在这个 AI 技术日新月异的时代，最快掌握核心能力的方法是什么？答案是：阅读官方文档和白皮书。

市面上的教程千千万，但只有模型的构建者（OpenAI, Google, Anthropic）最清楚如何驾驭这些超级大脑。今天，我们为大家整理了 9 份来自 AI 三巨头的重磅指南，涵盖了从基础提示工程到进阶智能体（Agents）开发，再到企业级落地的全链路知识体系。

建议先收藏，再下载阅读！

— 第一部分：基本功——提示工程（Prompt Engineering）

这是与 AI 沟通的语言，也是一切应用的基础。不同模型有不同的“脾气”，官方指南能教你最地道的用法。

📘 1. Google：《Prompting Guide 101（提示工程 101）》

这份指南非常适合 Google Workspace 用户和 Gemini 初学者。它详细介绍了如何通过清晰的结构（角色、任务、背景、约束）来释放 Gemini 的潜力。

适用人群： 办公场景用户、AI 初学者

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📙 2. Anthropic：《Prompt Engineering 指南》

Claude 以其逻辑推理和长文本能力著称。Anthropic 的这份互动文档非常详尽，特别是关于如何使用 XML 标签来规范输出，是进阶开发者必读的经典。

适用人群： 开发者、追求高精度输出的用户

🔗 在线阅读：Anthropic 文档

📕 3. Google：《Prompt Engineering 白皮书》

Kaggle 发布的这份白皮书不仅是理论，更结合了数据科学竞赛中的实战经验，深度解析了提示词背后的原理。

适用人群： 数据科学家、算法工程师

🔗 在线阅读：Kaggle 白皮书

— 第二部分：新趋势——智能体（Agents）

2025-2026 是 Agent 的爆发年。AI 不再只是“对话”，而是开始“行动”。如何构建一个能自主完成任务的智能体？看这些就够了。

📗 4. OpenAI：《构建智能体实用指南（A Practical Guide to Building Agents）》

OpenAI 在这份指南中定义了 Agent 的范式。它解释了如何利用 LLM 进行规划（Planning）、工具使用（Tool Use）以及记忆管理。

核心看点： 这里的“实用”二字含金量极高，直接指导架构设计。

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📙 5. Anthropic：《构建高效 AI 智能体（Building Effective AI Agents）》

Anthropic 在 Agent 领域提出了独特的“工作流（Workflows）”与“智能体（Agents）”的区别。他们主张“从简单开始”，避免过度设计，这篇文章能帮你少走很多弯路。

核心看点： 强调确定性与自主性的平衡，架构图非常清晰。

🔗 在线阅读：Anthropic 工程博客

📕 6. Kaggle：《Agents Companion（智能体实战白皮书）》

如果你想看代码，想看具体的实现细节，这份来自 Kaggle 的白皮书是你的首选。它不仅是概念，更是开发者的实战伴侣。

核心看点： 代码导向，实战性强。

🔗 在线阅读：Kaggle 白皮书

— 第三部分：做决策——企业落地与用例（Strategy & Use Cases）

技术如何转化为价值？企业领导者和业务负责人需要关注如何识别场景、规模化应用以及确保安全。

📗 7. OpenAI：《企业中的人工智能（AI in the Enterprise）》

企业引入 AI 面临的不仅是技术问题，更是组织问题。这份指南探讨了数据隐私、治理结构以及如何建立 AI 就绪的文化。

适用人群： CTO、CIO、企业决策者

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📗 8. OpenAI：《识别与规模化 AI 用例（Identifying and Scaling AI Use Cases）》

很多企业卡在“为了 AI 而 AI”。这份文档教你如何从业务痛点出发，识别出真正高 ROI（投资回报率）的场景，并从 Demo 走向 Production。

核心看点： 提供了一套评估 AI 项目可行性的框架。

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📘 9. Google Cloud：《601 个真实生成式 AI 用例》

如果你缺乏灵感，这里有 601 个点子！覆盖了金融、零售、医疗、制造等各个行业。这是目前最全的“AI 能干什么”的灵感库。

核心看点： 行业覆盖面极广，不仅有宏观描述，还有具体的实施路径。

🔗 在线阅读：Google Cloud 案例库

— 💡 结语

技术迭代虽然快，但底层逻辑和最佳实践都在这些官方文档里写得清清楚楚。

• 如果你是开发者，请重点研读 Agents 模块；
• 如果你是产品经理，Prompt Engineering 是你的必修课；
• 如果你是管理者，Strategy 模块会成为你制定战略的基石。

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