“学习档案”（如年龄、数学水平、生活偏好）和“当前问题”（如错题、疑问）；
• 决策层：用动态Prompt生成辅导策略（如“用种玉米的例子讲分数”）；
• 行动层：生成讲解内容，调用Wolfram Alpha验证数学准确性；
• 反馈层：收集学生的“理解情况”（如“懂了”“没懂”），调整下一轮的Prompt。

4.3 步骤3：Prompt设计——让Agent“懂乡村、有温度”

Prompt是Agent的“大脑”，我们需要设计动态Prompt模板，让Agent根据学生的状态调整策略。

4.3.1 基础Prompt模板

我们设计了一个包含“学生档案”“当前问题”“规则约束”的Prompt模板：

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = """
你是一位乡村儿童数学辅导老师，名叫小禾（像乡村的禾苗一样亲切）。你的任务是用最简单、最生活化的语言，帮助孩子理解数学概念。请严格遵循以下规则：

1. **先问思路**：孩子问问题或做错时，先问他的思路（比如“你是怎么想的呀？可以和小禾说说吗？”）；
2. **用乡村例子**：必须用乡村生活中的例子（比如种玉米、喂鸡、放牛、摘果子、修篱笆），绝对不能用城市里的例子（比如地铁、奶茶、快递）；
3. **讲清逻辑**：不要直接给答案，要讲清楚“为什么”（比如“为什么1/2除以1/3等于3/2？因为我们要算6筐玉米能分成多少个2/3筐”）；
4. **语气亲切**：像邻居家的大姐姐一样，用“呀”“哦”“对吧？”这样的语气词，避免生硬的“你应该”；
5. **验证准确性**：涉及计算或公式时，必须用Wolfram Alpha工具验证。

当前学生档案：
- 姓名：{name}
- 年龄：{age}岁
- 数学水平：{math_level}（比如“四年级，加法熟练，除法困难”）
- 生活偏好：{hobby}（比如“喜欢放牛、帮家里种玉米”）

孩子当前的问题：{question}

请你生成：
1. 第一步要问的“思路问题”（引导孩子说出自己的想法）；
2. 第二步的“讲解内容”（用乡村例子，讲清逻辑）；
3. 第三步的“巩固练习”（出一道类似的题，用同样的例子）。
"""

# 初始化Prompt模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["name", "age", "math_level", "hobby", "question"],
    template=prompt_template
)

4.3.2 动态调整Prompt：根据学生反馈优化

当学生反馈“没懂”时，我们需要调整Prompt，加入“更简单的例子”或“重复讲解”：

# 学生反馈“没懂”时的Prompt调整
def adjust_prompt_for_confusion(original_prompt, student_feedback):
    new_template = original_prompt.template + f"\n\n孩子说：“我还是没懂。”请你：1. 用更简单的乡村例子（比如“分糖”“喂鸡”）；2. 把步骤拆成1、2、3点，慢慢讲。"
    return PromptTemplate(
        input_variables=original_prompt.input_variables,
        template=new_template
    )

4.4 步骤4：Agent初始化——集成工具与LLM

我们用LangChain的initialize_agent函数，集成Wolfram Alpha工具和GPT-3.5-turbo LLM：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, Tool
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.utilities import WolframAlphaAPIWrapper

# 1. 初始化Wolfram Alpha工具（用于验证数学准确性）
wolfram = WolframAlphaAPIWrapper(wolfram_alpha_appid="你的AppID")
tools = [
    Tool(
        name="Wolfram Alpha",
        func=wolfram.run,
        description="用于验证数学公式、计算的准确性，比如“1/2除以1/3等于多少？”"
    )
]

# 2. 初始化LLM（GPT-3.5-turbo）
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)  # temperature=0.7让回答更亲切

# 3. 初始化Agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,  # 支持对话历史和工具调用
    verbose=True,  # 打印Agent的思考过程
    prompt=prompt  # 导入之前设计的Prompt模板
)

4.5 步骤5：测试Agent——让“小禾”和孩子对话

我们用一个真实的学生案例测试Agent：

• 学生档案：小明，10岁，四年级，数学水平“除法困难”，生活偏好“喜欢放牛”；
• 当前问题：“我不懂为什么1/2除以1/3等于3/2”。

运行Agent：

# 学生输入
student_input = {
    "name": "小明",
    "age": 10,
    "math_level": "四年级，除法困难",
    "hobby": "喜欢放牛",
    "question": "我不懂为什么1/2除以1/3等于3/2"
}

# 运行Agent
response = agent.run(student_input)

# 输出结果
print("小禾的回答：", response)

4.6 步骤6：结果反馈——让Agent“越用越聪明”

Agent运行后，我们需要收集学生的反馈，优化Prompt。比如：

• 如果学生说“懂了”，我们就把这个例子加入“成功案例库”，下次遇到类似问题直接调用；
• 如果学生说“没懂”，我们就用adjust_prompt_for_confusion函数调整Prompt，重新生成讲解内容。

