與大語言模型（LLM）打交道，遠不止 “寫提示詞” 這么簡單。

生產級別的 AI 智能體系統，要求開發者深入理解模型的工程構建、部署流程與優化方法。

以下是支撐生產級 AI 大模型應用落地的 8 大核心技能：

我們來逐一拆解這些技能。

AI 智能體企業落地的8個核心技能 

1、核心技能一：提示詞工程（Prompt Engineering）

最基礎的技能，是設計結構化的提示詞（Prompt）-- 既要減少歧義，又要引導大模型輸出可預期的結果。

這需要快速嘗試不同的提示詞變體，運用 “思維鏈”（chain-of-thought）等模式，還可以通過 “少樣本示例”（few-shot examples）讓大模型的響應更穩定。

關鍵是要把提示詞設計當成一項可復現的工程任務，而非靠運氣試錯的文案寫作。

2、核心技能二：上下文工程（Context Engineering）

簡單說，就是把外部相關數據（比如：數據庫內容、記憶信息、工具輸出結果、文檔資料）動態注入到提示詞中。

設計上下文窗口時，要在 “信息完整性” 和 “ tokens 效率” 之間找到平衡（tokens 是 LLM 處理文本的基本單位，過多會增加成本和延遲）。

此外，還要處理 “檢索噪聲”（無關信息混入）和 “上下文坍縮”（信息過載導致模型抓不住重點）的問題 -- 這在長上下文場景中尤為關鍵。

3、核心技能三：模型微調（Fine-tuning）

很多場景下，你需要根據具體需求調整 LLM 的行為。這項技能的核心，是運用 LoRA（低秩適應）、QLoRA（量化低秩適應）等方法，用特定領域的數據去適配基礎大模型，同時控制算力成本。

還要管理數據整理流程，比如：去重、調整指令格式、篩選高質量數據。

在讓大模型突破 “零樣本 / 少樣本” 能力邊界時，要監控 “過擬合”（大模型只懂訓練數據，不會泛化）和 “泛化能力”（大模型能應對新數據）之間的平衡。

4、核心技能四：檢索增強生成系統（RAG Systems）

掌握這項技能，你能搭建這樣的系統：通過 “嵌入向量（embeddings）+ 向量數據庫（vector DBs）” 給 LLM 補充外部知識，從而減少大模型 “胡編亂造”（幻覺）的情況。

要設計檢索流程（包括索引建立、文本分塊、查詢重寫），確保檢索結果的 “召回率”（能找到相關信息）和 “精準度”（找到的都是有用信息）。

還要用提示詞模板，把檢索到的上下文和用戶的查詢以結構化的方式融合起來。

5、核心技能五：AI 智能體開發（Agents）

有了這項技能，你就能跳出 “靜態問答” 的局限，搭建出能 “調用工具、完成多步推理” 的 AI 智能體（Agent）。

要處理 AI 智能體與外部環境的交互、狀態管理，以及自主工作流中的錯誤恢復（比如：工具調用失敗時該怎么辦）。

還要設計 “備用方案” -- 當推理路徑走不通，或外部 API 返回不完整結果時，AI 智能體能切換策略。

6、核心技能六：LLM 部署（LLM Deployment）

當你大致完成 LLM 應用開發后，就需要這項技能：把大模型打包成生產級別的 API，并搭建可擴展的部署流程。

要管理延遲（大模型響應速度）、并發量（同時處理多少請求）和故障隔離（比如：用自動擴縮容 + 容器編排，避免一個故障影響整體）。

還要搭建訪問管控機制、監控每次請求的成本，以及防止模型被濫用。

7、核心技能七：LLM 優化（LLM Optimization）

為了降低成本，你需要學習如何用 “量化”（減少大模型參數精度，降低內存占用）、“剪枝”（去掉大模型中不重要的參數）、“蒸餾”（把大模型的知識轉移到小模型上）等技術，減少大模型的內存消耗和推理成本。

還要能評估 “速度、精度、硬件利用率（GPU/CPU 卸載）” 三者之間的權衡（比如：量化能提速，但可能損失一點精度）。

要持續分析大模型性能，確保優化不會影響核心功能。

8、核心技能八：LLM 可觀測性（LLM Observability）

無論你的 LLM 應用簡單還是復雜，都必須學會搭建 “追蹤、日志、儀表盤” 系統，用來監控提示詞、響應結果和故障情況。

要實時跟蹤 tokens 使用量、延遲峰值（突然變慢）和 “提示詞漂移”（實際使用的提示詞偏離設計初衷）。

還要把可觀測性數據反饋到迭代流程中，推動應用持續改進。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