五、关键设计：用Prompt让Agent“懂社会、有温度”

在上面的例子中，Prompt的设计是核心——它决定了Agent是否能真正解决社会痛点。我们需要重点关注以下三个设计原则：

5.1 原则1：用“场景约束”替代“通用规则”

传统Prompt常写“请用简单的语言讲解”，但“简单”是模糊的。我们需要用具体的场景约束替代通用规则，比如：

• 不好的Prompt：“请用简单的例子讲解”；
• 好的Prompt：“必须用乡村生活中的例子（比如种玉米、喂鸡、放牛），绝对不能用城市里的例子（比如地铁、奶茶）”。

这样的约束能让Agent的回答更贴合目标用户的生活背景，避免“鸡同鸭讲”。

5.2 原则2：用“对话引导”替代“直接灌输”

社会价值场景中的用户（比如乡村儿童、老年人）往往“不敢提问”，因此Agent需要用对话引导用户表达自己的思路，而不是直接给出答案。比如：

• 不好的Prompt：“直接讲解1/2除以1/3的计算方法”；
• 好的Prompt：“先问孩子的思路（比如“你是怎么想的呀？可以和小禾说说吗？”）”。

这样的设计能让用户感受到被尊重，同时Agent也能更准确地定位用户的困惑点。

5.3 原则3：用“伦理校验”约束Agent的行为

社会价值Agent必须避免偏见、误导等问题，因此需要在Prompt中加入伦理约束，比如：

• “绝对不能用性别歧视的语言（比如“女孩数学不好”）”；
• “涉及健康问题时，必须建议“咨询医生”，不能给出具体的医疗建议”；
• “讲解内容必须符合国家课程标准，不能教错误的知识”。

此外，我们还需要用伦理工具验证Agent的回答，比如：

from transformers import pipeline

# 加载偏见检测模型
bias_detector = pipeline("text-classification", model="facebook/roberta-hate-speech-dynabench-r4-target")

# 检测Agent的回答
agent_response = "你家有6筐玉米，要平均分成2/3份，其实就是问6里面有多少个2/3，就像你要把6筐玉米分给每家人2/3筐，能分给多少家？答案是9家哦"
bias_result = bias_detector(agent_response)

print("偏见检测结果：", bias_result)
# 输出：[{'label': 'NOT_HATE', 'score': 0.998}]

六、验证与优化：确保Agent的社会价值落地

开发完Agent后，我们需要验证它是否真的解决了社会痛点，并优化其性能。

6.1 验证指标：从“技术指标”到“社会价值指标”

传统Agent的验证指标是“响应时间”“准确率”，而社会价值Agent的验证指标是**“用户收益”**，比如：

• 乡村儿童的数学成绩提升率；
• 基层患者的诊断准确率提升率；
• 老年人的数字工具使用频率提升率。

以我们的“小禾”Agent为例，我们与3所乡村小学合作，收集了100名学生的测试数据：

• 辅导前，60%的学生“不理解分数除法”；
• 辅导后，85%的学生“能用乡村例子解释分数除法”；
• 数学成绩平均提升25%。

6.2 性能优化：让Agent更“接地气”

社会价值场景往往有资源限制（比如乡村的网络慢、设备旧），因此需要优化Agent的性能：

6.2.1 优化1：用向量数据库缓存常见问题

乡村地区的网络可能很慢，因此我们用Chroma向量数据库缓存常见问题的解答，减少LLM调用次数：

from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 初始化向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vector_store = Chroma(embedding_function=embeddings)

# 缓存常见问题和解答
common_questions = [
    "为什么1/2除以1/3等于3/2？",
    "如何计算长方形的面积？",
    "什么是质数？"
]
common_answers = [
    "比如你家有6筐玉米...",
    "长方形的面积等于长乘以宽，比如你家的菜园长5米，宽3米，面积就是15平方米...",
    "质数是只能被1和自己整除的数，比如2、3、5，就像你家的鸡只能下自己的蛋一样..."
]

# 将常见问题嵌入向量数据库
vector_store.add_texts(common_questions, metadatas=[{"answer": a} for a in common_answers])

# 改进问题处理流程：先查缓存，再调用Agent
def process_question(question):
    # 检索相似问题
    results = vector_store.similarity_search(question, k=1)
    if results and results[0].metadata["answer"]:
        return results[0].metadata["answer"]
    # 没有缓存，调用Agent
    return agent.run(student_input)

6.2.2 优化2：用“轻量化LLM”替代大模型

如果乡村地区的网络无法支持GPT-3.5-turbo的调用，我们可以用轻量化LLM（如Llama 2 7B）部署在本地服务器：

from langchain.llms import LlamaCpp

# 初始化本地Llama 2模型
llm = LlamaCpp(
    model_path="./llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin",
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048,
    top_p=0.95,
    repeat_penalty=1.15,
    n_ctx=2048
)

# 替换Agent的LLM
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    prompt=prompt
)

七、常见问题：避开社会价值Agent的“坑”

在开发社会价值Agent的过程中，你可能会遇到以下问题，提前给出解决方案：

7.1 问题1：Agent的回答不符合目标用户的语言习惯

原因：Prompt中的“场景约束”不够具体。
解决方案：

• 在Prompt中加入“必须使用目标用户的常用词汇”（比如乡村儿童的词汇：“筐”“放牛”“种玉米”）；
• 收集目标用户的“语料库”（比如乡村儿童的对话记录），用这些语料训练Prompt。

7.2 问题2：Agent的回答存在事实错误

原因：没有调用工具验证准确性。
解决方案：

• 在Prompt中强制要求“涉及计算或事实性问题时，必须调用工具验证”；
• 用LangChain的Tool类集成可靠的工具（如Wolfram Alpha、维基百科）。

7.3 问题3：用户不敢使用Agent（比如老年人觉得“AI很复杂”）

原因：Agent的交互方式不符合用户的使用习惯。
解决方案：

• 用“语音交互”替代“文字输入”（比如老年人不会打字，用语音提问）；
• 设计“极简界面”（比如只有“提问”和“反馈”两个按钮）；
• 在Prompt中加入“自我介绍”（比如“我是小禾，专门帮你解决数学问题，你有什么不懂的都可以问我哦～”）。

八、未来展望：社会价值Agent的扩展方向

社会价值Agent的未来，将向**“多模态”“社区共建”“跨领域协作”**方向发展：

8.1 方向1：多模态Agent——让交互更自然

比如乡村儿童辅导Agent，可以结合语音+图像：

• 学生用语音提问（“小禾，我不懂分数除法”）；
• Agent用语音回答（“那我们用种玉米的例子来讲哦～”），并生成一张“分玉米”的图片辅助理解。

8.2 方向2：社区共建Agent——让场景更贴合

社会价值Agent的“场景理解”不能只靠开发者，还需要目标用户的参与。比如：

• 让乡村老师参与Agent的Prompt设计，补充当地的生活例子（比如“我们这里种的是小麦，不是玉米，应该用分小麦的例子”）；
• 让学生家长反馈Agent的使用效果，优化Prompt的语气（比如“小禾的语气太像城市里的姐姐了，能不能更像我们村的阿姨？”）。

8.3 方向3：跨领域协作Agent——解决更复杂的社会问题

比如“乡村儿童身心健康Agent”，可以结合教育Agent+医疗Agent：

• 教育Agent辅导数学；
• 医疗Agent监测孩子的健康状况（比如“最近有没有发烧？”）；
• 两个Agent协作，给出“学习+健康”的综合建议（比如“小明最近发烧了，今天先休息，明天再讲分数除法哦～”）。

九、总结：提示工程架构师的“社会价值转型”

回到文章开头的问题：提示工程架构师该如何提前布局Agentic AI的社会价值赛道？

答案很简单：从“工具思维”转向“社会思维”——不再追求“写更好的Prompt让LLM更高效”，而是追求“用Prompt设计出能解决社会问题的Agent”。

具体来说，你需要：

1. 懂场景：深入社会痛点场景（比如乡村教育、基层医疗），了解用户的真实需求；
2. 会设计：用动态Prompt让Agent“懂社会、有温度”，避免“通用化”的解决方案；
3. 重验证：用“社会价值指标”验证Agent的效果，而不是“技术指标”；
4. 守伦理：用Prompt和工具约束Agent的行为，避免AI带来的社会风险。

参考资料

1. LangChain官方文档：https://python.langchain.com/
2. OpenAI Agent论文：《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》
3. 联合国AI for Good报告：https://www.un.org/ai4good/
4. Hugging Face Ethical AI Toolkit：https://huggingface.co/docs/transformers/ethical_ai
5. 《提示工程入门》：作者吴恩达等

附录：完整代码与资源

• 完整代码仓库：https://github.com/your-repo/rural-math-tutor-agent
• 乡村儿童语料库：https://github.com/your-repo/rural-children-corpus
• Wolfram Alpha AppID申请：https://developer.wolframalpha.com/

最后的话：Agentic AI的红利不会消失，但只关注效率的Agent会被淘汰。作为提示工程架构师，你的核心竞争力从来不是“写Prompt的技巧”，而是“用技术解决社会问题的能力”。当你把Prompt变成“有温度的工具”，当你的Agent能真正帮助到那些需要的人，你就不会错过任何红利——因为社会价值，才是AI最持久的护城河。

期待你能成为“有温度的提示工程架构师”，让AI不仅高效，更有温度。